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。随着计算机技术的迅猛发展，使得人们对信息的处理、存储、查询、利用等有了新的要求。智慧导读采购

目前，国内外图情领域对AIGC应用的研究大多围绕信息资源管理、智慧图书馆服务等宏观领域展开，多数定性探讨AIGC应用场景及可行性问题。AIGC技术应用于图书馆服务的研究当前正处于初级阶段，仍有较大的研究价值，而专门聚焦AIGC技术应用于阅读服务的研究较少，更缺乏应用于学术阅读服务的研究。王树义和张庆薇[33]、吴若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分别探讨AIGC技术对科研人员的影响及在图书馆服务、图书馆智慧阅读服务的应用场景。C.Christopher和T.Elias认为ChatGPT对学术图书馆用户的科研、教学、写作等方面产生影响[36]。M.Rahman等则以完成一篇学术论文为例，探讨在文章各部分应用ChatGPT的适应性及限制性信息化智慧导读发现智慧导读的作用，在于提供智慧养分，滋养精神成长。

智慧数据源于大数据且是大数据的组成部分，具体是利用数智技术有效处理、分析海量多源异构的大型数据集，产生呈现多模态、多粒度、强操作性、精确性、高价值等特征的多源融合数据（即智慧数据），智慧数据经数据消费后与其他多源异构数据共同构成大数据，随着领域应用深化与数智技术发展实现智慧数据迭代。智慧数据由动态化的流通转化过程形成，首先是通过数据采集环节获取由各领域业务活动产生的多源异构、价值密度低的原生数据，其次通过原生数据处理环节产生具备可解释性、开放性、相关性的中间数据，通过中间数据分析环节产生可推理、情境化的智慧数据。智慧数据用于智能完成具体业务领域下的特定任务，具体是将适配各业务场景的多维度标签、目录体系嵌入数智技术赋能的业务流程，智能感知业务需求后动态调用智慧数据以提供规律揭示、问题推理、循证溯源、趋势预测等智能服务，由此实现智慧数据专业化、垂直化的领域精细应用。

基于数据分析的结果，构建个性化的推荐算法模型。这些模型可以根据用户的个人特征和阅读历史，预测用户可能感兴趣的内容，并生成相应的推荐列表。推荐算法模型需要不断地进行优化和调整，以适应用户阅读行为的变化和新的数据输入。将生成的推荐结果以合适的方式展示给用户，如通过推送通知、邮件、APP界面等方式。同时，根据用户的反馈和行为数据，对推荐结果进行实时调整和优化，以提高推荐的准确性和用户满意度。在整个过程中，需要严格遵守相关法律法规，保护用户的隐私和数据安全。对用户数据进行加密存储和传输，确保只有经过授权的人员才能访问和使用相关数据。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。

数字阅读平台成为信息信任问题发生和解决的集中站。联结技术和人的智慧阅读方式由数字阅读平台提供，表现为各种实体或虚拟的阅读工具。数字阅读平台作为阅读工具的提供者，不仅需要改进搜索和过滤技术，提升读者的阅读效率和阅读体验，还需要构建在线网络，成为分布式内容生成和分布式阅读的集散地。数字阅读平台主导的社会化阅读成为主流阅读形态［15］，读者虚拟社群与实体社会关系网络重合，引发关系信任、隐私保护等新的问题。这些问题本质上是952025年第3期总第477期学研VIEWONPUBLISHING社会学问题，即人与人之间关系、人与组织之间关系的问题，只是因为机器作为人和组织的延伸，使得这一问题的规模更大、更复杂。上海半坡的数字图书馆为授权读者提供远程文献阅读和移动阅读服务。广东综合智慧导读

大数据环境下图书馆应该把读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关系等隐私数据。智慧导读采购

国内外大部分图书馆使用了初步的AI技术，主要是智能推荐，智能导航，机器人（问题和回答都是在事先设置好的范畴内），少数图书馆用虚拟现实技术来完成一些相关业务展示。但是对于阅读，尤其是AI沉浸式阅读领域，很少做过详细的体系框架和模型扩展研究。ChatGPT4.0的正式发布和利用AI衍生的一系列文本、图形、图像和视频处理产品的实践应用，是人工智能领域的转折性的突破，为图书馆打造更加丰富的阅读体验提供了可行性。因此，本文在构建AI沉浸阅读框架基础上，把现有的AI关键技术整合在一个模型之中，采取应用场景插件式模块化组合，可以根据环境和经费选择或添加场景插件，构建多模态沉浸式智慧阅读模型。
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