【摘要】[目的/意义]大学生阅读推荐应用中的需求特征模型与更新驱动模式落后,需要解决图书馆资源利用率低、推荐精度差等问题。[方法/过程]针对上述问题,提出了虚拟大学生读者模型及其阅读推荐算法,该模型采用了基于仿生进化的需求更新机制,以精细刻画大学生读者的资源需求特征;配套的阅读推荐算法采用了"读者—资源"双向协作方法生成资源推荐列表。[结果/结论]实验结果表明,该模型及算法能够提高大学生读者需求的辨识度,具有较高的资源利用率、推荐精度与需求覆盖度。