數字閱讀平臺成為信息信任問題發生和解決的集中站。聯結技術和人的智慧閱讀方式由數字閱讀平臺提供，表現為各種實體或虛擬的閱讀工具。數字閱讀平臺作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進搜索和過濾技術，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗，還需要構建在線網絡，成為分布式內容生成和分布式閱讀的集散地。數字閱讀平臺主導的社會化閱讀成為主流閱讀形態［15］，讀者虛擬社群與實體社會關系網絡重合，引發關系信任、隱私保護等新的問題。這些問題本質上是952025年第3期總第477期學研VIEWONPUBLISHING社會學問題，即人與人之間關系、人與組織之間關系的問題，只是因為機器作為人和組織的延伸，使得這一問題的規模更大、更復雜。尤其是網絡技術、數字存儲和傳輸技術等的普及，數字圖書館應運而生。福建品質智慧導讀

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]。信息智慧導讀大概費用數字圖書館的用戶可以通過檢索一些關鍵詞，就可以獲取大量的相關信息。

智慧閱讀雖被預設為數字閱讀的高級形態，但其實現面臨多重挑戰。比如：數字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當下閱讀的主流；認知神經科學研究發現，跳讀導致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低，人類元認知能力面臨衰退的風險［10］；數字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權利，文本的網狀結構使得“它有上千個進出口，讀者可以從這些通道進進出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導，超鏈接架構帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。

大數據和人工智能技術極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優化移動閱讀、數字閱讀的外部語義增強環境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數字筆記和數字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內容的再生產或再創作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數據中“學習”并“理解”內容，對某一主題的相關文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關聯關系，提供與文獻相關的數據、代碼、項目、視頻講解等服務。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關內容，自動實現知識抽取和關系揭示。表6列舉了部分學術平臺的輔助閱讀服務內容及服務形式。當前的輔助閱讀服務適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學術檢索任務和積累任務，但仍需要配合人工精讀的方式學習特定的方法和理論知識點。信息社會快速發展下，教育領域的傳統學習方式 和圖書館服務模式面臨挑戰與機遇。

數智時代，圖書館應引入人工智能技術來實現個性化閱讀服務。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習慣、搜索歷史和互動反饋等數據。圖書館可以利用數據挖掘技術，如聚類分析和關聯規則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關注度；其次，依托于這些數據，圖書館可運用人工智能系統，采用協同過濾和內容基推薦的機器學習算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術，開發智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應的信息服務，如解答關于藏書的問題，協助預約或提醒還書時間。同時，智能助手通過文本或語音與用戶互動，可以使服務更便捷、更貼心。此外，通過深度學習技術，圖書館可以自動對大量資源展開分類和標記。圖書館運用圖像識別和文本分析技術，可以自動識別書籍內容分類，并分析用戶生成的內容，如書評，以深入了解用戶的需求和興趣；在實施過程中，圖書館需持續更新和維護技術，尤其要定期訓練機器學習模型，以確保系統與用戶行為變化同步。智慧導讀可以提供多種形式的學習資源，如視頻、音頻等。四川智慧導讀概況

智慧導讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。福建品質智慧導讀

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。福建品質智慧導讀