目前智慧阅读服务的研究成果主要集中在服务系统、服务内容、用户需求与行为等方面。面对新一代人工智能技术的不断迭代，阅读服务面临前所未有的机遇与挑战，当前学术阅读智慧化服务存在哪些问题？如何依托AIGC技术赋能实现服务优化？这些问题亟需得到探究与明晰，但目前学界尚缺少聚焦学术阅读智慧化服务领域的跟踪研究。因此，本文拟利用内容分析法剖析目前国内外典型学术平台的智慧阅读服务现状，总结存在问题，并探索AIGC技术赋能改进图书馆学术阅读智慧化服务的路径。智慧导读的作用，在于帮助我们构建完整的知识体系。四川智慧导读收费套餐

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。智慧导读采购智慧导读可以让读者更加自主地学习。

阅读应用作为学术阅读输出的重要过程，学术写作是其中的主要形式之一，是图书馆等阅读服务机构的服务内容。在数字环境下，XLJ等商业类学术平台开始探索，但仍面临写作辅导程度不深、融入科学研究全过程程度有待提高等问题。AIGC技术对于写作辅导服务的赋能主要体现在整合数字笔记内容、综合运用所积累知识生成新的成果、绘制插图及语言润色等方面。（1）整合数字笔记内容。在知识型文本处理方面，可借鉴AI应用文本处理型企业Mem的做法，即与AIGC结合，将非结构化的文本自动整理成段落、生成文章摘要、生成标题。（2）综合运用所积累知识生成新的成果。可参考基于AI技术应用的Writer公司为用户提供全流程支持，包括头脑风暴构思、生成初稿、样式编辑、分发内容、复盘研究等流程的服务。如中国知网基于大模型和知识库利用AIGC技术开发智能写作平台，国内CTXS科研平台基于人工智能模型和大数据分析技术，提供结构化写作框架及例句库，还提供AI课题罗盘、AI研究选题、智能选刊等多场景的服务内容。（3）绘制插图及语言润色。在写作过程中，可利用GPT工具实现AI绘图、AI中文润色、AI英文润色等功能。此外，利用GPT类平台可自动生成汇报PPT课件。

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。深入智慧导读，发现智慧的奥秘与魅力所在。

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。
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个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中，用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例，其每月会新增数千份电子书和期刊，且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录，包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础，需要收集和处理，以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据，包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯，以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据，个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好，鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式，从而为推荐给予数据方面的支持。四川智慧导读收费套餐