基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，構(gòu)建個性化的推薦算法模型。這些模型可以根據(jù)用戶的個人特征和閱讀歷史，預(yù)測用戶可能感興趣的內(nèi)容，并生成相應(yīng)的推薦列表。推薦算法模型需要不斷地進行優(yōu)化和調(diào)整，以適應(yīng)用戶閱讀行為的變化和新的數(shù)據(jù)輸入。將生成的推薦結(jié)果以合適的方式展示給用戶，如通過推送通知、郵件、APP界面等方式。同時，根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù)，對推薦結(jié)果進行實時調(diào)整和優(yōu)化，以提高推薦的準確性和用戶滿意度。在整個過程中，需要嚴格遵守相關(guān)法律法規(guī)，保護用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。對用戶數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問和使用相關(guān)數(shù)據(jù)。現(xiàn)在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。一站式智慧導讀互惠互利

幫助用戶在海量信息中提高學術(shù)資源尋求效率是圖情領(lǐng)域一直關(guān)注的研究主題。從研究結(jié)果可以看出，目前傳統(tǒng)文獻數(shù)據(jù)庫ScienceDirect提供**文獻的關(guān)聯(lián)信息服務(wù)、Elsevier提供個性化推薦服務(wù)，新型學術(shù)平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術(shù)為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術(shù)，面向?qū)W術(shù)用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內(nèi)容語義組織、多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建及數(shù)據(jù)資源建設(shè)3個方面創(chuàng)新質(zhì)量學術(shù)資源服務(wù)模式。一站式智慧導讀互惠互利它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。

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?；顒訒珊Ａ繑?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。

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)的研究當前正處于初級階段，仍有較大的研究價值，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)用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術(shù)圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術(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用戶閱讀行為信息和知識進行組織，針對科技文獻資源使用和組織。

閱讀推廣服務(wù)是圖書館發(fā)揮其社會職能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對于提升**閱讀素養(yǎng)、營造良好社會文化氛圍具有重要意義。面對讀者日益多樣化的需求，傳統(tǒng)的閱讀推廣方式逐漸顯露出諸多局限性，如推廣內(nèi)容缺乏精細性、服務(wù)模式較為單一、讀者互動體驗不足等。新技術(shù)的涌現(xiàn)為突破這些局限帶來了契機。人工智能（artificialintelligence,AI）技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對讀者閱讀偏好的精細分析與智能推薦；大數(shù)據(jù)可助力圖書館***了解讀者行為特征，從而優(yōu)化服務(wù)策略；物聯(lián)網(wǎng)則能讓圖書館的各類設(shè)備互聯(lián)互通，打造更加智能化的閱讀環(huán)境。依據(jù)實時搜索結(jié)果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析，分別生成的中、英文聯(lián)想關(guān)聯(lián)矩陣，即語義腦圖。一站式智慧導讀服務(wù)費

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。一站式智慧導讀互惠互利

信任作為一個重要概念術(shù)語從社會學、***學、經(jīng)濟學等傳統(tǒng)社會科學遷移到信息傳播領(lǐng)域。社會學和***學領(lǐng)域的信任指向一般性的、穩(wěn)定的、長期的信任，經(jīng)濟學和組織行為學領(lǐng)域的信任通常結(jié)合信任發(fā)生的具體情境來展開，指向的是一種有條件的、有情境的信任，相關(guān)研究為智慧閱讀情境下的用戶信任問題提供基礎(chǔ)概念和研究工具?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及改變計算機系統(tǒng)形態(tài)—從封閉的、熟識用戶群體的、相對靜態(tài)的形態(tài)，轉(zhuǎn)向開放的、公共可訪問的、動態(tài)協(xié)作的服務(wù)模式，用戶信任問題呈現(xiàn)以下特征。一站式智慧導讀互惠互利