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。智慧導讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。綜合智慧導讀用戶體驗

個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理。當用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調整資源標簽，使推薦精細水平提升。在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統時，推薦算法的選擇是關鍵。統計顯示，個性化閱讀推薦系統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質量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數據的類型和規模、系統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據，從數百萬到數十億不等，每天生成數百萬事件，這要求推薦系統具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規模數據。哪些智慧導讀案例引導書友去聽書，這就是讀書群每周領讀一本書的意義。

智慧閱讀服務對象方面，已有研究涉及大學生、公眾、中小學生等。來自印度大規模人工智能技術干預的證據表明，技術輔助可提高K-12學生的閱讀理解能力[23]。C.C.Liu等探討兒童與人工智能聊天機器人的互動與交流如何創造積極的閱讀體驗[24]，以維持學生的閱讀與學習興趣。虛擬現實技術對公眾與大學生閱讀行為影響方面，韓飛飛和周榮庭認為VR等虛擬現實技術發展對公眾的圖書閱讀行為產生顛覆式影響[25]。與數字閱讀相比，科技期刊元宇宙閱讀呈現出閱讀空間虛擬化、視覺體驗三維化等趨勢[26]，這些特征將會影響讀者的批判式閱讀體驗[27]。綜上，目前智慧閱讀服務研究涉及服務系統與平臺、服務內容、服務對象等方面，聚焦學術閱讀智慧服務領域的研究較少，缺少對用戶常用學術平臺智慧化閱讀服務現狀的分析，也缺少應用AIGC等前沿技術以推進學術閱讀服務智慧化的研究。

沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現實、增強現實、自然語言處理、機器學習等技術與傳統閱讀相結合，創造出一種更加豐富、生動、互動的閱讀體驗。在實踐應用上具備三個優勢：（1）通過語音合成技術將文本轉化為語音，并加入情感色彩和語音音調的調節，引起讀者情感共鳴，深入理解作者意圖；（2）通過增強現實和虛擬現實技術，將文本呈現在更加真實、立體的場景中，增強閱讀的體驗感和可視化效果；（3）根據讀者的個性化需求和興趣，提供更加智能化的閱讀體驗，例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴展等。個性化選擇的界面信息資源搜集與表達方式，各種服務可以匯集到一個平臺上。

在智慧圖書館中，智慧館員必須走在前列，成為圖書館業務的先行者。智慧館員能否科學地配置到合適的工作崗位，對智慧圖書館的建設至關重要。因此，高職院校圖書館需要為智慧館員建立個性化檔案，以便科學地安排他們的工作崗位。這一過程應遵循雙向選擇原則，尊重每位館員的習慣和興趣，根據他們的個性特點進行崗位配置。這樣的配置能夠激發館員的內在動力和工作熱情。同時，也要遵循專業化和均衡化的原則，根據圖書館的運行情況和館員的發展狀況，適時進行科學的調整。這樣的措施不僅能夠讓館員發揮自己的長處，避免短處，減少工作的盲目性，還有利于他們不斷自我提升和完善。智慧導讀可以讓讀者更加高效地掌握知識。福建智慧導讀選擇

上海半坡的遠程訪問服務能夠促使圖書館現有數字文獻館藏發揮更大的讀者服務效益。綜合智慧導讀用戶體驗

閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經科學視角下的數字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯推理和學習建構4個階段[47]。以前受制于技術條件，無法提供個性化、動態性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關聯推理”過程。但提供此種服務的平臺數量仍較少，作為學術用戶常用數字入口的文獻數據庫在此方面有待優化。AIGC技術環境下，海量知識存儲訓練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。綜合智慧導讀用戶體驗