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。在語義關聯矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。數字圖書館智慧導讀質量

智慧導讀是基于人工智能技術的原理，通過運用大數據和機器學習等技術手段，對用戶的閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深入分析和挖掘，建立相應的推薦算法模型，從而為用戶提供個性化的閱讀推薦服務。智慧導讀會根據用戶的閱讀習慣和興趣偏好，自動分析并推薦符合用戶需求的文章、新聞、書籍等內容。這種個性化推薦不僅能夠幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內容，提高閱讀效率，同時也能夠增強用戶的閱讀體驗，提升用戶的滿意度和忠誠度。天津智慧導讀一體化知識鏈分析服務模式是試圖在讀者與文獻數據庫之間創新性地介入一個透明的文獻服務網關。

幫助用戶在海量信息中提高學術資源尋求效率是圖情領域一直關注的研究主題。從研究結果可以看出，目前傳統文獻數據庫ScienceDirect提供**文獻的關聯信息服務、Elsevier提供個性化推薦服務，新型學術平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術，面向學術用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內容語義組織、多模態內容創建及數據資源建設3個方面創新質量學術資源服務模式。

數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘，包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面，側重開發學術資源數據，包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如，面向教育數字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析。智慧導讀可以讓讀者更加自主地學習。

面向數智環境下圖書館數智服務的全要素精細感知、復雜資源有效融合、多服務高效協同等需求，結合IT規劃參考模型，系統分析智慧圖書館的前沿研究與實踐，充分融合智慧數據的演進范式及迭代模式，以數據治理體系為基礎、數智技術體系為賦能智慧數據流通轉化過程及圖書館數智服務流程，通過層次化、模塊化、組件化的方式，分人機交互層、數智服務層、業務層、數據存儲層、標準規范層、基礎設施層構建融合智慧數據的圖書館數智服務平臺。其基于實時搜索結果的知識層面的語義概念專指、聚類、發散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色。智能化智慧導讀一體化

AIGC 技術的迅速發展為各行各業的 數字化轉型帶來契機，已被引入傳媒、電商、教育、 金融、醫療等行業領域。數字圖書館智慧導讀質量

美國開放人工智能研究中心(ＯｐｅｎＡＩ)發布的大型語言生成模型ＣｈａｔＧＰＴ迅速成為全球的焦點,ＣｈａｔＧＰＴ將人機對話推向全新的高度,其強大功能和火爆熱度將ＡＩＧＣ推向令人矚目的位置。騰訊研究院發布的?２０２３年ＡＩＧＣ發展趨勢報告?顯示,ＡＩＧＣ技術有望成為新型內容生產基礎設施,能夠塑造數字內容生產與交互新范式,持續推進數字文化產業創新。ＡＩＧＣ技術能夠基于人工智能算法和海量訓練數據,通過模型的學習和優化,自動生成文本、圖像、音頻和視頻等形式的數字內容,為用戶提供更加個性化、智能化的服務。因此,研究ＡＩＧＣ在高校圖書館智慧服務中的應用具有重要的理論價值和實踐意義。數字圖書館智慧導讀質量