目前，國內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場(chǎng)景及可行性問題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級(jí)階段，仍有較大的研究?jī)r(jià)值，而專門聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少，更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術(shù)對(duì)科研人員的影響及在圖書館服務(wù)、圖書館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)學(xué)術(shù)圖書館用戶的科研、教學(xué)、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例，探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性所以需要對(duì)用戶閱讀行為信息和知識(shí)進(jìn)行組織，針對(duì)科技文獻(xiàn)資源使用和組織。遼寧智慧導(dǎo)讀便捷

在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應(yīng)用的重要領(lǐng)域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習(xí)慣和點(diǎn)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(yōu)化個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)，提高推薦準(zhǔn)確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動(dòng)態(tài)變化的，定期進(jìn)行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時(shí)捕捉這些變化，并調(diào)整資源和服務(wù)策略。例如，當(dāng)某一類圖書或資源的訪問量***增加時(shí)，智慧圖書館可以及時(shí)增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當(dāng)某一話題或領(lǐng)域的訪問量下降時(shí)，智慧圖書館可以調(diào)整資源配置，避免資源浪費(fèi)。此外，用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書館的網(wǎng)站和用戶界面設(shè)計(jì)。通過分析用戶在網(wǎng)站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以識(shí)別出用戶體驗(yàn)中的痛點(diǎn)和改進(jìn)機(jī)會(huì)。例如，如果發(fā)現(xiàn)用戶在使用搜索功能時(shí)放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優(yōu)化，以提供更相關(guān)的搜索結(jié)果或更友好的用戶界面。通過對(duì)用戶行為的細(xì)致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當(dāng)前的需求，還可以預(yù)見未來的變化，確保服務(wù)的持續(xù)有效性和相關(guān)性[3]。怎樣智慧導(dǎo)讀收費(fèi)套餐信息社會(huì)發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書館服務(wù)模式。面臨挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

讀者面臨信息信任建設(shè)的多重危機(jī)。一方面，人類閱讀行為無法快速、規(guī)模性地適配數(shù)字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環(huán)境下發(fā)生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進(jìn)的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數(shù)字閱讀情境中，是一個(gè)***而普遍的問題。有學(xué)者把閱讀任務(wù)分為解釋性、事實(shí)性、探索性等三類，探索用戶在不同任務(wù)情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經(jīng)得起反復(fù)驗(yàn)證的、符合規(guī)模人群特征的實(shí)。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機(jī)器的智能化發(fā)展速度超過人類認(rèn)知進(jìn)化的生物規(guī)律，機(jī)器生成內(nèi)容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰(zhàn)。實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，人類辨別AI生成文本的準(zhǔn)確率*有52%，識(shí)別AI生成視頻的準(zhǔn)確率*有39%［14］。

學(xué)術(shù)閱讀具有專業(yè)性、持久性和高難度的特點(diǎn)，閱讀過程中會(huì)面臨閱讀中輟、閱讀拖延、信息回避、消極情感等，除了自我控制與管理之外，用戶需要閱讀行為管理服務(wù)。比如，上海師范大學(xué)開發(fā)的論文閱讀系統(tǒng)[51]，能助力學(xué)生深度閱讀與學(xué)習(xí)，旨在提高學(xué)生的元認(rèn)知能力。智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺(tái)可記錄、采集、分析用戶在閱讀前、中、后的數(shù)據(jù)，加強(qiáng)閱讀行為管理服務(wù)。在閱讀前，學(xué)術(shù)用戶可利用AIGC技術(shù)生成自己的過往閱讀報(bào)告、陪伴式答疑、個(gè)性化建議等，明確閱讀方向與目標(biāo)。比如，科大訊飛與北京師范大學(xué)聯(lián)合推出“學(xué)科潛能和專業(yè)興趣雙核測(cè)評(píng)”，幫助學(xué)生了解、認(rèn)識(shí)自己的能力，幫助學(xué)生測(cè)評(píng)在某一方面的水平。在閱讀中，一些學(xué)生不了解自己在閱讀過程中所處位置，也不了解某個(gè)階段適用的閱讀策略。AIGC技術(shù)可以支持智慧學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)分析學(xué)術(shù)用戶在閱讀過程中的各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，幫助用戶了解閱讀狀態(tài)及難點(diǎn)，為用戶生成后續(xù)的個(gè)性化閱讀計(jì)劃，提供情感支持。在閱讀后，AIGC技術(shù)可以幫助用戶做好實(shí)時(shí)評(píng)估，分析存在問題，設(shè)計(jì)改進(jìn)方案。智慧導(dǎo)讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據(jù)時(shí)間排序的歷史記錄。

AI在智慧圖書館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗(yàn)。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例，數(shù)據(jù)顯示，用戶在使用這些工具時(shí)，搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因?yàn)橹悄芩阉饕婺軌蚋鼫?zhǔn)確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域，AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù)，從中提取出有價(jià)值的信息。這對(duì)智慧圖書館尤為重要，因?yàn)槿虼嬖跀?shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動(dòng)化完成文獻(xiàn)分類、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率，優(yōu)化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動(dòng)生成等功能，從而極大提升了數(shù)字文獻(xiàn)管理效率。采用自然語言處理（NLP）與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，智慧圖書館能自動(dòng)識(shí)別、整理大量文獻(xiàn)資源，精細(xì)為每篇文獻(xiàn)分派類別標(biāo)簽，并提取出**關(guān)鍵詞及主題要點(diǎn)，不僅削減了人工整理的時(shí)間成本，還減少了人為方面的錯(cuò)誤，提升了文獻(xiàn)分類的精細(xì)度；智慧圖書館可以生成簡(jiǎn)要的文獻(xiàn)摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻(xiàn)的**要義，便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻(xiàn)?？萍嘉墨I(xiàn)用戶的知識(shí)需求不斷細(xì)化和要求不斷提高，傳統(tǒng)科技文獻(xiàn)資源組織方式難以滿足要求。廣東智慧導(dǎo)讀均價(jià)

閱讀服務(wù)包括閱讀素養(yǎng)教育、讀物供給、輔助閱 讀等內(nèi)容。遼寧智慧導(dǎo)讀便捷

個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進(jìn)行數(shù)字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽，這些標(biāo)簽包括書籍的主題、作者、出版時(shí)間、閱讀難易程度等，從而對(duì)資源進(jìn)行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請(qǐng)求推薦時(shí)，個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時(shí)，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標(biāo)簽，使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計(jì)智慧圖書館的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)時(shí)，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)顯示，個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時(shí)增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對(duì)提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時(shí)需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。遼寧智慧導(dǎo)讀便捷