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数字时代，人们对信息和知识的接受、理解、思考、运用等呈现不同的特征，如开放性、虚拟化、具身化等。阅读的技术互动成为阅读交流的全部，高度构建的技术场域成为人们阅读交流的现场，同时可能使得阅读交流活动固化、异化，进而造成人们新的认知偏差。其一，虚拟认知偏差。早期阅读交流的虚拟性主要体现在用户身份的虚拟性，但随着智能体的出现，阅读交流的对象将完全虚拟化，其可能模糊虚拟与现实的界限而形成一定的认知负担［22］。此外，VR/AR技术营造出高度沉浸感，虽然可以辅助读者完成阅读认知和知识理解，但可能会使读者在回到现实空间时，因现实环境的刺激程度相对较低而难以集中注意力。其二，生成认知偏差。智能推荐是超级阅读内容分发的重要机92025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING制，其能够有效降低读者获取信息和知识的成本，但是个性化推荐也可能营造一种封闭性认知环境。同时，智能生成内容并非完全真实、可靠，当虚拟内容以高度可信的方式提供给读者时，可能会给读者带来新的认知幻觉、认知偏差等。为智慧图书馆是以普适计算、数字图书馆为 基础，利用情境感知、普适计算和移动网络等技术实 现的整合。互联网科研学术助手一体化

个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中，用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例，其每月会新增数千份电子书和期刊，且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录，包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础，需要收集和处理，以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据，包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯，以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据，个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好，鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式，从而为推荐给予数据方面的支持。互联网科研学术助手好处该技术可将情景感知计算融入特定的 资源推荐环境，帮助图书馆探测并识别用户特征。

智慧图书馆应确保只有授权的员工才能访问敏感的用户数据，并且访问权应根据员工的职责进行严格限定。每次访问都应有记录，以便进行安全审计和监控。再次，安全审计是另一项重要措施。定期的安全审计可以帮助图书馆发现潜在的安全漏洞和不当的数据处理活动。同时，审计结果可以用于加强数据保护和修正已识别的弱点。***，智慧图书馆应公开其数据保护政策，明确告知用户其个人数据如何被收集、使用和保护，并确保其数据处理和存储实践符合当地和国际的隐私法规。合理的隐私政策和用户协议应该清楚地展示给用户，并且在用户注册过程中获取用户明确的同意，有助于建立用户信任，提高其对个性化推荐服务的接受度。

在智慧图书馆的个性化阅读推荐系统实施中，用户注册与个性化设置是其提升用户体验和服务效率的关键环节。这不仅涉及用户信息的收集和管理，还能通过个性化服务提高用户满意度和参与度。用户首先需要在智慧图书馆系统中注册账户，提供基本信息，如姓名、邮箱地址和所属机构等。这些信息有助于智慧图书馆确认用户的身份和背景，创建个性化账户。为确保用户顺利完成注册，注册流程应简洁且用户友好，避免烦琐操作或侵犯隐私。完成注册后，用户将进入个性化设置环节，该环节为用户提供了按个人兴趣和需求定制系统体验的机会。: 智慧图书馆是一个不受空间限制 可被感知的移动图书馆，它能帮助图书馆员和用户找 到所需资料。

智慧图书馆可根据现实需求选择恰当的推荐算法，且按照用户反馈开展算法优化，保障推荐的精细行业交流1552025年3月度与多样性。用户反馈与系统迭代是个性化阅读推荐系统持续改进的关键。个性化阅读推荐系统必须不断收集用户对推荐结果的反馈，对点击率、借阅率、阅读时长等相关数据进行分析，即刻调整推荐策略。同时，采用机器学习技术，个性化阅读推荐系统可不断修正推荐模型，逐步提高推荐的精细度与个性化水平。通过上述流程，智慧图书馆可设计出更加***的个性化阅读推荐系统，给予用户更加个性化的阅读推荐服务，帮助用户更高效地获取感兴趣的书籍及资源，进而提高用户体验以及智慧图书馆的服务水平[5]。在技术和需求的双重驱动下，通过改造可以为用户营造线上线下互动、开放互联、知识共享的信息获取。综合科研学术助手特点

为用户提供信息资源服务、深加工的知识服务，特色文化空间、智能共享空间。互联网科研学术助手一体化

随后进行数据清洗，剔除无效、错误或无关数据，保证数据质量。例如，异常的用户行为记录、重复的条目或格式错误的数据都需要清理。清洗后的数据需要转换为适合分析的格式或结构，如分类数据编码、连续变量规范化等。这是确保数据被分析工具正确理解和处理的关键。在数据分析阶段，通过应用统计分析、机器学习算法等，从数据中挖掘用户的兴趣和行为模式。例如，通过分析用户的搜索和下载历史，预测其可能感兴趣的新书或主题，进而实现真正的个性化推荐。3.2内容资源管理与标签化个性化阅读推荐系统设计的关键为内容资源管理与标签化。智慧图书馆需把内容资源进行数字化管理，并给每本书籍、期刊、文章等都贴上标签，这些标签包括书籍的主题、作者、出版时间、阅读难易程度等，从而对资源进行有效的分类及标签化处理。当用户请求推荐时，个性化阅读推荐系统可迅速筛选出契合其需求的书籍或资源。同时，智慧图书馆还能按照读者的反馈以及借阅频率来调整资源标签，使推荐精细水平提升。互联网科研学术助手一体化