智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實需求選擇恰當?shù)耐扑]算法，且按照用戶反饋開展算法優(yōu)化，保障推薦的精細行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數(shù)據(jù)進行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時，采用機器學習技術，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統(tǒng)，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段，其建設和發(fā)展始終以知識服務為目標。智能化智慧導讀好處

幫助用戶在海量信息中提高學術資源尋求效率是圖情領域一直關注的研究主題。從研究結果可以看出，目前傳統(tǒng)文獻數(shù)據(jù)庫ScienceDirect提供**文獻的關聯(lián)信息服務、Elsevier提供個性化推薦服務，新型學術平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術，面向學術用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內(nèi)容語義組織、多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建及數(shù)據(jù)資源建設3個方面創(chuàng)新質(zhì)量學術資源服務模式。天津提供智慧導讀而該平臺提供一體化的服務，有參考咨詢服務、交流互動服務等，讀者可以在自主平臺上享受自助便捷化服務。

智慧閱讀雖被預設為數(shù)字閱讀的高級形態(tài)，但其實現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如：數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當下閱讀的主流；認知神經(jīng)科學研究發(fā)現(xiàn)，跳讀導致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低，人類元認知能力面臨衰退的風險［10］；數(shù)字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權利，文本的網(wǎng)狀結構使得“它有上千個進出口，讀者可以從這些通道進進出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導，超鏈接架構帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。

建立激勵機制可以激發(fā)智慧館員的學習熱情和主動性，這包括為參加培訓和學習的館員報銷相關費用，以及對學習表現(xiàn)優(yōu)異的館員進行評選和表彰。在培訓內(nèi)容上，不僅要涵蓋圖書情報的專業(yè)知識與技能，還要重視培養(yǎng)專業(yè)精神和職業(yè)道德。培訓方式應根據(jù)每個人的學習習慣和興趣點進行個性化定制，以適應不同館員的特點，同時結合工作崗位的具體需求，制訂有針對性的繼續(xù)教育計劃，以實現(xiàn)高效率的學習成果。高職院校需要將智慧圖書館的建設放在重要位置，制定長期規(guī)劃，并建立一個科學合理的培訓體系。在人才引進方面，應特別注重吸引具有博士學位和高級職稱的專業(yè)人員，他們的加入對于智慧圖書館的發(fā)展至關重要，可以參照引進教師的待遇標準，以確保能夠吸引和留住這些高水平的專業(yè)人才。尤其是網(wǎng)絡技術、數(shù)字存儲和傳輸技術等的普及，數(shù)字圖書館應運而生。

數(shù)字閱讀平臺成為信息信任問題發(fā)生和解決的集中站。聯(lián)結技術和人的智慧閱讀方式由數(shù)字閱讀平臺提供，表現(xiàn)為各種實體或虛擬的閱讀工具。數(shù)字閱讀平臺作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進搜索和過濾技術，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗，還需要構建在線網(wǎng)絡，成為分布式內(nèi)容生成和分布式閱讀的集散地。數(shù)字閱讀平臺主導的社會化閱讀成為主流閱讀形態(tài)［15］，讀者虛擬社群與實體社會關系網(wǎng)絡重合，引發(fā)關系信任、隱私保護等新的問題。這些問題本質(zhì)上是952025年第3期總第477期學研VIEWONPUBLISHING社會學問題，即人與人之間關系、人與組織之間關系的問題，只是因為機器作為人和組織的延伸，使得這一問題的規(guī)模更大、更復雜。智慧導讀可以讓讀者更加自主地學習。天津提供智慧導讀

為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。智能化智慧導讀好處

數(shù)據(jù)資源建設方面。學術平臺底層資源的數(shù)據(jù)化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數(shù)據(jù)的采集與挖掘，包括閱讀內(nèi)容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數(shù)據(jù)等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態(tài)畫像模型。另一方面，側重開發(fā)學術資源數(shù)據(jù)，包括細粒度內(nèi)容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數(shù)據(jù)的關聯(lián)建設。例如，面向教育數(shù)字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數(shù)據(jù)服務平臺，打造學者—機構—成果關聯(lián)的數(shù)據(jù)資源[46]。以這些數(shù)據(jù)為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)關系映射、轉換及數(shù)據(jù)感知與挖掘分析。智能化智慧導讀好處