淺析大數據背景下圖書館信息資源融合的模式與路徑

［摘 要］隨著大數據時代的到來，圖書館信息資源服務面臨新的機遇和挑戰，如何高效利用圖書館豐富的信息資源來提升圖書館服務功能，成為圖書館領域的研究熱點。本文在分析大數據背景下圖書館信息資源融合面臨的若干現實問題以及對信息資源融合五種模式進行對比的基礎上，提出相應的融合策略和融合路徑，最后介紹了融合的具體步驟。同時，對圖書館信息資源融合進行思考和展望，認為今后圖書館信息資源融合應在知識資源整合、定制化服務、預見性溝通等方面多做努力。

［關鍵詞］大數據；圖書館；信息資源；信息融合

［中圖分類號］G250.7［文獻標志碼］A［文章編號］1005-6041（2023）03-0033-07

1 引 言

隨著我國社會文化領域改革的深化和知識經濟的發展以及現代信息技術融入社會生活各個領域，我國的圖書館事業發生了很大的變化。圖書館作為文獻信息服務、知識文化傳播、人才培養的重要場所，在快速發展的大數據技術背景下，海量信息聚集和更新速度加快，圖書館的信息資源服務面臨新的機遇和挑戰。通過運用大數據技術，對圖書館信息服務模式進行升級和優化，有針對性地進行信息整理、整合，從而實現合理利用圖書館信息資源和讓信息服務更具個性化的目標，已成為當今圖書館事業發展的一個趨勢和重點。

如何把大數據思維應用到圖書館建設當中，已成為圖情學界需要研究的一個新課題，其重要意義在于：首先，由于信息技術的高速發展，信息資源已成為一種重要的戰略資源，而大數據則是知識創新和社會資源的重要來源。網絡背景下國內外對圖書館信息資源的研究已取得了較為豐碩的研究成果。大數據時代，圖書館信息資源具有全新的內涵，在大數據背景下對圖書館信息資源整合目標、融合的策略與方法以及融合的路徑等方面的理論論述有助于在大數據的語境中找到圖書館數據共享、信息開放的路徑，為資源融合提供理論依據。其次，在對大數據理論以及圖書館信息資源理論進行詳細說明的基礎上，論述了大數據時代圖書館整合信息資源的策略與具體做法，并提出了大數據時代下圖書館信息資源整合的路徑及保障措施，有助于打破圖書館信息資源的“信息孤島”“數據孤島”現象，為圖書館服務方式的革新提供了新的思路，發揮積極指導作用，具有重要的實踐意義。最后，通過理論、實踐和應用研究為圖書館在大數據環境下實現信息資源融合與創新、提升用戶服務價值提供指導，有利于提高圖書館的核心競爭力，進一步提升圖書館的知識影響力和社會地位［1］。

2 相關文獻綜述

2.1 國外研究現狀

筆者于2022年10月5日在Web of Science中以“‘Information Integration’and‘Library’and‘Big Data’”為主題檢索字段，選擇所有數據庫，時間跨度為所有年份，檢索出769條記錄；2017—2022年，54項研究成果被記錄在案。選Core Collection子庫，也是用上述主題檢索字段，檢索到77項記錄。按年份的被引頻次和出版物分布見圖1。

國外對“圖書館信息資源融合”的研究，主要集中在“圖書館合作”“合作藏書發展”“圖書館網絡”和“圖書館聯盟”等主題領域。S.Mutula認為圖書館人員需掌握大數據技術，

了解大數據對基礎研究的重要性；通過深入挖掘大數據對圖情領域的意義，解析大數據分析對學術研究領域的輔助作用。A.Waqur等對ISI Web of Knowledge數據庫收錄的論文進行分析，探討圖書館和信息管理領域大數據研究的趨勢。其結論表明未來的一段時間，大數據技術下的圖書館信息服務將成為研究熱點，大數據時代的圖書館將進行一次重大的信息化轉型。利用大數據技術，圖書館將突破原有的傳統框架，構造全新的信息服務模式，為資源整合研究提供新的研究視角［2］。

2.2 國內研究現狀

在CNKI中以“大數據”和“圖書館”為篇名檢索字段進行跨庫檢索，截止到2022年10月5日檢索出3 502條記錄，在此基礎上，以“資源聚合”“資源整合”“資源共享”“資源融合”為主題檢索字段在3 052條結果里檢索，得到文獻163篇。總體趨勢分析（見圖2）、研究主題（見圖3）、學科分布（見圖4）、研究熱點（見圖5）相關情況如下。

根據檢索結果分析，目前國內關于“大數據”“信息資源融合”“信息資源整合”的研究成果和學術論文還較少。國內最早開展這方面研究的學者是肖希明，其在《文獻資源共享模式與實踐理論》（廣西教育出版社1997年版）中從系統論的角度對信息資源共建共享的機制、模式進行了廣泛的分析討論。此后許多學者都投入到了該領域的研究中，并在研究中考慮了網絡因素，圖書館信息資源共建共享理論得到深入的研究和論證。

近幾年，研究大數據背景下的圖書館服務更加著重發展信息服務，并不斷創新服務手段，將信息服務、知識服務、個性化服務、學科服務、智慧服務作為重點研究方向。國內圖情學界對圖書館信息資源方面的研究主要以理論研究為主，整合、聚合、共享的方法和技術研究為次；研究服務模式、服務創新、個性化服務等理論較多，應用與實踐研究較少。

2.3 研究述評

梳理國內外相關研究發現，國外圖書館在信息資源建設中非常重視服務質量和服務模式，在進行文獻資源管理和知識管理的同時，給予讀者一種參與式的閱讀體驗，以滿足讀者的需要。國內圖書館更傾向于知識獲取和圖書館基本功能的實現，服務與國外相比還有進一步提升的空間。國內注重“圖書館”相關問題的研究，國外則偏向信息領域的研究［3］。整體來說，目前國內外同時涵蓋“大數據”和“信息資源融合”的研究還比較少，許多文獻對國內圖書館科學數據“共享—集成—整合—聚合”進行研究，但大多集中于某一具體環節，且以理論研究為主，而對于大數據背景下整體的科學融合研究和實踐研究則為數不多。

利用大數據技術提取圖書館信息資源系統內部各層次的整合，結合向外延伸的整合，實現信息資源整合與服務創新的有效轉化，是未來圖書館發展的必然趨勢。基于此，本文介紹國內外圖書館信息資源融合與資源共享方面研究和實踐情況，從概念、意義、作用等角度分析當前研究中存在的主要問題，介紹基于大數據的圖書館信息資源內部融合和向外延伸融合的五種深度融合模式。在此基礎上提出融合策略和融合路徑，最后對圖書館信息資源融合進行展望。

3 現實問題及融合模式

3.1 大數據對圖書館發展的影響

大數據背景下圖書館資源可無限擴展，除了其本身具有的海量數字資源，還有全文本、影像、聲音、超媒體以及其他非結構化的復雜信息。海量的信息數據的增長和資源結構的改變使用戶的需求也發生了變化。不同用戶在文化、年齡、素養、專業等方面存在顯著差異，單純的數字化資源獲取與網絡化資源存取已無法滿足大多數用戶。圖書館大數據資源的擴展、用戶需求的變化和圖書館服務要求的提升都對館員素質、圖書館管理、業務流程和服務水平提出了巨大挑戰。傳統圖書館與大數據圖書館的比較見表1。

3.2 融合面對的現實問題

圖書館信息資源的融合面臨組織管理理念不足，信息技術平臺不健全，專業人才匱乏、數字安全性能無法保證、用戶信息素養欠缺等諸多問題。首先是理論因素方面。國外對信息資源整合的研究較早，尤其是發達國家，相關的理論比較完善，實現的技術也比較成熟。但國內該領域理論研究不夠深入，沒有較為全面和系統的研究成果。理論是對實踐的指導，理論研究的不完善會限制信息資源整合的實踐發展。其次是文化和主體因素方面。目前，圖書館信息資源融合研究主體以高校圖書館和公共圖書館為主，參與機構的范圍與數量都較少。并且進行資源整合的類型還主要集中在圖書情報等范圍，博物館、藝術館等其他文化機構對資源整合的研究還稍有欠缺。在進行融合的各方面合作中，不同領域、制度、運行機制的作用和機構的合作意愿、認同等需要來自上層管理方的主導和支持。要實現圖書館信息資源深度融合，打破不同管理體系與管理方式的阻隔是前提條件。此外，還要成立統一的協調機構，組織建立統一的標準處理各項數據，從而解決館藏差異的問題。再次是技術和標準因素方面。從統計的研究文獻來看，信息資源整合的標準研究較少。由于技術差異較大，各區域之間圖書館信息資源整合非標準化因素較多，圖書館服務資源異地交互技術，圖書館服務決策支持系統本體技術、圖書館異地資源融合和智能規范處理技術等成為大數據背景下圖書館信息服務必須具備的關鍵技術。最后是法律因素方面。圖書館信息資源融合目前沒有一套完整的管理制度和統一標準，參與各方的權利義務尚未明確，融合過程中缺乏對版權的有效保護，一旦出現數據安全問題，難以界定責任和追責，使得圖書館在進行數據融合過程中保持謹慎保守的態度。

3.3 融合模式

目前，信息資源整合模式主要有以下5種：基于OPAC的匯合整合模式、基于信息資源導航的整合模式、基于跨庫檢索的信息資源組合整合模式、基于超鏈接系統的信息資源整合模式、基于信息應用系統的重組整合模式。1）基于OPAC的匯合整合模式。OPAC是圖書館重要的數字資源系統，也是讀者訪問館藏資源的入口及平臺，其基礎內容是館藏書目數據。整合方式主要有兩種：一是通過執行Z39.50協議實現，匯集各個資源平臺及機構的OPAC數據庫，搭建文獻資源整合檢索系統，讀者只需登錄任意一個OPAC檢索系統，就可查閱到匯合后的其他圖書館的OPAC內容。二是利用數據服務機構提供的MARC數據，將網絡數字資源導入OPAC，整合實體館藏與虛擬資源，形成更完整的資源檢索系統。該模式的優勢是較完整地綜合了不同平臺的資源，兼顧傳統文獻資源與虛擬數字資源，有效提高了資源的訪問率和使用率。該模式存在的主要問題：一是各館藏資源僅進行簡單的相加合并，用戶通過統一檢索界面僅能查到各館對符合檢索要求的文獻目錄，還需逐一對查詢到的信息進行篩選。二是數字資源獲取不穩定。由于部分數據庫不完全支持Open RUL標準，使得數據庫中的信息資源常會發生更新和地址變動，用戶在獲取資源時會遇到資源地址無法訪問的情況，影響使用感受。三是系統維護更新成本較高。如需擴大OPAC系統的功能權限，需要系統開發商的配合，為此將增加更多的經費。2）基于信息資源導航的整合模式。通過信息資源的URL建立數字資源的導航系統，將資源檢索入口進行整合，搭建一個導航庫。提供的檢索途徑可包括資源名稱、標識、關鍵詞等，其主要功能是為用戶提供統一的導航檢索入口。該模式的優勢是有效整合了館藏資源和網絡資源，使得用戶對資源的獲取更完整更全面，提高了資源的利用效率。該模式存在的不足：一是其整合的是信息資源系統表現層，仍處于較低層次的整合階段，尚未能實現對資源內容的整合。二是仍無法讓用戶“一鍵”獲得資源，僅是提供了較為高效的檢索入口服務，用戶還需對查詢到的數據進行重復性的閱讀和篩選。三是導航成功率不穩定。館藏資源的調整、數據庫地址的改變等都會直接導致導航鏈接地址失效，降低了資源檢索效率。3）基于跨庫檢索的信息資源組合整合模式。即指建立HDB（Heterogeneous DataBase）的統一檢索平臺，實現一個界面、多庫檢索。通過對檢索界面和數據庫內容的雙重整合，極大地提升用戶對信息資源的獲取效率。該模式的主要優勢是：數據標準統一、操作方便快捷、檢索效率較高。由于該模式還對數據庫內容進行了查重處理，相較于前兩種模式，省去了用戶對查詢內容的去重操作，大大節省了用戶的時間和精力。跨庫檢索系統的整合理念較為先進，但由于技術的限制，仍存在一些問題。一是檢索系統受到各個數據庫原有的搜索引擎的限制，無法完全調用數據庫的檢索功能，如不支持高級檢索等，導致統一檢索平臺的檢索精度和廣度仍然不足。二是受到各個數據庫使用權限的限制，僅能在小部分的數據庫中實現，未能廣泛普及推廣。4）基于超鏈接系統的信息資源整合模式。該模式也可稱為超鏈接整合模式，是指運用網絡超文本鏈接方式，鏈接館藏信息資源的相關知識點，形成一個具有內在聯系的整體，構建一個系統的資源體系，有效增強資源之間的信息緊密度。以CNKI為例，其運用的“知網節”技術就是將文獻按內容相關度鏈接成一個信息網絡的數據庫。其優勢主要為信息資源依據知識點有機整合后，構成了聯系緊密、邏輯清晰的信息資源體系，以便用戶更全面地掌握知識網絡，提高了信息資源的利用率。其存在的主要問題：一是復雜的知識網絡容易導致用戶在檢索時隨著鏈接層次的深入而迷失檢索方向。二是使用范圍較窄，由于需要對信息資源的檢索機制進行鏈接整合，在現今的技術條件下，仍無法在更廣泛的數據庫之間協同處理。5）基于信息應用系統的重組整合模式。這是一種基于應用系統的整合模式，通過對信息資源從內容到結構的重組，組成一個具有內在邏輯關系的、立體的、交叉網狀的知識資源體系，運用跨庫技術，搭建一個資源整合的平臺。系統一般由信息資源建設、信息資源存儲管理和用戶服務三大模塊組成。其優勢主要有：一是能夠整合多種渠道不同載體的各類信息資源，如紙質文獻、音頻、視頻等。二是能夠實現不同層次、不同類型信息資源間的鏈接，建立相關資源之間的聯系。三是通過資源整合，能夠形成新的知識網絡和資源功能系統。其存在的主要問題是由于建設系統的投入成本較高，建設周期長，需要協調的資源較多，中小型的圖書館難以使用此項整合模式，一般由國家級圖書館牽頭完成。

4 融合策略與路徑

4.1 融合策略

4.1.1 科學合理規劃資源整合。信息資源的整合應做到科學統籌、合理規劃，以用戶需求為導向，結合圖書館的實際情況制定建設目標。建設方案應遵循資源整合的原則，標準規范，切實可行，避免重復建設和資源浪費。在資源建設方面應重點整合特色資源，優先建設特色數據庫。在系統建設方面，應以滿足用戶需求，提高用戶使用資源效率為目標，扎實推進信息資源整合工作，全面提升圖書館的信息服務水平。

4.1.2 建立統一的數據標準，采用先進的科學技術。要整合分布在不同數據庫及信息系統中的數據，實現資源的共享，就需建立一套標準化的規范體系和統一的數據標準。采用科學標準的體系進行資源整合，才可保證信息在各系統和數據庫之間準確調用、實現共享。同時，還應搭建起信息資源整合的交流平臺，加強技術隊伍建設，探索更先進的技術手段，從而更好地實現信息資源的有效融合。

4.1.3 建立開放式的整合機制。高效準確的信息檢索系統，依賴于開放式的資源共享模式。建立開放式的信息資源整合機制，包括數據庫的開放、數據接口的開放、規范服務接口、制定系統的開放描述等。只有開放的整合機制與科學的管理機制相結合，才能實現信息資源融合系統的有效管理。

4.1.4 提高數字資源鏈接的穩定性。數據庫資源的更新與整合容易導致用戶檢索到的資源鏈接地址失效，而采用動態虛擬資源鏈接技術，可在現有數據庫的基礎上，將相關的信息資源根據制定的規則標準重新整合，形成有序的信息鏈和資源集合，有效提升信息資源鏈接的可靠性和穩定性。

大數據背景下，圖書館數字資源的融合必須以最新、最先進的數據處理技術為基礎，通過數據采集、數據挖掘、數據存儲、云計算、可視化技術、知識發現等技術共同完成數據資源的融合，為資源融合平臺的構建提供充分的數據支持，從而實現良好的數據共享［4］。

4.2 融合路徑

4.2.1 構建圖書館信息數字資源融合平臺。圖書館信息數字資源融合平臺通過融合完整的各類圖書館大數據，將高校圖書館、檔案館、博物館、美術館、展覽館等多方資源有機組合成一個整體，有利于實現大數據資源的共建共享。通過引入“數字人文”理念，運用專業的技術手段對既有的信息數字資源進行處理、分析和重構，挖掘資源的潛在價值，充分發揮資源的利用率，增強圖書館的管理水平、改善圖書館的業務流程、創新圖書館的服務模式，提升用戶體驗。

融合平臺構建的總體思路應當以技術為支撐、以大數據全過程管理為核心、以信息資源應用為主導，注重安全性及經濟性。平臺的主體功能包括資源融合、數據管理、數據應用三個功能，分別對應數據獲取、數據存儲，數據處理，數據應用等標準化步驟。圖書館所有信息數字資源最終要通過融合平臺連接起來，以一套嚴格的標準化管理體系和安全運行機制貫穿其中，實現大數據資源融合和在此基礎上的大數據應用。整個平臺在數據獲取和存儲中實現資源融合，在數據處理中實現管理融合，在數據應用中實現服務融合。圖書館信息數字資源融合平臺構建框架見圖6。

4.2.2 圖書館信息資源融合具體步驟。1）圖書館信息資源的獲取。在數據獲取環節，圖書館通常以閱讀終端技術、視頻技術、爬蟲、RFID、AI技術等方式，廣泛收集并整理各類來自社會各個領域、行業的館藏書目數據、業務工作（采編、借閱、咨詢）數據、社交網絡（自媒體、抖音、微博）數據、用戶個人數據等等。例如，百度、搜狗等大型互聯網信息服務機構借用數據庫供應商資源共享，運用OAI-PMH（元數據獲取協議）的元數據收割技術，以強大搜索引擎技術為輔助，利用Python技術對擬采集數據進行檢索、收集、處理、解析等。對于收集到的數據，利用ETL工具完成整個圖書館大數據的跟蹤、采集、加工、描述、分類等預處理工作，以提高數據的可用性、可存儲性、可靠性和準確性。數據獲取為數據后續存儲、分析和處理提供有效的數據資源，為融合平臺有效運轉奠定良好基礎。2）圖書館信息資源的存儲。在獲取所需信息資源后，需要對資源進行存儲。信息資源存儲是信息分析處理的前提和基礎，存儲管理水平將直接影響資源質量和后續的處理效率。一個好的圖書館大數據存儲平臺應滿足以下條件：一是存儲容量足夠大，且可擴展性強，能存儲至少FB級別的海量數據；二是具備強勁的處理運算能力，能實時處理數據；三是能處理多樣化的數據；四是有適應融合技術的集中數據平臺（Hadoop架構）。即能在同一系統內實現存、取、歸檔等功能，并開放數據接口，能連接數據分析應用軟件。具體做法是將數據獲取到的元數據經過抽取、分類、清洗、描述等預處理工作后分別存儲于不同的介質內（數據倉庫），“倉庫”按照數據分級原則存儲數據，主數據倉庫和分布式數據倉庫分工協作，有序傳遞數據。分布式數據倉庫簡單多維關聯、加工、分類數據，不做關聯勾稽，主倉在分布式倉庫推送的匯總數據基礎上再次提煉高度匯總數據，提供多維分析數據、綜合決策模型數據，減少數據垃圾沉積，有效解決海量數據異構異地異質等問題，便于數據處理與應用。3）圖書館信息資源的處理。信息資源的處理技術是圖書館信息資源管理的重點及核心環節。此步驟以用戶的特定需求、業務開展需要為出發點，利用特殊的算法對數據進行基礎分析、多維分析、關聯分析和數據挖掘等多項操作。例如，MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集（大于1TB）的并行運算。Map即“分解”，Reduce即“合并”。平臺算法是把計算作業拆分成若干個Map任務，每個任務完成自己分配到的輸入數據，當Map任務完成后，會生成一些中間文件，這些中間文件將會作為Reduce任務的輸入數據，最后將Reduce任務輸出結果匯總后得到最終結果。圖書館數字資源融合平臺中的圖書館大數據處理通過數據訪問接口從數據存儲層獲得所需數據，通過MapReduce分布式并行處理數據，得出所需計算結果。圖書館資源數據的使用分析、用戶行為特征分析、業務流程分析等都可以通過MapReduce解決。MapReducer的數據處理流程具體見圖7。4）圖書館信息資源的應用。應用是大數據技術的根本落腳點。基于數據處理結果，針對不同群體大數據需求提供針對性的服務內容和形式，提升客戶決策質量，精準高效地滿足數字服務需求。關聯分析能將特定領域內所有相關的要素數據完全關聯并進行關聯分析，為決策者提供決策支持。比如在開展汽車行業競爭情況分析時，就要對競爭個體、競爭產品、營銷方案、營利模式等不同企業、不同時段的多維數據進行關聯分析，從而為行業進入者和退出者制定競爭策略提供信息支撐。數據可視化服務的形式是數據分析結果的展示，圖書館可利用可視化工具進行學科服務。

5 思考與展望

隨著現代社會的發展，大數據技術的廣泛應用使信息資源獲取方式變得越來越高效、便捷，用戶對于信息的需求也逐漸增加。對于圖書館而言，在未來發展中應重點關注大數據技術對自身發展的影響，即將大數據技術廣泛應用于圖書館信息資源建設中。

5.1 開展面向知識的資源整合服務

現階段的文獻信息資源組織技術與揭示深度表明，圖書館信息資源整合重心由以元數據為主轉變為以知識關聯為主。因此，今后要增加對再生資源的生產、匯集和存儲，真正擴展數字圖書館的數據資源范疇。同時，不斷加強元數據關聯關系庫建設，多維度聚合展示資源，逐步將館藏信息資源整理與揭示的重心由文獻層向內容層、關系層轉移，確立以內容為本，立體化、多元化的知識網絡，使資源揭示服務將真正實現由獲得文獻線索和文獻內容的服務進化到獲取知識體系的服務。

5.2 從同質化到定制化的服務轉變

在傳統圖書館服務中，沒有足夠的技術和人力實現定制化服務，服務的精細化程度不夠。當今，圖書館用戶期待更大的自主權和主動權，需要獲得量身打造的定制化服務，能實現從形式到內容一對一的匹配。定制化服務是個性化服務，服務從同質化到定制化的轉變也是信息服務從粗放到精細的轉變。用戶更在意自己在服務過程中的主導地位，享受到的服務與需求的匹配度越高，用戶體驗越好。大數據時代，用戶面前的備選項眾多，對于服務的要求也在提高。普適化服務缺乏競爭力，以用戶為中心的定制化體驗才是最優選項。如果服務過程得到用戶認可，之后的口碑傳播也會產生放大效應。

5.3 從模式化溝通到預見性溝通

傳統圖書館功能相對單一，讀者與館員的溝通方式相對簡單，模式相對固定，形式相對被動。隨著工作節奏的加快，信息索取需求增大，用戶希望付出更少的溝通成本來享受到更高質量的服務。智慧服務要求懂得用戶的心思，會預判用戶的行為，這就需要預見性的溝通。

預見性溝通要求館員能設身處地為用戶著想、充分理解用戶，盡快促成“一致”。溝通形式嵌入用戶信息利用全過程，信息素養較高的館員能引導用戶高度的參與和交互，解析用戶未來的需要，有預見性地提供服務方向。預見性溝通可以更高效地描摹用戶群的特征，感知甚至發掘用戶需求，對于服務內容的解析和分配也具有重要意義。

5.4 積極發展特色館藏

大數據環境中，為避免資源的低質重復、低效建設，圖書館在進行館藏資源數據化時，不需將全部館藏進行數字化處理，可優先對本館的某一方面已經具有一定規模、結構完整、獨特性差異性顯著的文獻資源進行有系統有組織的整理開發，以充分發揮本館的資源特色。特色資源數據庫的建設是大數據時代圖書館數字資源建設的新方向，對特色資源進行深挖和梳理能有效提升各圖書館信息資源融合的質量和水平。

［參考文獻］

［1］劉曉英，文庭孝.大數據時代的數字資源融合研究［J］.圖書館，2015（2）：58-61.

［2］黃傳慧.大數據時代數字圖書館研究述評［J］.圖書情報工作，2018，62（23）：142-148.

［3］賈玉文，黃小淋，王康.大數據環境下國內圖書館服務研究熱點及發展趨勢［J］.新世紀圖書館，2019（1）：49-55.

［4］范家巧.大數據時代圖書館數字資源的融合與轉化［J］.圖書館論壇，2020，40（5）：38-44.

［收稿日期］2023-03-02

［作者簡介］鄧 堅（1966—），男，碩士，副研究員，廣西社會科學院圖書館。

［說 明］本文系2022年度廣西社會科學院課題“大數據背景下圖書館信息資源深度融合研究”（項目編號：2022-N-008）的研究成果。