目前，国内外图情领域对AIGC应用的研究大多围绕信息资源管理、智慧图书馆服务等宏观领域展开，多数定性探讨AIGC应用场景及可行性问题。AIGC技术应用于图书馆服务的研究当前正处于初级阶段，仍有较大的研究价值，而专门聚焦AIGC技术应用于阅读服务的研究较少，更缺乏应用于学术阅读服务的研究。王树义和张庆薇[33]、吴若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分别探讨AIGC技术对科研人员的影响及在图书馆服务、图书馆智慧阅读服务的应用场景。C.Christopher和T.Elias认为ChatGPT对学术图书馆用户的科研、教学、写作等方面产生影响[36]。M.Rahman等则以完成一篇学术论文为例，探讨在文章各部分应用ChatGPT的适应性及限制性所以需要对用户阅读行为信息和知识进行组织，针对科技文献资源使用和组织。辽宁智慧导读便捷

在智慧图书馆中，用户行为分析是AI应用的重要领域。通过分析用户的搜索历史、阅读习惯和点击模式等，智慧图书馆能够深入了解用户的兴趣和需求，从而优化个性化阅读推荐系统，提高推荐准确性和用户满意度。由于用户的需求和兴趣是动态变化的，定期进行用户行为分析有助于智慧图书馆及时捕捉这些变化，并调整资源和服务策略。例如，当某一类图书或资源的访问量***增加时，智慧图书馆可以及时增加该类资源的购买量，以满足用户的需求；反之，当某一话题或领域的访问量下降时，智慧图书馆可以调整资源配置，避免资源浪费。此外，用户行为分析还能优化智慧图书馆的网站和用户界面设计。通过分析用户在网站上的访问模式和交互行为，智慧图书馆可以识别出用户体验中的痛点和改进机会。例如，如果发现用户在使用搜索功能时放弃率较高，可能意味着搜索功能需要优化，以提供更相关的搜索结果或更友好的用户界面。通过对用户行为的细致分析，智慧图书馆不仅可以精确满足用户当前的需求，还可以预见未来的变化，确保服务的持续有效性和相关性[3]。怎样智慧导读收费套餐信息社会发展下，教育领域的传统学习方式 和图书馆服务模式。面临挑战与机遇。

读者面临信息信任建设的多重?；?。一方面，人类阅读行为无法快速、规模性地适配数字阅读模式。人作为阅读的主体，阅读心理与行为在新的媒介和信息环境下发生了变化，但这种变化整体来看是缓慢的、渐进的。如何把线性的、沉浸式的阅读迁移到数字阅读情境中，是一个***而普遍的问题。有学者把阅读任务分为解释性、事实性、探索性等三类，探索用户在不同任务情景下信息搜寻的策略模式和频率差异［13］此类经得起反复验证的、符合规模人群特征的实。证研究有待更多样化的开展。另一方面，机器的智能化发展速度超过人类认知进化的生物规律，机器生成内容以假乱真的程度越来越高，给人类信息信任带来新的挑战。实验研究发现，人类辨别AI生成文本的准确率*有52%，识别AI生成视频的准确率*有39%［14］。

学术阅读具有专业性、持久性和高难度的特点，阅读过程中会面临阅读中辍、阅读拖延、信息回避、消极情感等，除了自我控制与管理之外，用户需要阅读行为管理服务。比如，上海师范大学开发的论文阅读系统[51]，能助力学生深度阅读与学习，旨在提高学生的元认知能力。智慧图书馆等学术平台可记录、采集、分析用户在阅读前、中、后的数据，加强阅读行为管理服务。在阅读前，学术用户可利用AIGC技术生成自己的过往阅读报告、陪伴式答疑、个性化建议等，明确阅读方向与目标。比如，科大讯飞与北京师范大学联合推出“学科潜能和专业兴趣双核测评”，帮助学生了解、认识自己的能力，帮助学生测评在某一方面的水平。在阅读中，一些学生不了解自己在阅读过程中所处位置，也不了解某个阶段适用的阅读策略。AIGC技术可以支持智慧学术阅读平台分析学术用户在阅读过程中的各类数据，构建用户画像，帮助用户了解阅读状态及难点，为用户生成后续的个性化阅读计划，提供情感支持。在阅读后，AIGC技术可以帮助用户做好实时评估，分析存在问题，设计改进方案。智慧导读-阅读轨迹是用户的搜索与上传文件所生成的语义脑图，根据时间排序的历史记录。

AI在智慧图书馆中的应用主要体现在信息检索和文本分析两大领域，能***提升智慧图书馆的工作效率和用户体验。在信息检索领域以智能搜索引擎为例，数据显示，用户在使用这些工具时，搜索关键词的使用率减少了20%以上。这是因为智能搜索引擎能够更准确地理解用户的查询意图，并提供相关的搜索结果。在文本分析领域，AI能够处理和分析海量文本数据，从中提取出有价值的信息。这对智慧图书馆尤为重要，因为全球存在数十亿份电子文献需要高效管理。利用AI，智慧图书馆可以自动化完成文献分类、关键词提取以及信息摘要生成，从而提升数字文献的管理效率，优化资源整理流程。采用AI，智慧图书馆可实现文献分类、关键词提取以及信息摘要自动生成等功能，从而极大提升了数字文献管理效率。采用自然语言处理（NLP）与机器学习算法，智慧图书馆能自动识别、整理大量文献资源，精细为每篇文献分派类别标签，并提取出**关键词及主题要点，不仅削减了人工整理的时间成本，还减少了人为方面的错误，提升了文献分类的精细度；智慧图书馆可以生成简要的文献摘要，使用户得以迅速了解每篇文献的**要义，便于高效、迅速地从海量资源中筛选出满足自己需求的文献?？萍嘉南子没У闹缎枨蟛欢舷富鸵蟛欢咸岣?，传统科技文献资源组织方式难以满足要求。广东智慧导读均价

阅读服务包括阅读素养教育、读物供给、辅助阅 读等内容。辽宁智慧导读便捷

个性化阅读推荐系统设计的关键为内容资源管理与标签化。智慧图书馆需把内容资源进行数字化管理，并给每本书籍、期刊、文章等都贴上标签，这些标签包括书籍的主题、作者、出版时间、阅读难易程度等，从而对资源进行有效的分类及标签化处理。当用户请求推荐时，个性化阅读推荐系统可迅速筛选出契合其需求的书籍或资源。同时，智慧图书馆还能按照读者的反馈以及借阅频率来调整资源标签，使推荐精细水平提升。在设计智慧图书馆的个性化阅读推荐系统时，推荐算法的选择是关键。统计显示，个性化阅读推荐系统可以将用户满意度提高至少25%，同时增加用户访问图书馆资源的频率。因此，选择合适的推荐算法对提升图书馆的服务质量和效率具有***影响。选择推荐算法时需要考虑多种因素，包括用户行为数据的类型和规模、系统的性能要求以及不同类型资源的特性。智慧图书馆通常处理大量的用户行为数据，从数百万到数十亿不等，每天生成数百万事件，这要求推荐系统具备强大的计算能力，以高效处理和分析大规模数据。辽宁智慧导读便捷