基于知識圖譜的高校圖書館網(wǎng)絡信息資源管理平臺構建與實踐策略

[摘 要]網(wǎng)絡文獻信息資源管理與應用是當前高校圖書館重要的服務內(nèi)容和研究課題。以知識圖譜這一前沿技術為依托，充分發(fā)揮其在形式化描述、機讀化處理和智能化推理等方面的優(yōu)勢，通過關聯(lián)算法、知識推理等增強圖書館對用戶需求的精準把握，顯著提升圖書館的檢索能力，為用戶提供更加準確、個性化的信息推薦，從而達到網(wǎng)絡文獻信息資源的有效管理，滿足用戶個性化網(wǎng)絡信息需求。

[關鍵詞]知識圖譜 管理平臺構建 信息資源管理

[分類號]G250.7；TP391.1

高校圖書館作為大學知識和文化的核心交匯點，承載著匯聚與傳承文獻信息資源的使命，其首要職責是為全體師生提供堅實的文獻信息保障。隨著網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展，圖書館資源建設正面臨新的機遇和挑戰(zhàn)，不僅要豐富實體館藏，也要滿足師生對網(wǎng)絡文獻資源日益增長的需求。為此，圖書館應依托傳統(tǒng)文獻、電子出版物以及海量的網(wǎng)絡文獻資源，構建一個高效、便捷的網(wǎng)絡文獻資源管理平臺，實現(xiàn)實體館藏與數(shù)字館藏的有機融合，不僅能提高館藏文獻資源的利用效率，還能為全校師生提供更加全面、及時、準確的信息服務。

1 研究背景

數(shù)智時代指大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)字化、智能化信息技術整合并在社會、經(jīng)濟、文化等領域廣泛應用的時代，涵蓋數(shù)字化、大數(shù)據(jù)分析與利用、數(shù)據(jù)驅動的數(shù)字經(jīng)濟平臺建設、人工智能與機器學習、物聯(lián)網(wǎng)和機器人技術等多個方面，是信息數(shù)字化技術與智慧化服務技術深度融合的信息社會樣態(tài)[1]。

信息生產(chǎn)與傳遞、保存、利用以及信息資源的出版發(fā)行、收集與整理、免費閱讀與利用已經(jīng)成為數(shù)智時代文獻信息資源管理的主流趨勢。以開放獲?。∣pen Access，OA）為代表的免費信息資源已經(jīng)成為圖書館文獻信息資源建設最為關注的研究課題。此類網(wǎng)絡文獻信息資源的主要特征是數(shù)量巨大、增長速度快且內(nèi)容變化較快，無序性、多樣性、交互性較強，獲取便利，但分布分散，缺乏統(tǒng)一的管理機制。圖書館在收集、篩選、整理和揭示網(wǎng)絡信息資源時面臨諸多挑戰(zhàn)。據(jù)相關研究報道，截至2023年11月，完全開放免費使用的期刊已達20133種，預測到2025年將有50%的文獻可以通過網(wǎng)絡免費獲得[2]。此外，開放科學、開放存儲機構知識庫的建設與發(fā)展也極其快速，為圖書館開展網(wǎng)絡信息資源收集與利用帶來挑戰(zhàn)。目前，已有學者展開相關研究，如王菲等[3]在調(diào)研國外開放獲取學術資源的基礎上，提出國家圖書館外文開放獲取資源的原則、建設指標、采集方式等；任薇薇構建了基于區(qū)塊鏈技術的圖書館數(shù)字資源開放系統(tǒng)。盡管網(wǎng)絡信息資源利用的相關研究文獻很多，但利用知識圖譜推薦檢索等智慧化技術構建圖書館網(wǎng)絡文獻資源平臺的研究相對較少，智慧化信息技術在圖書館工作中的應用多集中在信息咨詢服務領域。

筆者嘗試以知識圖譜為依托，充分發(fā)揮其在形式化描述、機讀化處理和智能化推理等方面的顯著優(yōu)勢，構建一個高效、智能的高校圖書館網(wǎng)絡文獻資源管理平臺。該平臺的核心目標在于實現(xiàn)網(wǎng)絡文獻資源的深度整合，使信息內(nèi)容得以有序化組織。不論是在校園網(wǎng)內(nèi)部還是外部網(wǎng)絡環(huán)境，讀者都能自由切換，輕松檢索所需信息，真正實現(xiàn)信息閱讀和檢索的便捷性。

2 網(wǎng)絡文獻資源管理平臺構建思路

數(shù)智時代促使圖書館轉變管理思維，以新技術賦能網(wǎng)絡文獻資源管理，利用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術創(chuàng)新服務模式、提升服務效率、增強服務效果。

2.1 基于知識圖譜的網(wǎng)絡文獻資源體系構建

知識圖譜本質(zhì)上是一種大規(guī)模語義網(wǎng)絡，用于以結構化形式描述客觀世界中的概念、實體及其關系。它通過對非結構化、半結構化或結構化數(shù)據(jù)抽取概念、術語及其關系、屬性，形成知識表示、實體鏈接構成知識庫，并通過知識推理、編輯、映射等達到知識體系的整合與重構，進而用于知識管理、存儲、檢索、應用等，基本構建流程是本體構建—數(shù)據(jù)源配置—信息抽取—知識映射—知識融合[4]。隨著人工智能技術的發(fā)展，知識圖譜逐漸應用于信息資源與知識體系的描述、組織、檢索和知識服務等，在圖書情報領域得到越來越廣泛的應用。圖書館不僅收藏大量的信息資源和用戶使用數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡信息資源也已經(jīng)成為圖書館服務讀者的重要信息源，將這些數(shù)據(jù)和信息利用知識圖譜整合形成知識庫，可將各學科知識進行本體建模，形成可關聯(lián)性查詢的知識網(wǎng)絡，還可以圖結構將圖書館與網(wǎng)絡信息資源等進行語義化組織以便合理利用，或者在知識圖譜的基礎上應用大數(shù)據(jù)、AI等技術形成面向讀者的個性化信息服務。尤其在圖書館數(shù)字資源管理與檢索中，通過構建文獻信息資源與讀者需求行為習慣的關聯(lián)關系，利用關聯(lián)算法、知識推理等增強圖書館對用戶需求的精準把握，顯著提升圖書館的檢索能力，為用戶提供更加準確、個性化的信息推薦，滿足用戶多樣化的信息需求，進而提升用戶滿意度和圖書館的服務質(zhì)量。利用知識圖譜則可以將多模態(tài)的網(wǎng)絡信息資源進行知識抽取、實體命名、關系構建等歸一化處理，融合成相互關聯(lián)、可用的知識體系，通過與讀者需求行為進行關聯(lián)、推理，為讀者合理推薦網(wǎng)絡信息資源，以應對其內(nèi)容多樣性和形式多樣化給圖書館收集、整理和利用提出的挑戰(zhàn)（見圖1）。

2.2 基于信息資源知識圖譜的資源推薦模式和協(xié)同過濾算法

在相似性分析中，協(xié)同過濾算法是應用較多的一種推薦算法，而知識圖譜構建的知識庫則為協(xié)同過濾算法提供了較好的數(shù)據(jù)支持。通過對文獻或其他信息資源的實體概念（知識點）、關系、屬性的抽取，構建基于本體的具有結構化和語義信息的知識庫，使得知識具有可擴展性和可利用性。在信息資源管理中知識圖譜可以揭示信息資源的內(nèi)容及其相互之間的關系，開展信息資源推薦，精準地為讀者服務。該推薦模式的關鍵在于基于知識圖譜構建以實體概念為核心的結構化與語義化信息資源，并在利用讀者文獻歷史數(shù)據(jù)的基礎上構建資源與讀者需求的關聯(lián)特征，為讀者推薦現(xiàn)存或未來出現(xiàn)的各類信息資源，提升其利用文獻的能力和資源利用率。

協(xié)同過濾算法的核心思想是通過分析用戶之間的相似性來預測他們可能感興趣的內(nèi)容，以便將恰當?shù)捻椖客扑]給對應的用戶[5]。該算法主要分為3類：基于項目的協(xié)同過濾（I-CF）、基于用戶的協(xié)同過濾（U-CF）和基于模型的協(xié)同過濾（M-CF）。前兩者依賴于“用戶-項目評分矩陣”來進行推薦。通過協(xié)同過濾算法，可以提取并利用用戶的瀏覽行為特征，特別是那些表明用戶偏好的特征，以此作為推薦的基礎。

通過深入分析和挖掘知識圖譜中的資源關聯(lián)及用戶興趣數(shù)據(jù)，圖書館或信息平臺能夠提供更加個性化、精準的資源推薦服務。這種服務模式不僅有助于增強用戶體驗，還能夠促進資源的有效傳播和利用，提高整體的信息資源利用效率。

3 網(wǎng)絡文獻資源管理平臺的實踐策略

3.1 功能設計

圖書館擁有大量的信息資源，其中包括中文期刊、英文期刊、報紙、學位論文、電子圖書、網(wǎng)頁信息以及多媒體資料等。圖書館網(wǎng)絡文獻資源管理平臺結構如圖2所示。

3.2 系統(tǒng)框架

系統(tǒng)依據(jù)ASP.NET MVC2.0設計模式，MVC三層架構是一種軟件架構模式，它將軟件系統(tǒng)分為3個基本部分：模型（Model）、視圖（View）和控制器（Controller）（見圖3）。系統(tǒng)最重要的部分為Model層，其整合了Lucene索引技術，以提供高效的搜索和檢索功能。View層為用戶提供了個性化的展示界面，涵蓋了多種類型的電子資源。用戶可以根據(jù)自己的需求和興趣輕松瀏覽和檢索這些資源，實現(xiàn)個性化的學習和研究體驗。Web2.0技術被較多的運用于View層中。Controller層的主要任務則是解決系統(tǒng)請求分配及權限管理方面的問題。

3.3 網(wǎng)絡文獻資源管理平臺功能的實現(xiàn)

（1）文獻檢索與查找：提供全面的文獻資源檢索功能，包括書目檢索、期刊文章檢索、學位論文檢索等，方便用戶快速查找所需文獻。

（2）文獻閱讀與下載：用戶可以在線閱讀和下載電子文獻資源，如電子書、期刊文章、學位論文等，支持多種文件格式。

（3）個性化推薦：基于用戶的檢索歷史和興趣偏好，提供個性化的文獻資源推薦服務，幫助用戶發(fā)現(xiàn)相關內(nèi)容。

（4）館藏管理：提供館藏書目信息管理功能，包括新增、編輯、刪除圖書信息，方便圖書館管理員對館藏資源進行管理。

（5）數(shù)字化特藏展示：展示圖書館的數(shù)字化特藏資源，如古籍、珍貴文獻、檔案資料等，提供在線瀏覽和檢索功能。

（6）學術數(shù)據(jù)分析：提供學術數(shù)據(jù)分析功能，支持對文獻資源的統(tǒng)計分析、學科分布分析等，為科研工作提供數(shù)據(jù)支持。

（7）在線參考咨詢：提供在線參考咨詢服務，用戶可以向圖書館員咨詢文獻檢索、學術寫作等問題。

（8）用戶管理與權限控制：支持用戶注冊、登錄、個人信息管理等功能，同時設置不同用戶權限，確保文獻資源的安全使用。

4 結語

高校圖書館只有精準把握“以師生為中心”的服務方向和目標，從管理思維、服務模式及路徑方面進行創(chuàng)新，才能主動適應現(xiàn)代化高校發(fā)展需要。高校圖書館應針對日益增加的網(wǎng)絡文獻信息資源，構建智慧化網(wǎng)絡文獻資源管理平臺，充分利用大數(shù)據(jù)分析技術、人工智能、機器學習等自主學習技術，實現(xiàn)網(wǎng)絡文獻信息資源的自主抓取、篩選、評價和揭示，同時利用用戶資源使用和評價數(shù)據(jù)資源，分析其個性化需求，主動推薦、推送用戶需求的信息資源，提升圖書館網(wǎng)絡文獻信息資源的建設與服務能力，推動圖書館在數(shù)智時代數(shù)字化、智慧化信息技術的應用能力，為師生提供更加便捷、高效、優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡化信息服務。

參考文獻：

[1] 王顯，翁菊梅.數(shù)智化背景下高校圖書館學習支持服務模式的重構[J].社會科學動態(tài)，2024（3）：117-121.

[2] 廖宇，劉敬儀，沈哲思.開放獲取：起源、主要成效、面臨阻礙和未來發(fā)展[J].世界科技研究與發(fā)展，2024（1）：72-89.

[3] 王菲，平安.開放獲取環(huán)境下國家圖書館外文信息資源建設的思考[J].國家圖書館學刊，2022（4）：93-101.

[4] 吳榮，段宏濤.知識圖譜在圖書館推薦系統(tǒng)中的應用研究[J].自動化應用，2020（8）：71-73，76.

[5] 盧恒，等.基于知識圖譜的網(wǎng)絡社區(qū)學術資源深度聚合框架研究[J].情報理論與實踐，2021（1）：180-187.

李 璘 女，1978年生。本科學歷，館員。研究方向：圖書館管理、圖書館技術應用、讀者服務。

韓 旭 女，1984年生。碩士，副研究館員。研究方向：計算機軟件工程、大數(shù)據(jù)和數(shù)字媒體技術。

（收稿日期：2024-03-20；責編：徐向東。）