超級閱讀的本質(zhì)是將由人主導(dǎo)和參與的閱讀活動轉(zhuǎn)變?yōu)槿藱C協(xié)同活動，人類的閱讀記憶越來越依賴于外部存儲空間，數(shù)字空間成為人們記錄、記憶自己時間的主要方式。斯蒂格勒認為，技術(shù)化就是喪失記憶。人們將本該由大腦記憶的任務(wù)交由機器完成，不但導(dǎo)致自身記憶機能的衰退，而且使得記憶趨向機械化、平面化，如AI書摘可以快速抓取文章重點并結(jié)合大模型生成文章摘要，但過度使用可能引發(fā)“認知懶惰”問題，即讀者缺乏減少**思考的意愿，且AI生成的內(nèi)容可能誤導(dǎo)讀者的真實記憶。有學者指出，用海量文本訓(xùn)練的大語言模型實質(zhì)上是將人的深度慢思考轉(zhuǎn)換為機器的前意識的快思考［23］。這使得人們在閱讀的過程中越來越習慣于接受答案式的快思考，從而喪失主動思考的能力和意識。此外，人們在閱讀過程中長期受機器數(shù)據(jù)化思維影響，使得思維趨向機器化［24］。圖書館應(yīng)該引入這 些智慧技術(shù)開發(fā)各種智慧化閱讀平臺，改造閱讀空 間，提升用戶的智慧 化閱讀體驗。方便科研學術(shù)助手用戶體驗

個性化閱讀推薦系統(tǒng)的設(shè)計始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數(shù)千份電子書和期刊，且數(shù)百萬用戶的日常活動會生成海量數(shù)據(jù)記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設(shè)計個性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)，需要收集和處理，以便后續(xù)進行分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù)，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領(lǐng)域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。信息化科研學術(shù)助手咨詢熱線依 據(jù)用戶情景需求提供適合信息資源，從而提升用戶 體驗、實現(xiàn)知識的有效供給。

其次，智慧圖書館可以開發(fā)專屬的App或小程序，提供移動閱讀、在線聽書等服務(wù)。這些應(yīng)用不僅能滿足讀者隨時隨地的閱讀需求，還可以通過豐富的閱讀資源和個性化的推薦服務(wù)，提升讀者的閱讀體驗和滿意度。通過不斷優(yōu)化應(yīng)用功能和用戶體驗，智慧圖書館可以吸引更多讀者下載和使用這些應(yīng)用，從而進一步拓寬閱讀推廣的渠道和受眾范圍。此外，智慧圖書館還可以與**網(wǎng)絡(luò)直播平臺合作，開展線上閱讀分享會、作家訪談等直播活動。這種新穎的閱讀推廣方式不僅能夠吸引年輕讀者的關(guān)注，還能通過直播的互動功能，增強讀者與圖書館之間的黏性和互動體驗。同時，智慧圖書館還可以利用短視頻平臺進行閱讀推廣，通過制作有趣、富有創(chuàng)意的短視頻，展示圖書館的館藏資源、閱讀環(huán)境以及特色活動，吸引更多潛在讀者的興趣和參與。這些新媒體渠道的應(yīng)用，不僅能拓寬閱讀推廣路徑，也為智慧圖書館與讀者之間建立更加緊密、多元的聯(lián)系，共同推動閱讀文化的傳播與發(fā)展。

）數(shù)據(jù)驅(qū)動，精細推送個性化閱讀資源。在數(shù)智時代背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)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(tài)的藏書之所，而是轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€能夠深度挖掘和分析數(shù)智時代智慧圖書館閱讀推廣探討□周宛數(shù)智時代背景下，智慧圖書館作為信息服務(wù)的**機構(gòu)，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(guān)鍵角色與策略。通過提升**閱讀素養(yǎng)、推動教育資源均衡、促進文化傳承與創(chuàng)新，智慧圖書館為社會文化發(fā)展做出了重要貢獻。文章進一步提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動、AI賦能、融合新媒體、智慧化管理、創(chuàng)新服務(wù)模式等五大策略，以優(yōu)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(huán)境。，智慧圖書館實現(xiàn)自動化智 慧感知用戶情境信息功能時，要加強用戶信息安全和 隱私保護。

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(tǒng)。這些系統(tǒng)利用先進的算法模型，根據(jù)讀者的興趣模型自動匹配并推送相關(guān)資源。這些資源不僅限于傳統(tǒng)的紙質(zhì)書籍，還包括學術(shù)論文、研究報告、電子書等多元化的學術(shù)資源。通過智能推薦系統(tǒng)，讀者可以輕松發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)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(yōu)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(shù)據(jù)，智慧圖書館能夠訓(xùn)練出更加精細的推薦算法。例如，智慧圖書館可以利用協(xié)同過濾算法，根據(jù)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(jié)合內(nèi)容推薦算法，分析書籍的內(nèi)容特征，將符合讀者興趣主題的書籍精細推送給讀者。智慧閱讀推廣要求圖書館館員要熟練運用大 數(shù)據(jù)、人工智能、新媒體等智慧化技術(shù)，挖掘 用戶的潛在閱讀需求。電話科研學術(shù)助手常見問題

為閱讀知識價值的進一步提升 創(chuàng)造有利環(huán)境，保障圖書館知識服務(wù)的效率和質(zhì)量。方便科研學術(shù)助手用戶體驗

在設(shè)計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計顯示，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時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)具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。方便科研學術(shù)助手用戶體驗