閱讀推廣服務是圖書館發揮其社會職能的關鍵環節，對于提升**閱讀素養、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，傳統的閱讀推廣方式逐漸顯露出諸多局限性，如推廣內容缺乏精細性、服務模式較為單一、讀者互動體驗不足等。新技術的涌現為突破這些局限帶來了契機。人工智能（artificialintelligence,AI）技術能夠實現對讀者閱讀偏好的精細分析與智能推薦；大數據可助力圖書館***了解讀者行為特征，從而優化服務策略；物聯網則能讓圖書館的各類設備互聯互通，打造更加智能化的閱讀環境。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。咨詢智慧導讀前景

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。
福建品質智慧導讀尤其是網絡技術、數字存儲和傳輸技術等的普及，數字圖書館應運而生。

AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例，數據顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關的搜索結果。在文本分析領域，AI能夠處理和分析海量文本數據，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數字文獻的管理效率，優化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動生成等功能，從而極大提升了數字文獻管理效率。采用自然語言處理（NLP）與機器學習算法，智慧圖書館能自動識別、整理大量文獻資源，精細為每篇文獻分派類別標簽，并提取出**關鍵詞及主題要點，不僅削減了人工整理的時間成本，還減少了人為方面的錯誤，提升了文獻分類的精細度；智慧圖書館可以生成簡要的文獻摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻的**要義，便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻。

在數智時代，圖書館閱讀推廣智慧服務體系建設極大地提升了圖書館服務的適應性與可達性，有效增加了公眾獲取信息的便利性。首先，智慧服務體系對圖書館資源實行了數字化和在線化處理，使得用戶無須前往圖書館便能接觸到豐富的閱讀材料，從而極大地方便了用戶獲取信息。同時，系統內置的多種搜索與推薦算法，能夠根據用戶的閱讀習慣和偏好智能推薦相關內容，極大地提高了信息檢索效率，增強了用戶體驗；其次，智慧服務體系還推動了信息資源的多樣化與多媒體化發展。數字時代的圖書館能夠提供形式多樣的材料，如電子書籍、有聲讀物、視頻教程等，滿足不同用戶的多元需求，為用戶帶來了深入的學習體驗；智慧服務體系還具備先進的數據分析和管理功能，能夠實時監控資源的利用情況，并據此調整和優化資源配置。這種基于數據驅動的管理方式提高了圖書館的運營效率，也保證了資源配置的精確性和及時性，進一步提升了服務的適應性和可達性。可見，數智時代圖書館閱讀推廣智慧服務體系通過技術整合與智能化服務的實施，提升了圖書館服務的覆蓋范圍和可接觸性，為公眾獲取信息提供了更加豐富和便捷的方式，實現了傳統圖書館服務的轉型與升級。各高校圖 書館應加強未來學習中心試點建設，打造高標準智慧 化的學習新體系。

智慧導讀依賴于大數據和機器學習技術，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內容。這種方式實現了對用戶數據的自動化處理和高效利用。而傳統的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經驗判斷、**或**榜單等，這種方式雖然有其合理性，但可能缺乏足夠的個性化和精細性。智慧導讀通過機器學習和算法優化，能夠持續學習和適應用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細的推薦。而傳統的推薦方式可能因為主觀因素或信息更新的滯后，其推薦精細度可能受到限制。推薦范圍和實時性：智慧導讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據實時數據更新推薦內容，使得用戶能夠接觸到更多元、更及時的閱讀選擇。傳統的推薦方式則可能受限于推薦源的數量和更新速度，無法提供如此***和及時的推薦。閱讀服務包括閱讀素養教育、讀物供給、輔助閱 讀等內容。福建品質智慧導讀

現在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。咨詢智慧導讀前景

圖書館數智服務是智慧圖書館的**業務，亦是圖書館智能服務的前沿熱點。圖書館數智服務的相關理論研究尚少，主要研究智能服務的模式應用、技術融合、體系構建、系統及平臺搭建，而數智服務的定義、特征等內涵研究匱乏。智慧數據是數據科學的前沿概念，亦是數智時代數據資源的高級組織形式。智慧數據的現有研究主要研究其定義及特征，聚焦情報學領域研究智慧數據服務模式、體系。智慧數據內涵多樣但尚未統一，有研究將其分為價值、結構、過程三類視角，其中過程視角下智慧數據由演化路徑形成的觀點被***接受。咨詢智慧導讀前景