數據關聯技術在數字圖書館知識發現服務中的應用

摘要：關聯聚合與關聯分析技術可以提高數字資源的溝通與利用效率，優化數字資源使用環境，為數字圖書館知識發現服務提供新的技術支撐。基于關聯聚合與關聯分析的數字圖書館知識發現服務要遵循整體性與協調性、科學性與規范性、優先性與可持續性原則。從服務層、知識發現層、資源層構建知識發現服務體系，從做好數據集范圍規劃、分層次對元數據進行描述、建立關聯立體的知識點體系實現數字圖書館知識發現服務。

關鍵詞：關聯聚合;關聯分析;數字圖書館;知識發現服務

中圖分類號：G250.76;G252??? 文獻標識碼：A??? 文章編號：2095-5707（2021）05-0033-03

DOI： 10.3969/j.issn.2095-5707.2021.05.007??????? 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Application of Data Association Technology in Knowledge Discovery of Digital Libraries

LI Qing

（Yicheng District Library， Zaozhuang 277300， China）

Abstract： Association aggregation and association analysis can improve the communication and utilization efficiency of digital resources， optimize the use environment of digital resources， and provide new technical support for the knowledge discovery services of digital libraries. Knowledge discovery services of digital libraries based on association aggregation and association analysis should follow the principles of integrity and coordination， scientificity and standardization， priority and sustainability. The knowledge discovery service system is constructed from the service layer， knowledge discovery layer， and resource layer， and knowledge discovery services of digital libraries can be realized by planning the scope of data set， describing metadata at different levels， and establishing a three-dimensional knowledge point system.

Key words： association aggregation; association analysis; digital libraries; knowledge discovery services

關聯聚合與關聯分析是常見的數據挖掘技術，在21世紀受到圖書情報專業學者的廣泛關注。最初，關聯聚合與關聯分析技術應用于提升企業競爭能力方面，企業通過對數據的提取和分析，能夠精準定位市場和消費者需求，從而獲取可觀的收益^[1]。如今，關聯聚合與關聯分析技術被廣泛應用于各行各業，包括數字圖書館領域。在網絡信息技術環境下，需要應用關聯聚合與關聯分析技術使數據間形成穩定有序關系，以實現數字圖書館知識發現服務。伴隨大數據時代的到來，數字圖書館信息資源不斷增多，如果缺乏關聯聚合與關聯分析能力，海量數據必然導致圖書館知識發現服務雜亂無章，給

第一作者：李清，E-mail： nongyue6832911722@163.com

用戶知識獲取帶來較大的障礙。因此，將關聯聚合與關聯分析這門交叉領域的新技術應用于數字圖書館知識發現服務過程中是必要的，既可以提高數字圖書館資源的利用效率，也能夠強化數據間的異構關聯，從而為用戶提供精準的知識服務。

1? 數字圖書館知識發現服務應用數據關聯技術必要性

關聯聚合與關聯分析概念的提出，在很大程度上解決了數字圖書館服務過程中出現的信息孤島的問題，能夠有效地將異構數據聚集整合起來，實現數據資源跨領域、跨學科的互通共享。因此，數字圖書館知識發現服務應用關聯聚合與關聯分析技術是十分必要的。

1.1? 提高數字資源的溝通效率

在傳統的數字圖書館資源構建過程中，知識資源是零散分布的，缺乏內在的邏輯和規律，用戶在檢索資源時常常遇到瓶頸，這種孤立的資源存儲方式使資源間缺少必要的聯系和對話，加大了圖書館知識服務的難度與成本^[2]。充分應用關聯聚合與關聯分析技術，能夠將分散的知識聯系起來，挖掘數據資源之間的規律，為用戶提供知識發現與訪問的通道，由此降低用戶知識發現的難度，提高數字資源的獲取與使用效率，提升數字圖書館知識發現服務水平。

1.2? 優化數字資源使用環境

隨著網絡環境的普及和信息技術的發展，數字資源獲取的途徑不斷增加，用戶可以通過各種渠道獲取目標信息，這就導致數字圖書館信息資源呈現爆炸式增長的趨勢。隨之而來的是數字資源使用環境與知識發現操作越來越復雜，用戶在獲取資源服務時需要自己去偽存真，不斷更換關鍵詞進行檢索，耗費了大量的時間與精力。應用關聯聚合與關聯分析技術，有利于對數字圖書館資源進行整合，進一步統一數字資源檢索系統，優化數字資源使用環境，為用戶提供優質的網絡依托平臺。

1.3? 提高數字資源利用效率

應用關聯聚合與關聯分析的數字圖書館知識發現服務可以打破數字資源之間的異構壁壘，緩解知識孤島困境，從而有效提升其服務質量和服務效率。數字資源得到充分的挖掘和關聯，能夠形成有機整體，便于用戶的知識發現操作。可以說，強關聯的數字資源是提高數字資源利用效率的基礎，也是提高數字圖書館技術人員和知識發現服務人員工作效率的前提。

總之，在數字化技術普及的環境下，優化數字圖書館知識發現服務，關聯聚合與關聯分析技術必不可少。

2? 數字圖書館知識發現服務原則

筆者認為，在實際操作過程中，需要遵循一定的原則，以保證強關聯技術與數字圖書館工作的適配性，更好地促進圖書館資源整合和知識發現服務。

2.1? 整體性與協調性

整體性與協調性原則強調的是數字圖書館既要完整全面地獲取相關數字資源和知識內容，還要保障圖書館資源結構分布均衡。具體而言，數字圖書館知識發現服務旨在滿足用戶的資源需求，那么完整的資源儲備必然是知識發現與關聯聚合分析技術應用的前提基礎，圖書館尤其要重視數據資源的內在聯系，確保關聯聚合后的資源能夠覆蓋相關學科或領域的內部功能，滿足用戶的需要^[3]。協調性原則更傾向于資源構建與館員工作方面，從資源構建來看，注重分配均衡，不僅要涵蓋文本資源，還要充實圖片、音頻、視頻等知識資源格式，以便為關聯聚合與關聯分析技術的應用提供更多可能。此外，從館員工作方面來看，圖書館在對數字資源進行整理、保存和共享過程中，各部門工作人員要統籌協調，保持步調協調一致，這樣可以使用戶服務的各環節暢通無阻，充分發揮數字圖書館知識發現服務的優勢和特色。

2.2? 科學性與規范性

數字圖書館知識發現服務的科學性與規范性是指數字圖書館在對知識資源進行關聯聚合與關聯分析的數字化技術手段處理過程中，無論是對方法的選取，還是對處理對象范圍的劃分，都不能是隨機拼湊的，需要經過嚴謹的科學論證，只有遵循科學的強關聯計算過程，才能保證結果的真實有效。與此同時，關聯聚合與關聯分析技術的應用也必須要符合規范，要充分考慮數字知識資源自身特征和學科領域的特殊性，采用規范的標準和技術手段對資源進行合理加工，形成科學性與規范性兼備的數字圖書館知識資源運作體系，為用戶提供有效、完善的知識發現服務^[4]。

2.3? 優先性與可持續性

數字圖書館知識發現服務要遵循優先性與可持續性原則。優先性原則是指圖書館在進行數字資源聚合與關聯的過程中，要分清主次，抓住主要矛盾，對數字資源的價值高低或重要程度等級進行排序。一般來說，數字圖書館要優先考慮館藏特色資源、優勢資源、稀缺性資源等，充分保障這類知識資源的整合與分析，以保障數字圖書館知識發現服務優勢，提升核心競爭力。可持續性原則是指數字圖書館在保證優先等級順序的前提下，還要落實圖書館資源建設從重點到一般、從局部到整體的輻射;知識關聯和聚合也要秉承可持續發展原則，保持及時更新，以滿足用戶需求為終極服務宗旨，根據用戶需求持續調整，確保數字圖書館知識發現服務及時有效。

3? 數字圖書館知識發現服務構建

知識發現服務是拓展與完善數字圖書館工作職能的重要措施，應用關聯聚合與關聯分析的知識發現服務能夠充分發揮集成資源、集成服務的優勢，最大限度地滿足數字資源的共享與交流，降低用戶知識發現的成本。依據關聯聚合與關聯分析技術，筆者從服務層、知識發現層與資源層3個層面進行數字圖書館知識發現服務構建。

3.1? 服務層

服務層包括集成檢索系統、數字參考咨詢、個性化推送服務與知識發現服務4項內容，這是面向用戶最主要的窗口，在這個層面上，數字圖書館通過對數字資源進行聚合，形成個性化、定制化、集成式的資源檢索平臺，用戶一般是輸入主題進行資源查找和獲取，具有一定的指向性與特殊性要求^[5]，數字圖書館可以應用關聯技術為其推送與主題關聯性強的資源，縮短用戶查找資源所需時間，提高資源獲取效率。總之，用戶與圖書館的交流共享十分重要，服務層可以隨用戶要求的變化而更新，這一層次的不同服務模式也可以實現數據的關聯聚合與重組，更好地適應用戶的知識發現需求。

3.2? 知識發現層

知識發現層是基于關聯聚合與關聯分析的數字圖書館知識發現服務體系的核心環節。這一層主要是針對知識資源進行集中的數字化處理，包括關聯聚合、關聯分析和數據挖掘。具體而言，數字圖書館通過全面廣泛地整理館藏資源和互聯網資源，將有效的知識信息納入到知識庫中，繼而通過關聯聚合與關聯分析技術，將知識資源進行開發和分類，劃分為專題知識庫、學科知識庫、特色資源庫等不同類型。在這一過程中，主要包括數據預處理和數據挖掘評價2個方面：數據預處理是指數字圖書館通過數據集成的方式，提煉有效資源數據，剔除冗余信息，以保障圖書館知識發現服務數字資源基礎的完整性和規范性，有利于下一步的數據倉庫建設。數據挖掘評價是關鍵環節，其主要功能在于應用關聯聚合與關聯分析對知識資源進行動態聚類，從數據庫中整理序列關聯模式，并預測數據的關聯規律，之后對知識庫中的資源進行一致性處理。總之，通過知識發現層對圖書館數字資源的關聯聚合與關聯分析，可以將雜亂的數據以規律性、關聯性的可視化方式呈現出來，使用戶能夠更加快速、精準地獲取目標資源。

3.3? 資源層

資源層是基于關聯聚合與關聯分析的數字圖書館知識發現服務體系的基礎設施，由數據資源庫、基本知識庫與用戶信息庫構成。資源層既包括結構性數據也包括非結構性數據，既囊括了知識資源，也包含了用戶數據，覆蓋范圍十分廣泛，數據的基數也比較大，在這一層級全面開展數據的關聯與分析無疑是一項艱巨的任務^[6]。圖書館在資源層要著重對用戶信息庫的數據進行歸類和規律的探尋，采用數據挖掘技術能夠準確地掌握用戶閱讀偏好，從而有的放矢地開展精準資源推送，為用戶提供個性化強的知識發現服務，既節省了用戶的時間，也提高了數字圖書館知識發現服務的效率。

4? 數字圖書館知識發現服務策略

4.1? 做好數據集范圍規劃

一般來說，知識資源的來源比較廣泛，由不同數據集構成，數據集間相對獨立，存在異構化特征，使得數據集可以將圖書館自身的數字資源聚合起來，也可以延伸到圖書館外部網絡環境，極大地豐富了圖書館知識發現服務的資源物質基礎。由此可知，在應用關聯聚合與關聯分析時，要對知識信息所涉及的范圍做好規劃，知識庫中多學科信息不僅要包括館藏資源，還要包括圖書館購買的商業數據庫，此外，圖書館要對知識資源關系類型做好科學分析，以便進行聚合。

4.2? 分層次對元數據進行描述

數字圖書館知識發現服務的內容往往涉及文獻期刊、學術論文、學科專著等，圖書館通過對這類數據進行關聯，建立源數據庫，實現圖書館交叉學科知識資源的聚合與挖掘^[7]。筆者認為，首先要將知識信息類型劃分作為重點，對非結構化數據進行詳細分析，并將其進行結構化處理;其次，圖書館可以應用關聯聚合技術注重知識資源間的關系劃分，針對不同種類資源，用確定主題的方式，梳理其內在關聯。總之，數字圖書館在應用關聯聚合與關聯分析技術時，要按步驟、分層次地進行。

4.3? 建立關聯立體的知識點體系

數字圖書館一方面要重視語義關系的建立，通過敘詞表實現多領域、多學科不同概念的關聯，使檢索系統更加明晰化與高效化，減少用戶知識發現的阻礙;另一方面，數字圖書館要注重知識單元的提取，通過關聯聚合與關聯分析技術將不同資源之間的知識點立體化表現出來，增強知識間的橫向聯系，從而提高知識服務效率。

5? 小結

隨著數字圖書館的發展和網絡環境的普及，圖書館館藏數據量與日俱增，如何科學有效地管理和使用紛繁的數字資源，是圖書館知識發現服務工作必須思考的問題。合理有序的資源儲存和關聯，可以提升數字圖書館知識發現服務的效率，反之，則會造成大量的資源浪費。通過筆者的研究，關聯聚合與關聯分析技術的應用可以解決知識信息孤島、數據分散的難題，能夠在一定程度上避免數據遺失問題，有效提升數字圖書館知識發現能力和服務水平，這也將成為未來圖書館知識發現服務的重要研究內容。

參考文獻

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（收稿日期：2020-08-31）

（修回日期：2020-09-11;編輯：魏民）