Wiki在圖書館知識服務系統中的應用

李連喜

（朝陽師范高等?？茖W校圖書館，遼寧 朝陽 122000）

Wiki技術是由Ward Cunningham在1995年創立的一種開放的、面向社群的超文本協作編輯系統，具有協同修訂、開放編輯的功能。利用這種網絡化寫作工具和協作創作方式，任何人都可以創建、編輯文本，系統具有對版本內容的保存、控制、管理、回溯機制[1]。

圖書館界對Wiki的應用可分為3大領域，一是以OCLC的Wiki聯合目錄OWC為代表的互聯網聯合編目；二是與Wikipedia模式一致的圖書情報領域的百科站點，如Library and Information ScienceWiki、Library Success等；三是應用于圖書館知識服務系統/數字圖書館中知識庫構建與相關服務。知識服務系統指一種面向特定主題領域的集采集、加工、服務等功能于一體的知識級信息服務系統，可作為數字圖書館知識服務的重要形式。筆者關注的重點是最后一種應用方式。圖書館應用Wiki技術架構自己的服務器，一般可通過基于Perl/PHP/Python等語言的Wiki引擎進行配置，版本控制通過數據庫實現[2]。

目前，國內外圖書館對Wiki技術的利用都有了一定基礎，如館內知識庫構建、學科信息庫建設、信息資源傳遞與導航、館員與用戶雙向交流平臺、數字參考咨詢、專題指南匯編等[3]，利用Wiki加強了圖書館不同主體間的溝通和信息資源建設。但在通過Wiki促進協作與集成、獲得顯性化的新知識后，大多數停留在資源集成與知識庫構建的層面，Wiki沒有與其他知識技術有效結合，實現對新知識的深層利用。知識間的聯系廣泛而隱性地存在，但未能結合Wiki的特點和用戶需要利用相關知識技術有效發揮其價值。針對這一現狀，筆者主要圍繞以下兩個問題展開研究：首先，圖書館如何利用人的知識增加信息資源的實用性、異質性和動態性；更重要的是，如何通過知識服務系統中的相關知識技術將顯性化后的知識加以深層利用，挖掘更多的隱性知識，并與對原有資源的利用相結合，向用戶提供增值的知識服務。

1 應用W iki的圖書館知識服務系統

從底層的資源基礎到上層的技術應用，引入Wiki技術的圖書館知識服務系統在結構上可以主要分為資源內容與組織建設、對Wiki新知識和數字化館藏以及外部資源的整合與關聯、Wiki的知識協作創造與交互功能的實現以及基于Wiki特點運用相關知識技術實現的增值功能，如圖1所示。

圖1 應用W iki的圖書館知識服務系統結構

2 W iki對圖書館資源的優化

2.1 資源內容

2.1.1 資源的多元化與動態性

圖書館知識服務系統的信息源包括各類傳統館藏資源的數字化、多媒體資源、聯機數據庫、互聯網資源等，而基于Wiki創造的新知識與已有資源相比特殊價值較為明顯，增加了系統資源的多元性，擴充了圖書館提供信息服務和知識服務的范圍和能力。首先，基于Wiki形成的是知識，而原有館藏更多的是數據和信息。一方面，與離散化和形式化的數據與信息相比，知識的意義關聯性更強，在內化過程中加工程度更深，更具有創新潛力，經驗性和實踐性使其指導人們行動的價值更高。另一方面，通過形成百科式的按條目組織的文章，特定主題的知識為其他作為整體知識單元的文獻資源提供了粒度更為細化的補充。其次，用戶知識與館員知識是異質的，Wiki的引入擴大了用戶的參與，釋放了讀者的智慧，使圖書館的知識資源不再限于館員和館藏。在提升知識多元性和實用性的同時，協作創建的過程和版本控制機制在一定程度上有利于維護系統資源保持較高的質量。

從而，基于Wiki形成館內知識庫，將協作創建的知識資源、相關用戶操作和用戶與館員的交互行為作為一個子系統，內嵌于圖書館知識服務系統中，成為一個與其他資源相比異質性、靈活性和獨立性較強的模塊；內容可以隨時更新，動態性強，不斷演變和優化。館員和讀者合作，共同承擔知識庫的構建、管理與維護工作。同時，該子系統在內容和組織上與系統其他模塊密切聯系，并通過相關技術實現集成的接口。

2.1.2 隱性知識的顯性化和社會化

Wiki技術保障了多人協作式的寫作和知識存量的保留，Wiki理念則促進了知識的貢獻、共享和創新。嵌入Wiki模塊的知識服務系統向館員和用戶開放，在Wiki平臺上，讀者和館員共同參與內容創作和修改維護，將各自長期積淀而內化的專業知識與職業技能經過篩選和整合表達出來，并與他人交流互動，相互獲得借鑒啟發，在吸收新信息的同時轉化為新的隱性知識。而這也是一種對信息貢獻和知識分享的激勵機制。利用Wiki模式，人們的知識得以實現野中郁次郎在SECI模型中描述的外化、融合、內化過程，不斷創造和積累新知識，實現知識從個人到社群和組織層面的社會化過程。

2.1.3 人的主動性與控制力

傳統意義上的圖書館管理主體限于館員，主要工作限于對資源形式的描述和組織；利用Wiki技術和平臺來創建、完善和積累知識，構建內部關聯緊密的知識庫、內嵌于圖書館知識服務系統并在知識技術的輔助下發揮更大作用，體現了人對圖書館資源在內容上加以創造、控制與管理的能動性，并且大大增加了讀者的參與度和積極性，擴大了知識的來源。

讀者和館員的高度參與為系統分析用戶行為，發現用戶需求，從而開展更有針對性的服務提供了基礎。

2.2 資源組織

2.2.1 自主性強的動態匯聚與內外部鏈接

Wiki具有高度開放性和自組織性。在資源組織上的價值在于用戶創建和編輯內容時可自主地對文章進行歸類，并提供相關的內部鏈接和外部鏈接。不僅用戶對頁面的歸類可以修改，系統內多個同類頁面也可被匯聚在同一頁面；系統提供的分類體系本身也非固定，用戶可進行編輯修改[1]。隨著內容組織結構的變化，鏈接關系可隨之不斷修改優化，這就使得Wiki知識庫中的資源始終處在緊密、動態、多層次的有機聯系中。和內容一樣，系統資源的組織體系也會隨著使用的擴展和修改的增加逐漸穩定。

內部鏈接和外部鏈接的創建與管理是集成化檢索功能的基礎。Wiki允許用戶創建與內容相關的有意義的內部鏈接，也能夠將內部知識與有關的外部資源建立鏈接。這一方面有利于揭示知識之間的語義關聯，另一方面能夠繼承內部和外部多種來源和載體的信息。從而以用戶利用Wiki技術對知識加以自主控制為基礎，結合相關的語義網和搜索技術，在知識服務系統中提供一體化檢索功能。

2.2.2 非結構化動態信息的整序與控制

知識的隱性形態往往是模糊的、動態的、非結構化或半結構化的。在將隱性知識表達出來的過程中人會對知識進行篩選、條理化和模塊化，進行第一次控制；形成文本后，知識的結構化程度有所增加；在Wiki中對知識進行自主歸類則是第二次控制；在后續的不斷修改過程中，文本的內容、結構和類別在持續不斷地變化。對計算機和用戶來說，利用Wiki創建的知識內容的高度動態性和結構的不穩定性增加了理解和利用的難度，這也凸顯了在將Wiki技術整合進圖書館知識服務系統之后，結合一定的文本分析與數據挖掘技術將資源進行進一步的整序、提取有價值知識的重要性。

3 利用W iki等技術挖掘信息資源

3.1 知識的動態利用

3.1.1 版本管理與知識追蹤

利用Wiki協同創作和開放編輯的功能，館員和讀者能夠充分表達個人見解，對知識的內容和結構進行修訂，這是知識在社會化和融合的過程中，人們在相互影響、交流甚至沖突中逐漸達成共識，形成可靠性較高的知識成果的連續過程；而被修改和覆蓋的知識不一定是錯誤的、無價值的，相反，人們對特定領域知識的不同見解，體現了異質個人背景、經歷和環境對思維結構和認知體系的作用，不同見解對不同人、在不同場合價值不同，對知識集合的積累和拓展也有重大意義。而Wiki對編輯歷史的保存和版本管理功能記錄了每一次修改變動后的知識存量。

Wiki在用戶對內容進行的每次編輯、修訂甚至刪除操作時，都將之前的版本內容、修訂者、修訂帶來的差異全部保存在數據庫中。用戶可查看所有歷史版本，選擇其中某個版本進行修改或恢復操作。系統也允許用戶查看最近一段時間幾個版本所更新的內容[4]。而集成檢索系統的范圍也可擴展至所有版本，在橫向上跨主題領域、跨資源載體進行檢索的同時，實現縱向的對歷史版本的追蹤，不僅提高了服務的集成性，也保證了知識價值的識別和發揮，滿足不同用戶的特定需求。

3.1.2 RSS

由于Wiki模式下知識創建和修改是隨時進行的，其高度的動態性使用戶產生對個性化信息跟蹤獲取的需求，而Wiki知識庫的摘要訂閱功能（RSS）能夠解決這一問題。對所需內容進行訂閱后，新增和修訂內容將被主動推送到用戶使用的閱讀器中，人們可在對用戶有特定價值的知識領域中產生的新見解進行及時的監控，也方便用戶隨時參與到進一步的完善過程中。

RSS提高了用戶對知識生成的參與度和積極性，刺激了知識服務系統的活躍程度，有利于優化信息資源結構，并增加館員、讀者和資源之間的互動頻率與深度。另一作用在于，用戶行為分析工具也能夠根據用戶訂閱的信息類別和反饋頻率推測用戶的專長和興趣，不斷完善user profile并為專家定位積累數據，以便提供更為適合的推薦知識和服務。

3.2新知識與已有資源的集成與融合——知識關聯

知識關聯是指知識單元（包括文獻、人腦等知識載體和概念、詞語等知識內容）之間存在的各種關系的總和[5]，即知識之間客觀存在或主觀建立的那些隱藏的、可理解的、有價值的序化聯系。Wiki知識是基于讀者和館員的隱性知識不斷動態生成的，而數字化館藏資源相對穩定，有自己的概念邏輯和相對固定的靜態關系，因而二者的關聯盡管有一些人為設定，但通常是潛在的、間接的，需要利用相關知識工具對這些隱性的知識關聯加以識別，發現新知識存在的可能性。這些關聯可能包括作者、機構等形式層面的關聯、關鍵詞等概念層面的相關性、引文鏈與引文網絡、通過分類體系和主題詞體現出來的關聯、多媒體資源中的內容關聯等等。發掘文本之間的隱性關聯可將數據庫、搜索引擎、知識倉庫、人工智能等技術與信息計量相關方法相結合，利用引文分析、共現分析、知識地圖、語義網、多媒體內容挖掘等途徑進行。對關聯強度的測度方法包括相關度、耦合強度、共現頻次、知識關聯廣度與深度測量等[5]。

通過測量Wiki知識與原有館藏資源之間的知識關聯及其強度，可運用可視化工具向用戶展現其中存在的關系網絡，為用戶利用不同資源，學習不同知識提供導航、建議和推薦，從而發揮知識服務系統的智能化作用，幫助用戶更有效地理解、消化和運用知識。

3.3 基于新知識提供增值服務

基于Wiki形成的新知識是館員和用戶的隱性知識經過外化、社會化和融合轉化而來的，具有以下特點：與用戶的知識積累、專業技能和興趣偏好聯系緊密；主題領域豐富，多細節，解決現實問題的實用價值高；存在多維關聯；知識的內容和結構不穩定，具有一定的冗余度。其優點可結合一定的知識工具加以應用，其不足也應利用相關技術加以彌補，從而盡可能發揮新知識的效用，為用戶提供增值的知識服務。

3.3.1 用戶行為特征分析與推薦

由于在知識服務系統中運用了Wiki技術，用戶行為與其知識能力和偏好的緊密聯系得以被充分利用，對用戶的分析主要關注以下行為或特征：①用戶對知識內容的創建、編輯、刪除等行為；②用戶的檢索與篩選行為；③用戶對知識資源的滿意度反饋，即評分和評價；④用戶訂閱RSS的內容、訂閱后受其影響再次參與編輯的頻率；⑤用戶在討論平臺上的發言內容與行為偏好；⑥用戶個人信息，包括年齡、性別、地域、教育程度、職業、圖書館使用情況等。知識服務系統可結合用戶行為涉及的內容展現出的用戶偏好與能力為其推薦知識，包括有可能解決用戶問題、滿足用戶需求的知識，以及建議用戶參與修訂的知識；也可結合用戶行為本身向其推薦某種服務，如向經過分析發現的傾向于創建某類文章的用戶發出新建詞條的邀請等。

用戶行為分析可利用聯機分析處理技術（OLAP）和數據挖掘技術的輔助。OLAP以海量數據為基礎，支持管理人員從不同角度對數據進行復雜查詢與多維分析，對多維立方體的操作包括切片、切塊、旋轉、向上綜合、向下鉆取等，了解用戶行為、知識積累和選擇取向的關系內涵[9]。數據挖掘從已有的大量數據中提取隱含的有價值信息，通過潛在的關聯要素對未來趨勢及行為進行預測。數據挖掘涉及數據庫、人工智能、機器學習、統計分析等多種技術，能夠在沒有明確假設的情況下進行自動分析和歸納推理，發掘數據間的潛在模式，是識別用戶和資源之間發生作用的最好方式[6]。例如，利用概念描述功能，可歸納出用戶行為和身份的某些特征與其技能和偏好的關系；利用分類與預測技術，可根據參與知識創建的讀者身份及其創建內容主題領域的大量數據構造決策樹，根據結果判斷新用戶是否會對參與創建某類知識有興趣；基于滿意度反饋評分，利用協同過濾技術，根據與特定用戶偏好類似的用戶評價生成推薦或主題指引；利用趨勢和演變分析功能，描述用戶不同行為之間的關系規律并根據對其下一步行為的趨勢推斷提供相應推薦服務等。

3.3.2 專家定位

圖書館是一個開放的知識交流空間，知識服務系統的Wiki應用由于其用戶協作參與和交流機制，能夠很好地在虛擬環境下實現知識共享，而旨在促進知識共享和提高知識重用能力的專家定位技術可以實現與Wiki思想和技術相契合的增值功能。專家定位技術幫助用戶定位并利用集體經驗，提高組織整體的學習效率與學習能力。專家定位的實現需要綜合運用大量知識工具與管理技術，如知識搜索、知識分類、場所定位、知識評估等，涉及的關鍵問題包括系統對用戶需求情境的考慮、用戶對需求的有效表達、系統對查詢條件的準確理解、專家技能的準確評估等[7]。

在現代漢語中，我們可以發現有“A了個B”這種框架構式的存在?，F代漢語中詞的定義是語言中最小的能夠獨立運用的語言單位。詞一般不能擴展，詞的兩個或多個語素中不能插入其他成分，但有一些詞如“洗澡”“理發”“過來”“睡覺”“留神”“幫忙”“出丑”“道歉”“吵嘴”“吃虧”等可以加入一些其他成分，成為：

當前，找到與用戶需求匹配程度較高的專家并有效排序仍然面臨一定的技術難題，返回結果往往需要用戶進一步的比對篩選，影響了該技術的應用價值[7]。但Wiki知識庫的技術原理在一定程度上有利于增加專家技能評估的有效性。首先，知識庫支持傳統的基于文檔的分析，可以從館員和讀者參與創建的知識內容文檔中發現個人技能并進行評估，生成個人在不同領域中的專業程度；個人隱性知識顯性化和社群共同維護文檔的過程能夠在一定程度上提高知識內容的結構化和模塊化程度，而通過概念抽取和語義標引能夠減少文檔內容的模糊性和歧義性，有利于提高專家技能值計算的可信度。除了基于文檔的評估方法，Wiki知識庫也提供了一些直觀的社會化因素進行輔助，如用戶對參與編輯的文檔的選定、用戶創建的知識條目得到的打分與評價、用戶在交流平臺中獲得的威望等等。知識服務系統可根據Wiki平臺中的各類數據和線索，設定各種因素的重要性及其不同值反映的技能程度，構造專家技能計算公式，最后得到專家在特定領域的技能專業程度量化值并加以排序，為用戶提供排在前列的專家，推動經驗的共享和特定問題的解決。

3.3.3 語義化、集成化知識檢索

在集成了Wiki知識庫、各類館藏資源和外部數據的圖書館知識服務系統中，知識具有多層次的內容豐富性、較高的來源異質性和內容與結構的不穩定性，用戶在尋找有價值的知識時可能面臨困難，從而體現了一站式集成化檢索的必要性，而較強的知識關聯則提供了資源整合的可行性。基于Wikipedia的Dbpedia是一個將前者涉及的所有條目和具體知識加以抽取、描述概念和定義關系后形成的本體，為知識服務系統中的知識集成管理提供了啟發。

以本體作為工具構建知識網絡和一站式的知識管理平臺，在明確本體領域與范圍的基礎上，列舉重要概念與術語，將各個文檔、具體資源或其中的知識單元在概念認知上轉化為特定的對象，給予唯一的標識和清晰的概念描述，從而減少定義的重復和歧義；然后構建概念之間的層次關系，并通過謂詞確定知識概念和對象間的關系，通過三元組的形式揭示其間的語義關聯；還可通過規則的構建支持推理，生成新的知識對象；最后，在系統中形成知識及其語義聯系的抽象模型，將具體資源作為實例不斷添加。語義網為異構資源的開放集成和訪問共享提供了規范的定義和統一的標準，能夠適應Wiki知識庫的動態性；而對語義的描述則有效揭示了知識之間的網狀聯系，并通過這些聯系進一步提供相關資源，從而能夠將不同形式的相關知識加以匯聚和融合，一站式地滿足用戶對特定知識主題在來源和形式上的多元需求。

3.3.4 問答系統

問答系統（Question and Answering，QA）也是對傳統搜索引擎缺陷的一種改進，允許用戶用自然語言提問，更好地表達信息或知識需求，并直接為用戶返回所需答案而非文檔或網頁，減少用戶在對結果篩選定位上的負擔，更有效地滿足需求。QA的一般處理流程是，首先對問題進行分析，根據問題分析得到的句子成分、所屬類別和潛在答案類型等信息在數據集中查找可能含有答案的文檔和段落，在縮小的范圍中進一步采用各種技術提取答案，最后將答案返回給用戶[8]。

在嵌入了Wiki知識庫的知識服務系統中運用的QA是基于自由文本的。其價值在于，首先，由于檢索的數據集中融入了由人們的隱性知識經過協作和人工控制而轉化生成的、百科式條目化組織的知識，在問題分析后進行檢索時，文檔的范圍和異構程度大大增強，有利于提高查全率；同時文檔內部并非完全不具有結構性，并且相對于文獻信息和數據，知識具有更好的可理解性、關聯性和經驗性，有助于提高查準率的實際效用。

第二，問答系統需要處理更多的語法、語義信息，而在知識服務系統中已經將知識資源轉換為三元組、進行概念化處理和語義標引后，得以豐富傳統索引的意義關聯，在進行答案抽取時通過關系而非僅僅是表層特征來進行，從而檢索效果得以改善。

第三，Wiki知識庫也十分適合引入CQA（基于社區問答的QA系統）這類Web2.0類型的服務形式，基于社會網絡和群體智慧提高QA系統的性能。由于Wiki技術支持下的知識庫服務往往附帶溝通交流平臺，作為一種基于問題—答案的QA系統，對CQA來說，已經有了問題和對應的答案，可以在交流平臺上找到類似問題，返回相應答案。

QA作為自然語言處理和人工智能領域中一個很有前景的方向，對其研究已經取得了較大進展，但仍有諸如語義處理等問題有待進一步解決，隨著技術的發展，其性能將不斷改善，相信能夠更好地應用到基于Wiki的圖書館知識服務系統中。

4 案例

“一把刀人工搜索系統”（www.18dao.cn）[4]創建于 2007年，是一個以“分享知識、協作互助”為主旨的基于Wiki的知識服務系統和網絡知識社區。它并不是基于圖書館知識服務系統的應用，但可作為數字圖書館的一個方向，且體現了筆者對于在圖書館知識服務系統中應用Wiki技術的主張，即不僅停留在合作寫作與知識集成，更應利用豐富的知識技術針對Wiki知識實現增值功能。

該系統的架構分為知識庫、知識處理系統、公共服務系統以及用戶參與平臺4部分。①知識庫中存儲的知識包括文本、圖片、視頻、超鏈接等形式，同時通過搜索引擎自動匹配或人工方式獲取了其他知識平臺的資源，將來源不同的、形式各樣的知識不斷納入知識庫，使得知識的集合體不斷完善。②知識處理系統包括自動分類、知識匹配、知識反饋和知識更新系統，為用戶添加和修訂知識條目提供了保障。③公共服務系統即系統的用戶接口，提供了聯機檢索、知識交流、反饋評價、知識推薦、個性定制等服務。保證了用戶對知識條目的交流探討，也實現了系統的特色功能。④在用戶參與平臺上，分高級用戶、注冊用戶和匿名用戶3個等級，在知識創建和維護過程中分別對應提出主題、編輯修改和瀏覽討論的權限。

系統實現主要利用MediaWiki開源軟件。該軟件運行于PHP+MySQL環境，功能豐富、架設簡單、建站方便，能夠實現Wiki的主要特色功能，如歷史版本管理、根據分類在信息之間產生自動關聯等，而且開放源碼，是建立Wiki網站的首選程序。系統運用的關鍵技術包括RSS、Google AJAX Search API、Google AJAX Feed API以及分類等知識組織技術。

作為特色功能，系統能夠對同一主題知識集成多種載體形式，形成“全面系統的知識提供服務”。進行關鍵詞搜索后，系統在同一頁面中一站式地返回了相關知識介紹、背景、新聞、網站、評論、論壇、博客、圖片、視頻等模塊，將Wiki知識與系統外部信息相整合，并經過組織提高了系統性，有助于用戶對知識的深入理解。

但該系統未實現基于用戶分析的推薦（只實現對最新信息的自動推薦）、運用語義網揭示資源之間關聯等功能。

5 結語

知識服務系統的Wiki應用及其與知識技術的結合對圖書館有巨大價值。首先，體現在對館員和讀者上，Wiki技術的應用提升了人的隱性知識的價值。通過開放和協作的知識創建方式，人的潛能和創造力被激發，沉淀的個人隱性知識得以貢獻出來，在社會化、融合和內化的螺旋上升過程中發揮更大價值。而讀者在系統中的地位得到提升是Wiki的另一大價值，圖書館的知識不應局限于館藏和館員，讀者不僅得以貢獻自己有特殊價值的知識，也提高參與圖書館活動的積極性和深度，推動其對圖書館資源更深層次的利用。

應用Wiki的知識服務系統對圖書館資源建設價值顯著，不僅知識庫的容量增加，而且發生質的改變。多元異構、動態更新、優化組織的知識為館藏資源提高了生命力，也為資源的關聯、集成與共享奠定了基礎。

最后，在圖書館知識服務系統中對Wiki技術與其他知識技術加以對接與實踐，對互聯網時代圖書館的理念與服務模式是一種變革。圖書館在知識的積累、傳播與共享功能上，通過知識服務系統，特別是Wiki技術及相關知識技術的應用，提高了知識資源的加工深度、館員與讀者的主動介入程度，以及知識發揮增值效益的廣度和靈活度；通過技術先進性與人的能動性相結合，基于圖書館主體的利益和資源的價值，圖書館的平等開放、知識共享與文化傳承的功能與理念得以更好地實現，知識服務系統引領了對傳統圖書館服務的超越。

[1] 李瀚瀛.Wiki作為知識組織工具的應用初探[J].國家圖書館學刊，2007（3）.

[2] 王健.利用Wiki技術提高圖書館信息服務水平[J].圖書館學研究，2006（10）.

[3] 陸泉，鄧晶，胡慧麗.基于Wiki的數字圖書館信息服務平臺研究[J].圖書館論壇，2010（2）.

[4] 王偉軍，等.基于Wiki的知識服務系統研究[J].情報科學，2008（9）.

[5] 劉曉英.知識關聯及其應用研究[D].湘潭：湘潭大學，2010.

[6] 李大偉.數據挖掘在用戶行為分析中的研究與應用[D].北京：北京郵電大學，2009.

[7] 錢國青，李旸.基于關系網絡的專家技能評估方法[J].微型電腦應用，2005（11）.

[8] 毛先領，李曉明.問答系統研究綜述[J].計算機科學與探索，2012（3）.

[9] 王珊.薩師煊.數據庫系統概論[M].北京：高等教育出版社，2006.