目前，國內外圖情領域對AIGC應用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務等宏觀領域展開，多數定性探討AIGC應用場景及可行性問題。AIGC技術應用于圖書館服務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技術應用于閱讀服務的研究較少，更缺乏應用于學術閱讀服務的研究。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技術對科研人員的影響及在圖書館服務、圖書館智慧閱讀服務的應用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術論文為例，探討在文章各部分應用ChatGPT的適應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。遼寧智慧導讀便捷

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]。怎樣智慧導讀收費套餐信息社會發展下，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。

讀者面臨信息信任建設的多重危機。一方面，人類閱讀行為無法快速、規模性地適配數字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環境下發生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學者把閱讀任務分為解釋性、事實性、探索性等三類，探索用戶在不同任務情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經得起反復驗證的、符合規模人群特征的實。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機器的智能化發展速度超過人類認知進化的生物規律，機器生成內容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰。實驗研究發現，人類辨別AI生成文本的準確率*有52%，識別AI生成視頻的準確率*有39%［14］。

學術閱讀具有專業性、持久性和高難度的特點，閱讀過程中會面臨閱讀中輟、閱讀拖延、信息回避、消極情感等，除了自我控制與管理之外，用戶需要閱讀行為管理服務。比如，上海師范大學開發的論文閱讀系統[51]，能助力學生深度閱讀與學習，旨在提高學生的元認知能力。智慧圖書館等學術平臺可記錄、采集、分析用戶在閱讀前、中、后的數據，加強閱讀行為管理服務。在閱讀前，學術用戶可利用AIGC技術生成自己的過往閱讀報告、陪伴式答疑、個性化建議等，明確閱讀方向與目標。比如，科大訊飛與北京師范大學聯合推出“學科潛能和專業興趣雙核測評”，幫助學生了解、認識自己的能力，幫助學生測評在某一方面的水平。在閱讀中，一些學生不了解自己在閱讀過程中所處位置，也不了解某個階段適用的閱讀策略。AIGC技術可以支持智慧學術閱讀平臺分析學術用戶在閱讀過程中的各類數據，構建用戶畫像，幫助用戶了解閱讀狀態及難點，為用戶生成后續的個性化閱讀計劃，提供情感支持。在閱讀后，AIGC技術可以幫助用戶做好實時評估，分析存在問題，設計改進方案。智慧導讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據時間排序的歷史記錄。

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。科技文獻用戶的知識需求不斷細化和要求不斷提高，傳統科技文獻資源組織方式難以滿足要求。廣東智慧導讀均價

閱讀服務包括閱讀素養教育、讀物供給、輔助閱 讀等內容。遼寧智慧導讀便捷

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。遼寧智慧導讀便捷