阅读推广服务是图书馆发挥其社会职能的关键环节，对于提升**阅读素养、营造良好社会文化氛围具有重要意义。面对读者日益多样化的需求，传统的阅读推广方式逐渐显露出诸多局限性，如推广内容缺乏精细性、服务模式较为单一、读者互动体验不足等。新技术的涌现为突破这些局限带来了契机。人工智能（artificialintelligence,AI）技术能够实现对读者阅读偏好的精细分析与智能推荐；大数据可助力图书馆***了解读者行为特征，从而优化服务策略；物联网则能让图书馆的各类设备互联互通，打造更加智能化的阅读环境。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。咨询智慧导读前景

在高职院校智慧图书馆的建设中，强化馆员的技术能力和技术素养的培养是必不可少的。智慧图书馆依赖于人工智能、大数据、物联网等信息技术，因此馆员必须具备一定的技术能力，包括技术应用研究和创新能力，这对于图书馆的持续发展至关重要。提升智慧馆员的专业素养不应只关注设备的引进，还应重视馆员的技术能力和技术素养的培养，只有两者并重，才能真正推动智慧图书馆的发展。图书馆应在智能智慧社会中找到自己的定位，高职院校应督促图书馆馆员持续关注智慧科技的发展，跟上时代的步伐，不断提升专业素养。
福建品质智慧导读尤其是网络技术、数字存储和传输技术等的普及，数字图书馆应运而生。

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。

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。各高校图 书馆应加强未来学习中心试点建设，打造高标准智慧 化的学习新体系。

智慧导读依赖于大数据和机器学习技术，它通过对用户阅读行为、兴趣偏好、历史记录等数据进行深度分析和挖掘，为用户推荐个性化的阅读内容。这种方式实现了对用户数据的自动化处理和高效利用。而传统的书籍推荐方式往往基于编辑或销售人员的经验判断、**或**榜单等，这种方式虽然有其合理性，但可能缺乏足够的个性化和精细性。智慧导读通过机器学习和算法优化，能够持续学习和适应用户的阅读行为变化，从而提供越来越精细的推荐。而传统的推荐方式可能因为主观因素或信息更新的滞后，其推荐精细度可能受到限制。推荐范围和实时性：智慧导读可以涵盖海量的书籍资源，并根据实时数据更新推荐内容，使得用户能够接触到更多元、更及时的阅读选择。传统的推荐方式则可能受限于推荐源的数量和更新速度，无法提供如此***和及时的推荐。阅读服务包括阅读素养教育、读物供给、辅助阅 读等内容。福建品质智慧导读

现在许多报纸都在运用这一特殊的新闻品种。咨询智慧导读前景

图书馆数智服务是智慧图书馆的**业务，亦是图书馆智能服务的前沿热点。图书馆数智服务的相关理论研究尚少，主要研究智能服务的模式应用、技术融合、体系构建、系统及平台搭建，而数智服务的定义、特征等内涵研究匮乏。智慧数据是数据科学的前沿概念，亦是数智时代数据资源的高级组织形式。智慧数据的现有研究主要研究其定义及特征，聚焦情报学领域研究智慧数据服务模式、体系。智慧数据内涵多样但尚未统一，有研究将其分为价值、结构、过程三类视角，其中过程视角下智慧数据由演化路径形成的观点被***接受。咨询智慧导读前景