【公共管理论文】图书馆资源聚合策略研究

　　1 大数据时代下图书馆资源聚合需求

　　我国图书馆馆藏资源由传统的纸质形式演变成了当前以数字化形式为主的馆藏资源。图书馆由传统的实体馆藏演变为数字化和网络化馆藏，虚拟图书馆和数字图书馆是未来图书馆发展的必然趋势。在我国图书馆载体形式发生日益变化的同时，互联网信息技术对我国图书馆资源的有效管理也提供了机遇和挑战，例如馆藏资源具有异质性的结构，而馆藏资源的分布和管理缺乏一个有效的组织模式，如何对庞大的信息资源进行有效的管理是当前的困境，而我国依然采用传统的服务管理模式，被动地满足现代图书馆服务需求。因此，大数据时代下我国图书馆资源迫切需要聚合，改变传统的纸质文献服务的模式，实现以数字资源推送为主的多元化、虚拟化和开放性的服务模式。

　　2 图书馆资源聚合模式的转化

　　从图书馆的资源来看，主要有三大类：图书馆的信息、数据及知识等。但是如果单从资源的聚合角度来讲，图书馆的资源应该分为数字的收藏及物理的收藏。那么，用什么形式来实施资源的聚合呢？主要有三类：数据的挖掘、聚类及重组等。所以，图书馆资源的聚合应该定义为资源的重组，资源的融合，资源的优化及资源的整理等。同时，在资源聚合的过程中，需要包括整理文献知识，集成已有数据，整合所得信息，整合所获知识等。基本上来说，整理文献知识还处于传统的图书馆资源聚合模式，其所达到的资源聚合效果并不是特别的明显，而后期的集成已有数据，整合所得信息，整合所获知识属于图书馆资源的深度聚合模式，其所达到的资源聚合效果是比较明显的。

　　3 图书馆资源的传统聚合模式

　　图书馆资源的传统聚合模式主要有两类：在传统文献编目的基础上整理文献以及在元数据的基础上集成数据。

　　一方面，传统的资源聚合模式是基于传统文献编目的文献整理。也就是说，在整理文献过程中，其主要的依据是根据已经编著好的传统文献，其主要目的是为了方便用户收藏、整理以及检索文献资料。对于这种传统的资源模式来说，其主要的功能有三点：显示文献的形式和内容特点、提供检索文献的方法、支持文献管理者的工作等。目前，文献整理的工作也变得相对复杂起来，已经从纯粹的文献编目工作慢慢地过渡到了文献阅读的指导工作。

　　另一方面，基于元数据的数据集成模式已经慢慢地流行起来。由于传统的资源聚合模式仅仅只是依赖于文献的编目工作，所以这就导致了很多的问题，比如随着文献资源的增多，很多传统编目方式都无法有效地应用，这大大地降低了用户使用的效果。所以，在这种背景下，引入基于元数据的数据集成模式，在这种模式的引导下，很多资源集成形式有了改变，包括用灵活的方式来标注和描述各种各样的数字资源，这给用户的资源使用带来了极大的方便。基于元数据的数据集成主要是以描述图书馆资源的内容以及主题为基础，并在此基础上，加工和集成各类数据并加以保存。这为图书馆资源的聚合奠定了一个扎实的基础。在这个过程中，主要有两大方面的工作：描述元数据和储存元数据。对于描述元数据而言，其主要的工作就是描述信息、整理信息以及整合信息资源，从而促使资源检索效率的提升。对于储存元数据而言，其主要的工作就是将整合起来的数据库资源以及各类搜索资源进行存储。

　　4 图书馆资源的深度聚合模式

　　4.1 基于本体的深度聚合模式

　　对于基于本体的深度聚合模式来说，就是以本体为基础的深度聚合，利用本体来建立一个完整的数据库，然后在此基础上，将知识合理且合适地表达出来，再通过准确地描述知识来达到资源的聚合目的。在我国，大多数的图书馆在基于本体的图书馆资源深度聚合这方面，基本上是利用建立一系列的本体知识库，并从知识以及语义角度来分析和描述知识，从而来达到图书馆资源的深度聚合。

　　4.2 基于关联数据的深度聚合模式

　　对于基于关联数据的深度聚合模式来说，其主要指的是利用关联的数据来实现资源的深度聚合。相比传统的资源聚合方式，这个以关联数据为基础的资源聚合模式更显得灵活方便。从客户角度说，这种模式给他们在检索信息方面带来了极大的便利。比如，当用户需要查找信息的时候，他们仅仅需要关注的是信息的本身，其他的事情图书馆会去做。通过这种方式，图书馆内的资源与图书馆外的资源就可以形成语义的关联，从而达到语义的相互操作。这为建立图书馆学术资源的集成系统奠定了一个很好的基础。

　　4.3 基于主题模型的深度聚合模式

　　对于基于主题模型的深度聚合模式来说，其主要指两方面：图形图像的处理以及文本知识的处理。一方面，以主题模型为基础的深度聚合模式可以应用于图形图像的处理。在这个过程中，首先需要对图片的特征进行适当的提取，然后在此基础上，将提取的图片用文档模型的形式表达出来，之后，再利用统计主题的形式来得到相应的语义层次，最后在语义层面上达到图片资源深度聚合的目的；另一方面，以主题模型为基础的深度聚合模式可以应用于文本知识的处理当中。在这个过程中，首先需要对文本知识进行深度的挖掘，并建立一个文本知识和作者信息之间的模型，然后在此基础上，进行文本的聚合。

　　4.4 基于计量分析的复合模式

　　对于基于计量分析的复合模式来说，这种方式主要采用的是利用该分析中的用语义网语言来代替语义关系，从而建立一个图书馆资源的关系网络。计量分析主要采取的方法是共现主题词、耦合作者以及耦合关键词等。利用这些方式，图书馆的资源就可以达到深度聚合的效果。基于计量分析的复合模式将是未来发展的一个重要方向。 　　5 图书馆资源聚合的发展趋势

　　一方面，未来图书馆资源的聚合结果将会以可视化的方式展示出来。这样就可以给用户展示一个更形象、更直观的画面。可视化有利于增强读者的趣味性，提升读者的借阅热情，更有利于增强读者借阅的便利性；另一方面，未来图书馆资源的聚合方式将会主要处理大数据的储存和继承、挖掘和分析以及知识的发现等方面。随着大数据时代的到来，信息资源变得越来越多，所以如何进行有效的数据的储存、挖掘以及分析是图书馆面临的问题和挑战。但是，无论如何图书馆资源的聚合将会随着多种聚合模式的创新和不断完善，图书馆资源将会发挥越来越大的作用。

　　6 结语

　　随着网络化以及数字化的发展，数字图书馆和网络资源图书馆得到广泛发展，随之出现的问题是随着知识信息资源的增加，如何实现各种各样信息资源的整合、分类、重组，再达到聚合的目的，这是一个值得探讨的问题。笔者对图书馆资源的传统聚合模式，包括在传统文献编目的基础上整理文献以及在元数据的基础上集成数据等进行了有效阐述，并且进一步提出了图书馆资源深度聚合模式的转变，这几种模式的转变对促进现代数字图书馆资源的聚合产生了极大的促进作用，未来图书馆资源的聚合结果将会以可视化的方式展示出来，可以给用户展示一个更形象、更直观的画面。