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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。智慧图书馆可建立适合用户阅读需求的阅读场景 架构并向其推送阅读内容，让用户获得情景服 务体验。品牌科研学术助手案例

个性化阅读推荐系统在智慧图书馆推行，不仅提升了图书馆资源的运用效率，还大幅提升了用户的阅读体验感。基于AI，个性化阅读推荐系统能为各用户推荐感兴趣和符合需求的书籍或资料，激发智慧图书馆服务实现个性化转变，同时还能持续采集用户反馈进行不断优化，从而保证推荐结果既准确又高效。未来随着技术的持续发展，个性化阅读推荐系统会愈发智能化，进一步激发智慧图书馆在信息服务领域的创新活力，增强智慧图书馆的文化传播功效，满足各用户的多样诉求。品牌科研学术助手案例，国内部分图书馆在技术 驱动环境下开展了构建智慧阅读推广服务的尝试， 推动了图书馆阅读推广工作的发展。

其次，学习者通过点击、拖拽、缩放等操作，与阅读内容进行深入的互动，并对文本进行自由地标注、编辑和点评，在此过程中形成笔记和反思。国外已有多项研究探索利用数字学习工具支持阅读障碍者进行流畅阅读，例如借助听读技术辅助具有视觉词义障碍的儿童进行视听混读；对于注意力缺陷儿童使用标记、提示等技术维持阅读注意力[17]。再次，用户通过社交功能或平台将阅读内容、个人笔记或感悟分享到社交媒体上，与其他用户进行讨论和交流。***，学习者利用人工智能技术进行文本分析、信息提炼、实时翻译等，提高用户的阅读效率和理解深度，如一些平台支持AI全文翻译和多种语言互译。基于大语言模型的生成式人工智能可以扮演虚拟阅读同伴或导师，通过对话提问帮助阅读者深度思考，启迪智慧

在阅读时信息加工方面，多模态技术结合文本、音频、视频等多种形式，通过多重感官刺激，提高信息的留存率。用户可以通过智能**系统咨询不懂的名词和问题，其不仅提高了用户获取知识的效率，还提升了知识获取的精确度。在阅读后知识创新应用方面，AI技术能够提炼并深度分析阅读内容，生成结构化大纲和读书笔记，帮助用户快速掌握全书主旨和框架。此外，AI技术还可以通过知识图谱建构技术生成阅读地图，辅助用户认识自己的知识结构和局限性，协助用户在知识图谱上进行定位，从而实现广度优先推荐［16］。这不仅能促进用户对知识的深度理解和整合应用，还能为用户提供开展深层次理解和创造性思维工作的时间和空间。此外，阅读智能体在辅助阅读、增强阅读体验、提高阅读趣味性、激发读者创造性思维等方面具有明显优势。智慧图书馆阅读推荐服务内容、过程以及效益 进行整体测评来考量服务水平，获取用户反馈信息的重要途径。

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]。在用户中建立品牌形 象，可以促进用户对阅读推广品牌认知和提升用户 的阅读体验。品牌科研学术助手案例

教师提问或自我提问可帮助读者集中阅读注意力，明确阅读目 标，深度加工文本内容。品牌科研学术助手案例

智慧读者与阅读理解能力。何为智慧读者？庞敬文等认为“互联网+”时代下的智慧阅读不仅是指阅读环境和设备上的智能化，更要产生智慧读者，将阅读过程由“知识化”转为“智慧化”，对阅读内容进行有效辨别、深度加工和智慧创造[6]。大学生智慧阅读素养包括智慧阅读意识、智慧阅读技能和阅读理解能力[7-9]。其中，阅读理解能力是关键能力，是智慧阅读意识和智慧阅读技能的**终服务目标。结合布鲁姆的认知目标分类，可以认为深度阅读理解能力即读者具备超越对阅读信息的记忆检索、解释和应用，逐渐过渡到对内容的批判性评价和自主性创造，自主生成高质量、个性化的认知成果的能力，这也是智慧阅读的**内涵。当前有关智慧阅读的研究多从工具效能视角出发，强调智能技术对阅读效率和体验的提升（如阅读工具便捷性、资源获取速度、界面友好度），对读者阅读理解能力的评估和干预不足，缺乏对阅读者认知策略的系统化支持，导致“技术赋能”与“认知发展”的割裂。品牌科研学术助手案例