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情报探索 ›› 2026, Vol. 1 ›› Issue (5): 1-.

• 理论探索 •    

基于DeepSeek个性化推荐书单对读者阅读兴趣的影响研究

  

  1. (济南市图书馆 山东济南 250001)

  • 出版日期:2026-05-15 发布日期:2026-06-22
  • 作者简介:郭雪山(1988—),男,本科,馆员,研究方向为读者服务与阅读推广。

  • Online:2026-05-15 Published:2026-06-22

摘要:

[目的/意义]以DeepSeek推荐书单为例,考察其对读者阅读兴趣的作用机制,并分析阅读自主性与个体差异的影响。[方法/过程]运用描述统计、相关分析与结构方程模型检验进行分析。[结果/结论]DeepSeek个性化推荐书单对读者阅读广度与深度均具有显著正向影响,其中对阅读广度的促进作用更为明显。阅读自主性在个性化推荐书单与阅读兴趣之间发挥部分中介作用,即个性化推荐不仅能够直接提升读者阅读兴趣,还能够通过增强读者的自主性感知间接促进其阅读兴趣的发展。与此同时,个人特质-算法匹配度对上述关系具有显著调节作用,不同读者群体的推荐效果存在明显差异。个性化推荐的作用并非单一线性过程,而是受到读者自主性感知和个体差异的共同影响。

关键词: DeepSeek, 个性化推荐, 阅读兴趣, 阅读行为, 人工智能, 数字阅读