）數據驅動，精細推送個性化閱讀資源。在數智時代背景下，大數據技術的飛速迭代為智慧圖書館的閱讀推廣提供了前所未有的契機。智慧圖書館不再**是一個靜態的藏書之所，而是轉變為一個能夠深度挖掘和分析數智時代智慧圖書館閱讀推廣探討□周宛數智時代背景下，智慧圖書館作為信息服務的**機構，其閱讀推廣的重要性日益凸顯。本文旨在探討智慧圖書館在閱讀推廣中的關鍵角色與策略。通過提升**閱讀素養、推動教育資源均衡、促進文化傳承與創新，智慧圖書館為社會文化發展做出了重要貢獻。文章進一步提出了數據驅動、AI賦能、融合新媒體、智慧化管理、創新服務模式等五大策略，以優化閱讀推廣流程，拓寬推廣渠道，提升閱讀體驗與互動性，打造多元化閱讀環境。數據的時刻變 化與更新，直接影響到圖書館用戶行為趨向、資源利 用率和服務成效。信息化科研學術助手選擇

隨著信息技術和生物技術的**性發展，增強智能、腦機芯片、基因編程等技術進入測試和應用階段，人機共生在超級閱讀活動中主要表現在以下幾個方面。其一，生物機能的增強。賽博格身體帶來人類感官能力的增強，由此成為一種增強信息加工單元，如借助智能眼鏡可以將文字信息加工成語音、圖像等，更能夠展示其他閱讀輔助信息，幫助用戶更好地分析、判斷和思考等。其二，具身性的增強。傳統閱讀強調讀者對文本符號的接收與解讀，超級閱讀則強調用戶***的身體感受和參與度。VR/AR技術的快速發展不斷推動人們在虛擬空間中身體出現、身體參與及互動性的增強。有學者認為，虛擬空間的虛擬性與具身性只是一種體驗，其在一定程度上會影響人的正常認知［18］。也有學者認為，虛擬空間承載著部分現實空間中的社會關系，具有一定的社會價值和意義［19］。其三，時間感知的變化。生命體與非生命體的連接將加速虛擬與現實的流動，碎片化、加速等成為新的時間特征。電話科研學術助手服務費人機協同促進深度學習的關鍵在于如何發現、提出并 解決深刻的問題。

在智慧圖書館中實施個性化閱讀推薦系統，數據和隱私保護是不可缺少的環節，尤其是在處理用戶的個人信息、閱讀歷史和搜索記錄等敏感數據時。由于這些數據對于提供個性化服務和優化用戶體驗至關重要，因此圖書館必須采取嚴格的措施以確保其安全和保密性。首先，對于所有收集到的用戶數據，應采取強大的加密技術，確保即使數據在傳輸過程中被攔截，信息也無法被未授權的第三方讀取。同時，存儲用戶數據的數據庫也需進行加密，為用戶提供數據的雙重保護。其次，訪問控制是防止數據濫用的關鍵措施。

其次，學習者通過點擊、拖拽、縮放等操作，與閱讀內容進行深入的互動，并對文本進行自由地標注、編輯和點評，在此過程中形成筆記和反思。國外已有多項研究探索利用數字學習工具支持閱讀障礙者進行流暢閱讀，例如借助聽讀技術輔助具有視覺詞義障礙的兒童進行視聽混讀；對于注意力缺陷兒童使用標記、提示等技術維持閱讀注意力[17]。再次，用戶通過社交功能或平臺將閱讀內容、個人筆記或感悟分享到社交媒體上，與其他用戶進行討論和交流。***，學習者利用人工智能技術進行文本分析、信息提煉、實時翻譯等，提高用戶的閱讀效率和理解深度，如一些平臺支持AI全文翻譯和多種語言互譯。基于大語言模型的生成式人工智能可以扮演虛擬閱讀同伴或導師，通過對話提問幫助閱讀者深度思考，啟迪智慧情景感知技術作為泛在 計算的關鍵部分，是圖書館構建泛在智慧服務的重 要技術要素。

在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應用的重要領域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習慣和點擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優化個性化閱讀推薦系統，提高推薦準確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態變化的，定期進行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化，并調整資源和服務策略。例如，當某一類圖書或資源的訪問量***增加時，智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當某一話題或領域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優化智慧圖書館的網站和用戶界面設計。通過分析用戶在網站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以識別出用戶體驗中的痛點和改進機會。例如，如果發現用戶在使用搜索功能時放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優化，以提供更相關的搜索結果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當前的需求，還可以預見未來的變化，確保服務的持續有效性和相關性[3]。促進閱讀資源的綜 合利用和共享傳播，滿足圖書館用戶個性化、差異化 的閱讀需求。信息科研學術助手好處

智慧圖書館閱讀推薦服務內容、過程以及效益 進行整體測評來考量服務水平，獲取用戶反饋信息的重要途徑。信息化科研學術助手選擇

為了進一步提升個性化閱讀體驗，智慧圖書館還可以引入智能推薦系統。這些系統利用先進的算法模型，根據讀者的興趣模型自動匹配并推送相關資源。這些資源不僅限于傳統的紙質書籍，還包括學術論文、研究報告、電子書等多元化的學術資源。通過智能推薦系統，讀者可以輕松發現感興趣的內容，拓寬閱讀視野，提升閱讀體驗。此外，智慧圖書館還可以通過不斷優化算法模型，提高推薦的準確性和個性化程度。通過不斷收集并分析讀者的閱讀歷史、偏好、行為模式等多維度數據，智慧圖書館能夠訓練出更加精細的推薦算法。例如，智慧圖書館可以利用協同過濾算法，根據讀者以往的閱讀記錄和相似讀者的行為，為每位讀者量身定制推薦列表。同時，結合內容推薦算法，分析書籍的內容特征，將符合讀者興趣主題的書籍精細推送給讀者。信息化科研學術助手選擇