目前智慧阅读服务的研究成果主要集中在服务系统、服务内容、用户需求与行为等方面。面对新一代人工智能技术的不断迭代，阅读服务面临前所未有的机遇与挑战，当前学术阅读智慧化服务存在哪些问题？如何依托AIGC技术赋能实现服务优化？这些问题亟需得到探究与明晰，但目前学界尚缺少聚焦学术阅读智慧化服务领域的跟踪研究。因此，本文拟利用内容分析法剖析目前国内外典型学术平台的智慧阅读服务现状，总结存在问题，并探索AIGC技术赋能改进图书馆学术阅读智慧化服务的路径。智慧导读可以让读者更加高效地掌握知识。智慧导读互惠互利

智慧导读是基于人工智能技术的原理，通过运用大数据和机器学习等技术手段，对用户的阅读行为、兴趣偏好、历史记录等数据进行深入分析和挖掘，建立相应的推荐算法模型，从而为用户提供个性化的阅读推荐服务。智慧导读会根据用户的阅读习惯和兴趣偏好，自动分析并推荐符合用户需求的文章、新闻、书籍等内容。这种个性化推荐不仅能够帮助用户更快速地获取到自己感兴趣的内容，提高阅读效率，同时也能够增强用户的阅读体验，提升用户的满意度和忠诚度。智慧导读模式大数据环境下图书馆应该把读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关系等隐私数据。

ＡＩＧＣ即人工智能生成内容,是一种利用先进的人工智能技术自动生成文本、图片、语音、视频等各种形式内容的过程。在应用层面,ＡＩＧＣ技术可以被看作是用户生成内容(ＵｓｅｒＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＵＧＣ)及专业生产内容(ＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＰＧＣ)的进一步扩展和深化,开创了一种全新的内容创作方式。在技术层面,ＡＩＧＣ技术融合了自然语言处理、预训练模型、多模态技术、深度学习等先进技术,通过计算机算法及相关模型自动产生多样化的内容,构成了一个用于自动生成内容的综合性技术体系。

图书馆的发展历经传统图书馆、数字图书馆、智慧图书馆三阶段，相应的图书馆服务亦经历文献服务、信息及知识服务、智能服务三阶段。智慧图书馆依托数智技术（主要有大数据、人工智能等）、融合图书馆资源的全流程管理体系，面向用户多样化、个性化、专业化需求实现数据资源与数智技术有机整合、虚实空间有效融合以提供效益比较大化的数智服务（主要分技术服务及公共服务），由此要求图书馆数智服务平台需具备感知化、泛在化、协同化的特征：感知化是针对特定的应用场景选择适配的服务方案，通过交互终端及交互门户以合适的交互方式实现服务情境、用户行为等智能感知；泛在化是基于数智技术打破时间与空间的服务边界，可跨空间实时提供资源间共享、领域间互联的多元化、多层次服务；协同化是协调图书馆业务运行涉及的多方主体（社会公众、社会机构、图书馆馆员等）利益，充分发挥多方主体智慧实现数据资源、数智技术、实体空间、服务系统等图书馆要素高效协同运作。智慧导读可以让读者更加深入地了解作者的思想和观点。

图书馆构建阅读推广智慧服务体系时，遵循用户中心化原则尤为关键。用户中心化原则强调将用户需求和体验置于所有服务设计和实施的位置，并要求图书馆针对用户需求持续创新和优化。首先，图书馆要在功能设计、服务流程及内容提供等方面，以用户的实际体验为依据精心设计服务，如图书馆网站和在线资源平台应提供清晰和易操作的界面，确保不同年龄层的用户均可轻松访问和利用；其次，用户中心化原则还强调包容性设计的重要性，确保图书馆服务对所有用户开放。图书馆应对物理空间开展无障碍改造，对在线服务实行优化，满足不同用户的具体需求；图书馆应利用反馈机制持续优化服务。图书馆应建立高效的用户反馈系统，定期收集和分析用户使用情况及满意度数据，并根据这些反馈调整服务内容和形式，确保服务与用户需求的变化同步更新。总之，用户中心化原则作为数智时代图书馆服务的重要原则，强调从用户需求出发，通过科技和创新不断优化服务流程和内容，确保服务的高效性和可访问性。这种设计和实施策略，标志着智慧服务体系与传统图书馆服务模式的根本变革，彰显了图书馆服务在现代化进程中的重要转变。智慧导读可以让读者更加自主地学习。信息智慧导读案例

阅读轨迹可以同时将中文与英文文献融合生成新的语义脑图。智慧导读互惠互利

智慧图书馆可根据现实需求选择恰当的推荐算法，且按照用户反馈开展算法优化，保障推荐的精细行业交流1552025年3月度与多样性。用户反馈与系统迭代是个性化阅读推荐系统持续改进的关键。个性化阅读推荐系统必须不断收集用户对推荐结果的反馈，对点击率、借阅率、阅读时长等相关数据进行分析，即刻调整推荐策略。同时，采用机器学习技术，个性化阅读推荐系统可不断修正推荐模型，逐步提高推荐的精细度与个性化水平。通过上述流程，智慧图书馆可设计出更加***的个性化阅读推荐系统，给予用户更加个性化的阅读推荐服务，帮助用户更高效地获取感兴趣的书籍及资源，进而提高用户体验以及智慧图书馆的服务水平[5]。智慧导读互惠互利