智慧導讀是基于人工智能技術的原理，通過運用大數據和機器學習等技術手段，對用戶的閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深入分析和挖掘，建立相應的推薦算法模型，從而為用戶提供個性化的閱讀推薦服務。智慧導讀會根據用戶的閱讀習慣和興趣偏好，自動分析并推薦符合用戶需求的文章、新聞、書籍等內容。這種個性化推薦不僅能夠幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內容，提高閱讀效率，同時也能夠增強用戶的閱讀體驗，提升用戶的滿意度和忠誠度。根據讀者檢索時輸入的關鍵字，給出主題線索詞，為讀者提供發散性的思維導向。怎樣智慧導讀是什么

圖書館的發展歷經傳統圖書館、數字圖書館、智慧圖書館三階段，相應的圖書館服務亦經歷文獻服務、信息及知識服務、智能服務三階段。智慧圖書館依托數智技術（主要有大數據、人工智能等）、融合圖書館資源的全流程管理體系，面向用戶多樣化、個性化、專業化需求實現數據資源與數智技術有機整合、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數智服務（主要分技術服務及公共服務），由此要求圖書館數智服務平臺需具備感知化、泛在化、協同化的特征：感知化是針對特定的應用場景選擇適配的服務方案，通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現服務情境、用戶行為等智能感知；泛在化是基于數智技術打破時間與空間的服務邊界，可跨空間實時提供資源間共享、領域間互聯的多元化、多層次服務；協同化是協調圖書館業務運行涉及的多方主體（社會公眾、社會機構、圖書館館員等）利益，充分發揮多方主體智慧實現數據資源、數智技術、實體空間、服務系統等圖書館要素高效協同運作。怎樣智慧導讀發現智慧導讀可以讓讀者更加自主地學習。

首先，智慧導讀系統會收集用戶在閱讀過程中的各種數據，包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點擊行為、評論反饋等。這些數據可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄，也可以通過用戶主動填寫問卷或設置偏好等方式獲取。收集到的原始數據可能包含噪聲、重復或無效信息，因此需要進行數據清洗和預處理。這一步包括去除重復數據、填充缺失值、轉換數據格式等操作，以便進行后續的數據挖掘工作。利用機器學習和數據分析技術，對用戶數據進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、興趣偏好、情感傾向等進行分析，發現用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時，通過對用戶數據的聚類、分類和關聯規則挖掘等，可以發現用戶群體之間的相似性和差異性，為后續的推薦算法提供依據。

在高職院校智慧圖書館的建設中，強化館員的技術能力和技術素養的培養是必不可少的。智慧圖書館依賴于人工智能、大數據、物聯網等信息技術，因此館員必須具備一定的技術能力，包括技術應用研究和創新能力，這對于圖書館的持續發展至關重要。提升智慧館員的專業素養不應只關注設備的引進，還應重視館員的技術能力和技術素養的培養，只有兩者并重，才能真正推動智慧圖書館的發展。圖書館應在智能智慧社會中找到自己的定位，高職院校應督促圖書館館員持續關注智慧科技的發展，跟上時代的步伐，不斷提升專業素養。
現在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。

在數智時代，圖書館的智慧服務體系極大地豐富了圖書館與用戶的互動，提升了閱讀體驗和用戶滿意度，使得傳統的圖書館服務演變為更加互動和個性化的智能服務。一方面，通過整合人工智能和自然語言處理等技術，圖書館得以實現與用戶更豐富和深入的互動。例如，智能聊天機器人能夠實時為用戶提供閱讀建議，乃至解析復雜信息，這種即時反饋機制不僅提高了用戶獲取信息的效率，還極大地優化了服務體驗；另一方面，智慧服務體系通過分析用戶互動數據來學習用戶行為，預測需求，并主動為其提供服務，這種服務的主動性依托于大數據和預測分析技術，可以使服務更智能、更個性化。總之，數智時代圖書館構建的智慧服務體系簡化了信息獲取過程，創造了一種全新的與高度互動的閱讀和學習方式，提升了用戶的滿意度和閱讀體驗，體現了數智時代圖書館服務的獨特價值。為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發現感興趣的內容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。智能化智慧導讀特點

智慧導讀的作用，在于幫助我們構建完整的知識體系。怎樣智慧導讀是什么

數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘，包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面，側重開發學術資源數據，包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如，面向教育數字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析。怎樣智慧導讀是什么