智慧阅读作为一个学术概念，尚未形成定论。现有研究大多由数字时代阅读主体的特征和需求出发，延伸到生产工具和生产过程的智慧化。有学者认为智慧阅读关联读者多维、动态、非线性、差异化的阅读需求，其实现需要借助大数据、人工智能、机器学习、语义出版等工具技术，以及结构化组织、细粒度加工、深度关联、要素增补等数据流程［4］。智慧阅读的初步应用主要在图书馆，有学者认为图书馆的智慧化程度取决于其借助大数据提供个性化服务的能力［5］，有学者关注通过数据分析、数据挖掘、情景感知来实现图书馆的智慧推荐［6］；有学者认为智慧阅读的实现需要结合读者信息（浏览信息、检索信息、收藏信息、订阅信息）和资源使用记录（借阅记录、阅读记录、文献订阅、文献评价）进行资源的智慧推荐［7］。有学者指出机器算法从内容、情境、服务等三方面增强移动用户的智慧体验效果［8］，有学者将智慧阅读关联阅读情绪和感受，认为数字出版叙事朝着动态、多元且充满创意的叙事逻辑发展，使得读者在认知和情感上更具沉浸感［9］。智慧导读可以帮助读者更快速、更深入地理解文章。运营智慧导读数据分析

信息通信技术（ICT）作为技术基座，构成信息信任系统的基础设施。技术哲学视域下，信息通信技术不仅改变了信息供需关系，还重构了认知劳动分工。智慧阅读依赖信息的搜索和过滤技术，它们是解决信息冗余的重要手段。不同技术对读者的要求也不尽相同—信息搜索的质量很大程度上依赖读者对所需信息描述的准确程度；信息的过滤则是信息供给方提供的一种服务，它从读者的历史行为和数据中筛选读者感兴趣的内容，**终表现为信息推荐。信息过滤的技术包括数据挖掘、知识图谱、聚类算法、协同过滤、序列推荐、机器学习、深度学习、复杂网络等。技术的迭代显示机器从服从和执行人类指令过渡到有监督的学习，现在又往无监督的方向演进。算法黑箱给生产者和消费者带来一定程度的信任剥夺，基于对信息发布主体的信任受到冲击。哪些智慧导读数据分析AIGC 技术的迅速发展为各行各业的 数字化转型带来契机，已被引入传媒、电商、教育、 金融、医疗等行业领域。

阅读理解能力直接关系到学术阅读的效果，而阅读认知策略则影响着阅读理解能力，情境、技术、体验等要素影响阅读认知过程，认知神经科学视角下的数字阅读认知机制包含注意吸引、识别聚焦、关联推理和学习建构4个阶段[47]。以前受制于技术条件，无法提供个性化、动态性与精细性的阅读认知策略服务。人工智能环境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平台开展尝试，开发自动综述、生成解读视频、研究要素分享提供等功能，助力于“识别聚焦”与“关联推理”过程。但提供此种服务的平台数量仍较少，作为学术用户常用数字入口的文献数据库在此方面有待优化。AIGC技术环境下，海量知识存储训练的大模型面世，能够在沉浸式阅读、辅助阅读方面提供支持。

基本原则及立体复合、开放共享等数据资源建设原则，分原生数据存储模块、中间数据存储模块、智慧数据存储模块构建数据存储层。其中，原生数据存储模块分别构建业务场景数据库以存储用户数据、情境数据、态势数据；构建馆藏资源库以存储文本、音频、视频、图像等多模态数据资源；构建服务模型库以存储标准化、可重用的功能模型及服务方案；构建数智技术库以存储技术方案、应用模型、智能工具；构建设备状态数据库及日志数据库以存储架构运维相关软硬件数据；构建元数据库以存储业务元数据、技术元数据、操作元数据。中间数据存储模块分别构建融合数据库以存储模态间关联的融合数据；构建综合信息库以存储由实体、事件、关系组合表示的结构化信息。智慧数据存储模块分别构建标签库以存储涉及业务场景、馆藏资源、数智技术等主题的多维度标签；构建深度数据库存储以图书馆数智服务为主题划分、充分发掘数据潜在价值、很大程度发挥智慧作用的深度数据；构建通用知识库以存储多行业领域适用的规则、事实、知识图谱；构建领域知识库以存储服务特定业务场景的集成化知识。智慧导读的作用，在于提供智慧养分，滋养精神成长。

建立激励机制可以激发智慧馆员的学习热情和主动性，这包括为参加培训和学习的馆员报销相关费用，以及对学习表现优异的馆员进行评选和表彰。在培训内容上，不仅要涵盖图书情报的专业知识与技能，还要重视培养专业精神和职业道德。培训方式应根据每个人的学习习惯和兴趣点进行个性化定制，以适应不同馆员的特点，同时结合工作岗位的具体需求，制订有针对性的继续教育计划，以实现高效率的学习成果。高职院校需要将智慧图书馆的建设放在重要位置，制定长期规划，并建立一个科学合理的培训体系。在人才引进方面，应特别注重吸引具有博士学位和高级职称的专业人员，他们的加入对于智慧图书馆的发展至关重要，可以参照引进教师的待遇标准，以确保能够吸引和留住这些高水平的专业人才。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。哪些智慧导读数据分析

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。运营智慧导读数据分析

信息技术是阅读服务创新的**驱动力，AIGC技术势必将驱动阅读服务的变革，促进智慧图书馆等学术平台的服务创新。学术平台是学术用户明晰并满足阅读需求的重要支撑。目前，一些学术用户已开始利用新型学术阅读平台寻求和阅读内容，这将会对用户学术积累方式产生影响[3]。国内外新型的学术阅读平台包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中国科学院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相较于传统学术阅读平台，它们具有典型的智能化与智慧化阅读功能的特征。但存在一些用户对学术平台新功能与新服务认识不足、使用技能缺乏，学术阅读智慧化需求得不到满足[4]，无法借助服务辅助解决学术阅读全过程中所遇到的信息过载、交流不畅及阅读拖延等问题。运营智慧导读数据分析