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在数字化和信息化快速发展的背景下，图书馆作为知识与信息的重要传递者，亟须革新服务方式。因此，智慧图书馆的概念应运而生，旨在通过高科技手段，如人工智能（artificialintelligence,AI），提升服务效率和用户体验。智慧图书馆不仅是传统图书馆的延伸，还是信息技术与图书馆服务深度融合的产物。AI在信息检索、用户行为分析与个性化服务等方面，展现出巨大的潜力。当前，随着用户对信息服务需求的日益个性化和精细化，智慧图书馆需要提供更贴心和高效的阅读推荐服务。因此，研究并实施基于AI的个性化阅读推荐系统成为智慧图书馆发展的重要方向。这种系统不仅可以大幅提高图书馆的服务质量和运营效率，还能更好地满足用户的多样化需求[1]。阅读推荐服务是智 慧图书馆的服务之一，在海量信息中推送满足用 户需求的阅读资源。咨询科研学术助手模式

超级阅读带来阅读效率、阅读认知、阅读生存等不同层面和维度的价值跃迁，其不仅促成高效阅读的实现、思维认知的升级、社会关系的再造，还使得人类的生活方式和行为方式发生深刻变革。与此同时，技术创新引致的超级阅读活动还可能存在技术异化风险，如智能鸿沟、认知偏差、生命物化等。面对诸多异化风险，我们应充分发挥人的主观能动性，积极应对技术异化带来的挑战与***。超级阅读是技术创新发展的一种典型体现。然而，用户在技术接入、参与、使用、互动等方面，因个体收入、文化程度、地区性差异、媒介素养、智能素养等因素，人与人之间存在较大差异。什么是科研学术助手数据分析图书馆与社会各界加强协同合作，通过信息技术、 大数据、渠道、品牌、场景、空间多元赋能阅读推广.

在人类社会的发展进程中，不管是生命进化还是文明进步，其本质仍是人的认知能力与生存能力的不断进化。随着超级智能时代的到来，人类将理性能力进行叠加、设计、编程、制造，赋予人工智能一定的复杂认知能力。人类与人工智能协同构成了复杂认知体系，人类负责为人工智能供应能源、组件及设计迭代，人工智能则向人类反馈复杂的认知产出，人类又通过这些认知产出进一步指导并促进人工智能系统的迭代与优化［17］。这种人机共存、共生的复杂认知系统不仅拓展人的知识结构，还不断增强人的认知能力，持续推进人的自由***发展。

其次，智慧图书馆可以开发专属的App或小程序，提供移动阅读、在线听书等服务。这些应用不仅能满足读者随时随地的阅读需求，还可以通过丰富的阅读资源和个性化的推荐服务，提升读者的阅读体验和满意度。通过不断优化应用功能和用户体验，智慧图书馆可以吸引更多读者下载和使用这些应用，从而进一步拓宽阅读推广的渠道和受众范围。此外，智慧图书馆还可以与**网络直播平台合作，开展线上阅读分享会、作家访谈等直播活动。这种新颖的阅读推广方式不仅能够吸引年轻读者的关注，还能通过直播的互动功能，增强读者与图书馆之间的黏性和互动体验。同时，智慧图书馆还可以利用短视频平台进行阅读推广，通过制作有趣、富有创意的短视频，展示图书馆的馆藏资源、阅读环境以及特色活动，吸引更多潜在读者的兴趣和参与。这些新媒体渠道的应用，不仅能拓宽阅读推广路径，也为智慧图书馆与读者之间建立更加紧密、多元的联系，共同推动阅读文化的传播与发展。随着智慧时代的到来，用户信息需求呈现个性 化、多样化的特点，阅读模式也发生了根本性变化。

）数据驱动，精细推送个性化阅读资源。在数智时代背景下，大数据技术的飞速迭代为智慧图书馆的阅读推广提供了前所未有的契机。智慧图书馆不再**是一个静态的藏书之所，而是转变为一个能够深度挖掘和分析数智时代智慧图书馆阅读推广探讨□周宛数智时代背景下，智慧图书馆作为信息服务的**机构，其阅读推广的重要性日益凸显。本文旨在探讨智慧图书馆在阅读推广中的关键角色与策略。通过提升**阅读素养、推动教育资源均衡、促进文化传承与创新，智慧图书馆为社会文化发展做出了重要贡献。文章进一步提出了数据驱动、AI赋能、融合新媒体、智慧化管理、创新服务模式等五大策略，以优化阅读推广流程，拓宽推广渠道，提升阅读体验与互动性，打造多元化阅读环境。阅读后的知识建构。根据生成式学习理论，阅读后的生成性认知加工活动有助于强 化阅读理解效果。本地科研学术助手销售电话

为智慧图书馆是以普适计算、数字图书馆为 基础，利用情境感知、普适计算和移动网络等技术实 现的整合。咨询科研学术助手模式

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。咨询科研学术助手模式