賀令輝

（中山大學(xué)圖書(shū)館，廣東 廣州 510275）

1 引言

隨著語(yǔ)義網(wǎng)的發(fā)展，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)近年來(lái)受到政府、新聞媒體、公司、學(xué)術(shù)界等領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。《紐約時(shí)報(bào)》從2009年開(kāi)始以關(guān)聯(lián)開(kāi)放數(shù)據(jù)（LOD）的形式發(fā)布包括人物（People）、組織機(jī)構(gòu)（Organizations）、地點(diǎn)（Locations）、主題描述（Subject Descriptors）的新聞詞匯的信息，這些數(shù)據(jù)分別以RDF文檔和Web頁(yè)面發(fā)布，用戶可以在網(wǎng)站上下載或按照首字母瀏覽。上海圖書(shū)館學(xué)會(huì)通過(guò)舉辦“2010圖書(shū)館前沿技術(shù)論壇：關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與書(shū)目數(shù)據(jù)的未來(lái)”學(xué)術(shù)會(huì)議，商討圖書(shū)館如何將書(shū)目數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。武漢大學(xué)信息管理學(xué)院邀請(qǐng)美國(guó)肯特州立大學(xué)圖書(shū)情報(bào)學(xué)院教授曾蕾在該院作了題為 “關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的發(fā)展以及圖書(shū)館和信息知識(shí)服務(wù)的前景”的報(bào)告，介紹了圖書(shū)館和信息服務(wù)領(lǐng)域關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的應(yīng)用。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)促進(jìn)了數(shù)據(jù)的大規(guī)模集成，并支持機(jī)器處理富含語(yǔ)義的數(shù)據(jù)，從而提高了用戶信息獲取的全面性和準(zhǔn)確性。本文在分析國(guó)外圖書(shū)館應(yīng)用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，探討了高校圖書(shū)館基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)服務(wù)策略，旨在推動(dòng)我國(guó)圖書(shū)館界積極投入關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用中，以促進(jìn)圖書(shū)館服務(wù)水平的提高。

2 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)概述

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是一種萬(wàn)維網(wǎng)上發(fā)布數(shù)據(jù)的方式，是W3C推薦用來(lái)發(fā)布和聯(lián)接各類數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的一種規(guī)范。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)采用RDF（資源描述框架）數(shù)據(jù)模型，利用URI（統(tǒng)一資源標(biāo)識(shí)符）命名數(shù)據(jù)實(shí)體，并在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布，從而可以通過(guò)HTTP協(xié)議揭示并獲取這些數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的功能主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)整合，即通過(guò)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)將各種數(shù)據(jù)源無(wú)縫地關(guān)聯(lián)起來(lái)，成為一個(gè)廣域分布的數(shù)據(jù)庫(kù)；（2）數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)或挖掘，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)關(guān)系形式化描述，形成一張關(guān)系地圖，使得機(jī)器可以通過(guò)理解和處理數(shù)據(jù)之間的各種關(guān)系，發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)。萬(wàn)維網(wǎng)上存在著大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和采用不同標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是一種簡(jiǎn)單的語(yǔ)義網(wǎng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)，其重要價(jià)值在于通過(guò)RDF數(shù)據(jù)模型，將網(wǎng)絡(luò)上的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和采用不同標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成遵循統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以便機(jī)器理解。高校圖書(shū)館可利用RDF數(shù)據(jù)模型在萬(wàn)維網(wǎng)上發(fā)布結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用RDF鏈接不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)資源整合，面向用戶開(kāi)展知識(shí)服務(wù)。

3 國(guó)外圖書(shū)館關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析

自從2006年蒂姆·伯納斯·李（Tim Berners-Lee）在《關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)構(gòu)建筆記》一文中提出關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)概念以來(lái)，國(guó)際圖書(shū)館界紛紛開(kāi)展了相關(guān)的研究。2010年5月28日，W3C成立了圖書(shū)館關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)孵化小組，該小組由來(lái)自圖書(shū)館、博物館、檔案館、出版業(yè)等相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)專家組成，關(guān)注關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用，幫助圖書(shū)館將有價(jià)值的數(shù)據(jù)(如書(shū)目數(shù)據(jù)、規(guī)范文檔等)發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)中，實(shí)現(xiàn)同其他機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)之間的互操作，以帶動(dòng)更多的圖書(shū)館及相關(guān)領(lǐng)域的人參與語(yǔ)義網(wǎng)活動(dòng)。目前，W3C已完成收集和編寫近50多個(gè)案例，幾乎涵蓋圖書(shū)館行業(yè)數(shù)據(jù)，內(nèi)容涉及規(guī)范控制、詞表發(fā)布、書(shū)目數(shù)據(jù)、參考引文、檔案和異構(gòu)數(shù)據(jù)、資源集合等。美國(guó)國(guó)會(huì)圖書(shū)館以簡(jiǎn)單知識(shí)組織系統(tǒng)（SKOS）格式將國(guó)會(huì)標(biāo)題表（LCSH）全部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)化，并且提供LCSH詞表的下載。瑞典國(guó)家圖書(shū)館早在2008年便將瑞典聯(lián)合目錄（LIBRIS）發(fā)布為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，為圖書(shū)館、博物館和檔案館提供在線編目服務(wù)，并創(chuàng)建了與LCSH和維基百科（Wikipedia）等的相關(guān)鏈接。LIBRIS是世界第一個(gè)將書(shū)目數(shù)據(jù)發(fā)布成關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的聯(lián)合目錄。匈牙利國(guó)家圖書(shū)館（National Széchényi Library，NSZL）將其OPAC、數(shù)字圖書(shū)館以及相應(yīng)官方數(shù)據(jù)采用HTML和RDF兩種方式進(jìn)行表示，并用CoolURI命名發(fā)布為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。英國(guó)圖書(shū)館將英國(guó)國(guó)家書(shū)目從MARC21格式轉(zhuǎn)換為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的RDF/XML格式，截至2011年7月，英國(guó)圖書(shū)館已將約49萬(wàn)國(guó)家書(shū)目數(shù)據(jù)從MARC21格式轉(zhuǎn)換為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的RDF/XML格式。這一轉(zhuǎn)換既能發(fā)揮MARC格式的傳統(tǒng)功能又能發(fā)揮關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，為圖書(shū)館提供新的服務(wù)集成數(shù)據(jù)。這些國(guó)家圖書(shū)館將圖書(shū)館資源發(fā)布為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，并利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)單元的有序組織、集成和關(guān)聯(lián)，深層展示了知識(shí)內(nèi)容的關(guān)聯(lián)，為用戶提供多層次的知識(shí)關(guān)聯(lián)集成服務(wù)。

4 基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的高校圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)為圖書(shū)館提供了知識(shí)資源之間的鏈接，使發(fā)現(xiàn)和共享網(wǎng)絡(luò)中不同類型的知識(shí)資源成為可能。目前，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)在圖書(shū)館界的應(yīng)用主要集中在書(shū)目數(shù)據(jù)領(lǐng)域，將書(shū)目數(shù)據(jù)和規(guī)范數(shù)據(jù)以關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的形式進(jìn)行發(fā)布。高校圖書(shū)館可利用人員和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，將圖書(shū)館資源發(fā)布為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，進(jìn)行跨網(wǎng)域的數(shù)據(jù)整合，擴(kuò)展圖書(shū)館資源，為用戶提供知識(shí)服務(wù)。

4.1 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的構(gòu)建與發(fā)布

構(gòu)建和發(fā)布關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是高校圖書(shū)館開(kāi)展基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)的基礎(chǔ)。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)通過(guò)URI、HTTP、RDF等語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)將網(wǎng)絡(luò)上相關(guān)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)，其最主要的特點(diǎn)是為不同數(shù)據(jù)集中的同一個(gè)實(shí)體對(duì)象建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，并支持利用這種關(guān)系實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)信息對(duì)象的發(fā)現(xiàn)、識(shí)別以及融匯服務(wù)的提供。首先，圖書(shū)館應(yīng)依據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則創(chuàng)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，用規(guī)范形式描述內(nèi)容對(duì)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、描述內(nèi)容的語(yǔ)義（如作者、書(shū)名、出版社、內(nèi)含數(shù)據(jù)集和圖表等），描述結(jié)果是依據(jù)元數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的RDF關(guān)聯(lián)記錄。其次，構(gòu)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。圖書(shū)館收藏了大量同構(gòu)數(shù)據(jù)和異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)于同構(gòu)數(shù)據(jù)，可通過(guò)分析數(shù)據(jù)對(duì)象實(shí)例的屬性值和語(yǔ)境相似度來(lái)發(fā)現(xiàn)并建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，如應(yīng)用字符相似度算法、字符串相似度算法、基于字典相似度算法等屬性值相似算法和基本算法聚合、分類模型等組合方法來(lái)判斷兩個(gè)對(duì)象實(shí)例是否等同。對(duì)于異構(gòu)數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)關(guān)系創(chuàng)建的基本策略是建立異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的架構(gòu)映射，然后運(yùn)用同構(gòu)方法創(chuàng)建對(duì)象實(shí)例間的關(guān)聯(lián)，如采取基于圖相似度的映射和基于實(shí)體的文本映射方法建立關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。最后，發(fā)布關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。從技術(shù)角度分析，發(fā)布關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)并不復(fù)雜。利用RDF數(shù)據(jù)模型在萬(wàn)維網(wǎng)上發(fā)布結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用RDF鏈接不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。如對(duì)于儲(chǔ)存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)，可用D2R Server將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成RDF格式，并發(fā)布到網(wǎng)上。把圖書(shū)館的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集通過(guò)RDF links與網(wǎng)上其他數(shù)據(jù)集相連，使瀏覽器或搜索器能搜索和瀏覽圖書(shū)館發(fā)布的數(shù)據(jù)。對(duì)館藏資源建立關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，揭示文章之間的學(xué)術(shù)關(guān)聯(lián)性，幫助研究者盡快找到最需要的期刊、文章等學(xué)術(shù)資源，是高校圖書(shū)館建立關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的首要任務(wù)。

4.2 知識(shí)資源的整合

知識(shí)資源整合為高校圖書(shū)館開(kāi)展知識(shí)服務(wù)提供了豐富的資源保障。目前，圖書(shū)館一般對(duì)網(wǎng)頁(yè)層面的信息進(jìn)行簡(jiǎn)單整合，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)的信息聚合方法，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)提供了一種靈活且易實(shí)現(xiàn)的聚合方法。首先，高校圖書(shū)館應(yīng)對(duì)“內(nèi)部的數(shù)據(jù)”關(guān)聯(lián)起來(lái)，將圖書(shū)館管理系統(tǒng)、檢索平臺(tái)、參考咨詢系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，使圖書(shū)館能及時(shí)了解讀者需求。其次，整合圖書(shū)館內(nèi)部和外部的資源。在關(guān)聯(lián)開(kāi)放數(shù)據(jù)（LOD）項(xiàng)目的推動(dòng)下，目前有超過(guò)130億條傳統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)上的數(shù)據(jù)例如維基百科、地理數(shù)據(jù)集和政府?dāng)?shù)據(jù)集等，已經(jīng)轉(zhuǎn)換成了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。圖書(shū)館可根據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的基本原理和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的Web應(yīng)用框架，將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。通過(guò)超鏈接的方式，讀者通過(guò)點(diǎn)擊相關(guān)按鈕關(guān)聯(lián)到文章全文或其他擴(kuò)展服務(wù)。

4.3 知識(shí)資源的推薦

在對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)上，高校圖書(shū)館可以利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)向讀者推薦最新的學(xué)術(shù)資源。如向讀者推薦最新圖書(shū)、最新學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)。如圖1所示，圖書(shū)館將學(xué)術(shù)資源進(jìn)行開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)提煉，建立圖書(shū)館推薦資源知識(shí)庫(kù)，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則和數(shù)據(jù)挖掘，建立關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)庫(kù)，利用Web服務(wù)器，向用戶推薦關(guān)聯(lián)學(xué)術(shù)資源。該推薦系統(tǒng)主要由三大模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)其功能，每一個(gè)模塊都有自己獨(dú)立的功能，其中最主要的模塊是關(guān)聯(lián)規(guī)則之?dāng)?shù)據(jù)挖掘模塊，它是整個(gè)圖書(shū)館學(xué)術(shù)資源推薦系統(tǒng)框架的核心部分。

圖1 基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的圖書(shū)館學(xué)術(shù)資源推薦系統(tǒng)框架圖

5 結(jié)束語(yǔ)

英國(guó)學(xué)者馬克斯·H·博伊索特認(rèn)為，知識(shí)是創(chuàng)造財(cái)富的資產(chǎn)，是從數(shù)據(jù)中提取信息為基礎(chǔ)建立起來(lái)的一種能力；知識(shí)被結(jié)構(gòu)化和被分享的程度構(gòu)成一種文化。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)層建立了富鏈接機(jī)制，較完善地描述了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的推出，為圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)帶來(lái)了良好的機(jī)遇。隨著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)展，高校圖書(shū)館可整合企業(yè)、檔案館、博物館、科研單位和政府發(fā)布的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，以更優(yōu)質(zhì)的資源、便捷的服務(wù)手段為用戶開(kāi)展知識(shí)服務(wù)。

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