随后进行数据清洗，剔除无效、错误或无关数据，保证数据质量。例如，异常的用户行为记录、重复的条目或格式错误的数据都需要清理。清洗后的数据需要转换为适合分析的格式或结构，如分类数据编码、连续变量规范化等。这是确保数据被分析工具正确理解和处理的关键。在数据分析阶段，通过应用统计分析、机器学习算法等，从数据中挖掘用户的兴趣和行为模式。例如，通过分析用户的搜索和下载历史，预测其可能感兴趣的新书或主题，进而实现真正的个性化推荐。3.2内容资源管理与标签化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。智慧图书馆阅读推荐服务内容、过程以及效益 进行整体测评来考量服务水平，获取用户反馈信息的重要途径。图书馆科研学术助手发现

在超级阅读时代，技术创新使得高效阅读突破个体能力限制，智能选书、信息提炼、多模态感知、深度理解、结构化知识呈现等技术不仅为读者提供了更加丰富、高效、多元的阅读体验，而且提升了个体的知识转化能力和认知能力，培养其创造性思维。技术创新赋能阅读的效率价值，主要体现在以下几个方面。在阅读材料准备方面，阅读平台利用大数据分析和人工智能技术，为用户提供个性化定制内容、基于内容的相关推荐，以及基于社交属性的推荐，以此提升内容分发效率，使推荐书单更贴近用户需求。参考科研学术助手价格信息在技术和需求的双重驱动下，通过改造可以为用户营造线上线下互动、开放互联、知识共享的信息获取。

阅读是各类学习和认知活动的基础。在高等教育中，大学生群体作为数字原住民，其阅读行为已从传统的纸质媒介向智能移动终端***迁移[1]。新技术的快速发展更是让大学生获得多模态、交互性和便捷性的阅读体验[2]，但也引发浅层次阅读和快餐式阅读等挑战，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日渐强大的背景下，出现沦为惰性读者趋势[3]。相比起纸质阅读，部分大学生数字阅读理解能力下降，阅读动机和投入不足，在数字阅读中表现出更多的走神和迷航现象；而这些行为与阅读内容枯燥无味、阅读理解表现不佳以及社交媒体的干扰等因素有关[4]。他们对文本的理解往往浮于表面，当遇到问题时选择直接获取来自GenAI的答案，而并非自主思考，缺乏深入探究和理解反思的能力，严重影响阅读成效和专业发展[5]。因此，培养智慧阅读环境下大学生深度阅读理解能力意义重大。本研究提出基于自主提问的大学生智慧阅读干预策略，构建大学生生成式智慧阅读模式，用以提升大学生深度阅读理解能力，并通过教学实践验证策略的有效性，为培养当代智慧读者提供借鉴。

用户可选择感兴趣的学科领域，如文学、历史、科技等，订阅特定的期刊及出版物，以保证推荐的资源与自己的阅读需求充分契合。同时，用户可依据自身阅读偏好对系统设置做出调整，选择偏爱的文体类型、特定的作者等。凭借这一设置，个性化阅读推荐系统能依据用户兴趣，生成更精细且个性化的书单或内容推荐。统计数据显示，约80%的注册用户会积极介入个性化设置环节，以增强自己的阅读体验。该环节不仅提高了用户和图书馆资源之间互动的频率与质量，还促使个性化阅读推荐系统能以更智能的方式为用户提供契合其需求的资源，从而提高智慧图书馆的用户满意度及使用率。为智慧图书馆是以普适计算、数字图书馆为 基础，利用情境感知、普适计算和移动网络等技术实 现的整合。

阅读中的深度加工。当学习者进行智慧阅读时，他们不再是被动的信息接收者，而是转变为积极的参与者和加工者，与文本进行深度的互动。当前交互式阅读技术具备多种阅读辅助功能，这些功能不仅提升了用户的阅读体验，还促进了知识的深度学习和交流互动。首先，富媒体技术的***使用使得学习者可以充分体验多模态阅读，将传统的文字阅读扩展到了图像、音频、视频甚至虚拟现实等多种媒介形式，提供语音朗读、视频讲解、动画演示等多种输出形式，如部分智能阅读app支持将单一的文本阅读转化为虚拟数字人主持的视听混合阅读。通过利用新一代智能技术有机融合与 均衡图书馆资源与服务要素、智慧型馆员团队的有效 组织和管理。运营科研学术助手质量

同时学生提出的问题能在一定程度上反映其认知活动层次，能有 效诊断和评估阅读理解效能。图书馆科研学术助手发现

阅读前的个***。当前智慧阅读的***特点之一在于其能够提供个性化且精细的阅读服务，有效助力学习者满足阅读需求，集中阅读注意力，并明确阅读目标。教育云服务的普及，使得学生可以随时随地轻松获取各类富媒体阅读资源，涵盖文本、视频及网络链接等多种形式。同时，学生还能根据自己的认知风格，对这些阅读媒体进行加工或转换，从而获得量身定制的阅读资源。在智慧阅读领域，阅读前的个性推荐与定制服务已成为研究热点。目前大量研究与实践已在技术层面攻克了这一难题。其中，基于关联规则的推荐算法能够依据学习者的历史阅读记录和兴趣偏好，自动为其推荐高度相关的阅读资源；而基于时间序列的推荐算法，则能预测学习者未来的阅读需求和行为，并据此推送相应的阅读内容[16]。此外，智能阅读平台还为学习者提供了清晰的阅读指导和任务清单，帮助他们在阅读过程中明确方向和目标，从而提高阅读理解和吸收效率。学习者还可以通过智能助手及时反馈自己的阅读需求，系统则会记录并分析其长期阅读行为和内容，绘制出阅读画像，进而智能规划个性化的学习路径和阅读建议。图书馆科研学术助手发现