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。智慧阅读服务系统与平台方面的研究主要包括 出版与阅读服务系统、图书馆阅读服务系统等。参考智慧导读便捷

个性化阅读推荐系统在智慧图书馆推行，不仅提升了图书馆资源的运用效率，还大幅提升了用户的阅读体验感。基于AI，个性化阅读推荐系统能为各用户推荐感兴趣和符合需求的书籍或资料，激发智慧图书馆服务实现个性化转变，同时还能持续采集用户反馈进行不断优化，从而保证推荐结果既准确又高效。未来随着技术的持续发展，个性化阅读推荐系统会愈发智能化，进一步激发智慧图书馆在信息服务领域的创新活力，增强智慧图书馆的文化传播功效，满足各用户的多样诉求。福建智慧导读系统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。

帮助用户在海量信息中提高学术资源寻求效率是图情领域一直关注的研究主题。从研究结果可以看出，目前传统文献数据库ScienceDirect提供**文献的关联信息服务、Elsevier提供个性化推荐服务，新型学术平台ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知识图谱、语义分析、自然语言处理、机器学习等技术为用户带来智能检索与智能推荐的新体验。借力AIGC技术，面向学术用户的阅读寻求情境，图书馆可以从内容语义组织、多模态内容创建及数据资源建设3个方面创新质量学术资源服务模式。

在数智时代，图书馆阅读推广智慧服务体系建设极大地提升了图书馆服务的适应性与可达性，有效增加了公众获取信息的便利性。首先，智慧服务体系对图书馆资源实行了数字化和在线化处理，使得用户无须前往图书馆便能接触到丰富的阅读材料，从而极大地方便了用户获取信息。同时，系统内置的多种搜索与推荐算法，能够根据用户的阅读习惯和偏好智能推荐相关内容，极大地提高了信息检索效率，增强了用户体验；其次，智慧服务体系还推动了信息资源的多样化与多媒体化发展。数字时代的图书馆能够提供形式多样的材料，如电子书籍、有声读物、视频教程等，满足不同用户的多元需求，为用户带来了深入的学习体验；智慧服务体系还具备先进的数据分析和管理功能，能够实时监控资源的利用情况，并据此调整和优化资源配置。这种基于数据驱动的管理方式提高了图书馆的运营效率，也保证了资源配置的精确性和及时性，进一步提升了服务的适应性和可达性。可见，数智时代图书馆阅读推广智慧服务体系通过技术整合与智能化服务的实施，提升了图书馆服务的覆盖范围和可接触性，为公众获取信息提供了更加丰富和便捷的方式，实现了传统图书馆服务的转型与升级。智慧导读可以帮助读者更快速、更深入地理解文章。

内容语义组织方面。利用AIGC技术进一步加强馆藏学术资源、开放获取学术资源等质量内容的细粒度加工、对象化表示，如实现对学术论文中研究方法与研究结果等细粒度内容的标注，更好地揭示语义知识内容。比如，在提高中华古籍资源的阅读与利用效率方面，建立基于机器阅读理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型从海量古文史料中挖掘结构化知识。（2）多模态内容创建方面。在知识组织的基础上，自动进行主题化、专题化文本分类，自动生成文本、图像、视频、音频等多模态内容，实现多模态内容的语义关联。结合用户阅读需求，还可以自动生成标题、摘要等推广信息，进行个性化学术资源推荐，而且可以预测同类用户的学术资源需求。比如，AIGC辅助整理、生成学习资料，可以帮助跨专业的学生快速了解入门课程和学习路径，打破学生自身的认知边界。智慧导读是一种基于人工智能和大数据技术的阅读辅助工具，旨在提供个性化、智能化的阅读推荐和导读服务。参考智慧导读便捷

数字图书馆的用户可以通过检索一些关键词，就可以获取大量的相关信息。参考智慧导读便捷

智慧数据流转模块基于智慧数据演进范式统筹推进图书馆内“原生数据—中间数据—智慧数据”的流通转化业务，链接图书馆内外部数据源的异构原生数据以实现多渠道、全领域的动态数据采集，利用契合各类数据特征的处理方式实现敏捷化的自动数据处理；通过匹配相应数据模态的算法或模型融合多模态数据，以实体、事件、关系为基本单元智能抽取出语义化、结构化的综合信息，由此实现原生数据向中间数据高效转化；图书馆业务场景驱动业务流程各节点数据整合，按照标准化的融合数据分析流程获取深度数据，挖掘出潜在知识并发现知识关联以提炼通用知识及领域知识，从而实现中间数据向智慧数据有效转化。参考智慧导读便捷