面向深度學習的數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)模式研究

陳驪

關(guān)鍵詞：深度學習;數(shù)字圖書館;網(wǎng)絡(luò)資源;知識發(fā)現(xiàn);服務(wù)模式

摘 要：文章簡述了深度學習的概念，對深度學習技術(shù)進行了闡述，在分析深度學習引入數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)的價值的基礎(chǔ)上，從構(gòu)建原則、構(gòu)建模型和安全保障三個方面探討了面向深度學習的數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)模式的有效構(gòu)建，并強調(diào)了面向深度學習的數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)中人的重要性。

中圖分類號：G250.76文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2019）09-0068-03

伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，世界已進入“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，技術(shù)融入圖書館服務(wù)并促進圖書館服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變是大勢所趨。數(shù)量龐大的網(wǎng)絡(luò)資源質(zhì)量參差不齊，“信息過載”及“信息迷航”等現(xiàn)象層出不窮，怎樣從龐大的網(wǎng)絡(luò)資源中有效獲取有價值的知識信息，成為圖書館界亟須思考的一個重要課題，而深度學習的出現(xiàn)為其解決上述問題提供了思路[1]。目前，深度學習已在圖書館的信息檢索、圖像識別等領(lǐng)域獲得了較大成效，但將其與數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)結(jié)合起來研究的成果并不多。因此，筆者試圖從深度學習技術(shù)入手，深入探討數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)模式的構(gòu)建，以期為知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)研究提供借鑒或參考。

1 關(guān)于深度學習

深度學習是人工智能領(lǐng)域機器學習的一大發(fā)展趨勢，其實質(zhì)是模擬人腦學習、分析、決策的機制，采取自主學習處理未知問題[2]。深度學習以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展為基礎(chǔ)，通過模擬人腦結(jié)構(gòu)構(gòu)建分層模型，采取由低至高的原則逐層抽取有關(guān)數(shù)據(jù)，學習并將數(shù)據(jù)知識與數(shù)據(jù)特征逐層輸至高一層，使高一層的神經(jīng)元獲取更為抽象的知識表述，讓數(shù)據(jù)實現(xiàn)“具體—抽象”“簡單—復雜”的映射轉(zhuǎn)變，進而正確覺察數(shù)據(jù)內(nèi)涵，準確認知和預(yù)測數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。深度學習由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大區(qū)別在于深度不一樣，簡單來說就是數(shù)據(jù)“輸入—輸出”所經(jīng)歷的層數(shù)不一樣，后者大多由輸入層和輸出層構(gòu)成，前者至少在上述兩層之間增加一個隱含層，三層以上（含三層）的網(wǎng)絡(luò)就能夠被稱為深度學習。

2 深度學習引入數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)的價值所在

知識發(fā)現(xiàn)是指從海量數(shù)據(jù)中挖掘內(nèi)隱、有用及新穎的知識，構(gòu)建可被人認同接納、有效應(yīng)用的服務(wù)模式，是把信息資源逐步轉(zhuǎn)化為有價值、有創(chuàng)新的知識的系統(tǒng)化過程，包含數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等多個環(huán)節(jié)。在圖書館信息服務(wù)工作中，知識發(fā)現(xiàn)能夠幫助用戶了解類型各異的信息資源間的內(nèi)部聯(lián)系，挖掘用戶的個性化、專業(yè)化需求，從而為用戶提供優(yōu)質(zhì)高效的知識服務(wù)。數(shù)字圖書館把深度學習引入網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)，以逐層學習的形式獲取海量數(shù)據(jù)，挖掘模態(tài)各異的網(wǎng)絡(luò)信息間的關(guān)聯(lián)點[3]，可加快網(wǎng)絡(luò)信息檢索速度，為用戶帶來優(yōu)質(zhì)的知識服務(wù)體驗。

2.1 提升知識挖掘能力，促進資源高效利用

在傳統(tǒng)的數(shù)字圖書館服務(wù)中，數(shù)字資源的分布通常是分散孤立的，用戶在檢索數(shù)據(jù)時經(jīng)常遭遇阻礙，這種孤立的資源存儲形式導致不同數(shù)字資源之間的關(guān)聯(lián)性不強，同時也缺乏統(tǒng)一標準的檢索界面，在技術(shù)操作方面增加了用戶知識發(fā)現(xiàn)的成本。因此，數(shù)字圖書館引入深度學習技術(shù)能夠把零散、無規(guī)律的數(shù)字資源進行有效關(guān)聯(lián)，進一步深挖與原信息相關(guān)和有價值的信息資源，為用戶提供知識發(fā)現(xiàn)與訪問的通道，有效降低用戶的知識發(fā)現(xiàn)成本，提升數(shù)字資源的使用效率，將“人找知識”變?yōu)椤爸R找人”。

2.2 有效過濾垃圾信息，提升知識服務(wù)水平

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，每天產(chǎn)生的信息資源不計其數(shù)，質(zhì)量參差不齊，單一的信息建設(shè)方式已無法滿足用戶的信息需求，而深度學習技術(shù)能夠在一定程度上解決這一問題。數(shù)字圖書館通過收集整理、優(yōu)化整合、關(guān)聯(lián)分析等信息處理手段，能夠深度挖掘信息資源內(nèi)涵、網(wǎng)站架構(gòu)及用戶信息，歸納總結(jié)并有效利用潛在的信息特征和信息關(guān)聯(lián)，最大限度地過濾、摒棄垃圾信息，真正為用戶提供有價值的知識數(shù)據(jù)，進一步提升知識服務(wù)水平。

2.3 加強數(shù)字資源開發(fā)，推動數(shù)據(jù)庫建設(shè)

數(shù)字圖書館引入深度學習技術(shù)可以收集整理、研究分析用戶的信息需求和需求程度以及信息習慣和行為規(guī)律等，從而為數(shù)字資源建設(shè)提供真實有效的用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進一步加強數(shù)字資源的開發(fā)與利用。此外，數(shù)字圖書館引入深度學習技術(shù)還可以在技術(shù)層面上增強對館藏信息資源的挖掘深度和力度，多角度、全方位地挖掘潛在信息資源間的關(guān)聯(lián)，打破數(shù)字資源的異構(gòu)壁壘，構(gòu)建合理統(tǒng)一的信息資源，進一步拓展數(shù)字資源的服務(wù)功能，有效推動數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，從而實現(xiàn)數(shù)字圖書館優(yōu)質(zhì)高效的知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)。

3 面向深度學習的數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)模式的有效構(gòu)建

面向深度學習的數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)具有資源整合、技術(shù)優(yōu)化及服務(wù)延伸等優(yōu)勢[4]，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識的交流與共享，滿足用戶的數(shù)字資源檢索與知識獲取，并有效減少用戶的知識發(fā)現(xiàn)成本，從而為用戶提供優(yōu)質(zhì)高效的知識服務(wù)。

3.1 構(gòu)建原則

數(shù)字圖書館在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)模式過程中應(yīng)遵循以下原則：一是“以人為本”原則。數(shù)字圖書館應(yīng)尊重用戶的個性特征和行為規(guī)律，掌握用戶的知識需求，激發(fā)用戶參與知識發(fā)現(xiàn)活動的積極性，為用戶提供優(yōu)質(zhì)高效的知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)[5]。二是整體性原則。數(shù)字圖書館應(yīng)完整獲取有關(guān)的數(shù)字資源內(nèi)容，確保數(shù)據(jù)的完整性，關(guān)注不同數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，防止斷章取義。三是規(guī)范性原則。數(shù)字圖書館在對信息資源進行優(yōu)化整合、二次建構(gòu)時，必須重視數(shù)據(jù)本身的特征和所處的專業(yè)領(lǐng)域，選擇標準、規(guī)范的技術(shù)和方法對數(shù)據(jù)進行合理加工，以保障知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)所提供數(shù)字資源的規(guī)范性。四是靈活性原則。數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)模式應(yīng)是符合用戶需求及可變的，只有依據(jù)用戶知識需求的改變而改變，才能實現(xiàn)知識服務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。

3.2 構(gòu)建模型

面向深度學習的數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)模型包括數(shù)據(jù)資源層、信息服務(wù)層和知識發(fā)現(xiàn)層三大部分。

3.2.1 數(shù)據(jù)資源層。數(shù)據(jù)資源層由若干數(shù)據(jù)庫組成，每一個數(shù)據(jù)庫都存儲著若干數(shù)據(jù)資源，大致分為館藏數(shù)字資源、付費引進的商業(yè)資源以及社會學術(shù)機構(gòu)的數(shù)據(jù)資源等，主要包括結(jié)構(gòu)性資源和非結(jié)構(gòu)性資源。數(shù)據(jù)的異構(gòu)化特征使數(shù)據(jù)資源層不僅能夠聚合數(shù)字圖書館的內(nèi)部數(shù)據(jù)資源，還能聚合數(shù)字圖書館的外部數(shù)據(jù)資源，在一定程度上充實了數(shù)據(jù)資源層的數(shù)據(jù)資源。同時，數(shù)據(jù)資源層還包括用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)字圖書館利用深度學習技術(shù)對用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行深入研究，能夠更準確地了解和掌握目標用戶的信息需求和偏好，進而為目標用戶提供更加優(yōu)質(zhì)、專業(yè)的知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)，不僅能夠縮短用戶檢索信息的時間，還提升了數(shù)字圖書館知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)的效率。

3.2.2 信息服務(wù)層。由于目前數(shù)字圖書館數(shù)字資源層的數(shù)據(jù)還比較松散和凌亂，無法完全滿足用戶需求，因此，信息服務(wù)層作為數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)模式的中間層，就起到了承上啟下的作用。它通過云計算技術(shù)對數(shù)據(jù)資源層的數(shù)據(jù)信息進行甄別，利用元數(shù)據(jù)技術(shù)進一步挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵及揭示數(shù)據(jù)特征，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)索引。信息服務(wù)層對數(shù)據(jù)資源層的各種數(shù)據(jù)進行優(yōu)化整合，使無序數(shù)據(jù)有序化，為知識發(fā)現(xiàn)層各項功能的實現(xiàn)做準備。

3.2.3 知識發(fā)現(xiàn)層。知識發(fā)現(xiàn)層主要是通過知識發(fā)現(xiàn)、知識組織等方式保障數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。目前常用的關(guān)聯(lián)聚合、關(guān)聯(lián)分析及語義網(wǎng)等技術(shù)，可以實現(xiàn)不同類型、不同專業(yè)領(lǐng)域知識的有效組織，并且能對不同概念進行規(guī)范化處理。知識發(fā)現(xiàn)層主要是通過關(guān)聯(lián)聚合、語義網(wǎng)分析、關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)實現(xiàn)不同概念之間的關(guān)聯(lián)及不同知識單元（或知識點）的提取和關(guān)聯(lián)，最終構(gòu)建立體化的知識表示體系。

3.3 安全保障

用戶在使用數(shù)字圖書館的知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)時，有可能遭遇病毒攻擊、隱私外泄等網(wǎng)絡(luò)安全問題，從而削弱用戶的知識發(fā)現(xiàn)行為。因此，數(shù)字圖書館必須制定和落實各方面的安全措施，采取雙向認證技術(shù)、3G技術(shù)等提升信息的保密程度;構(gòu)建科學規(guī)范的管理制度，規(guī)范數(shù)字圖書館的網(wǎng)絡(luò)安全行為;定期檢測網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)并處理安全隱患，盡量把危害消除在初始階段。

4 面向深度學習的數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)應(yīng)重視人的問題

4.1 館員的專業(yè)素養(yǎng)問題

面向深度學習的數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)是一種與“互聯(lián)網(wǎng)+”時代同步、蘊含先進技術(shù)的知識服務(wù)，必須有專業(yè)人才給予支撐。因此，數(shù)字圖書館要意識到館員的專業(yè)素養(yǎng)必須與時代要求相匹配，加大“外引”和“內(nèi)培”力度，在保障人才質(zhì)量的前提下多方拓展人才引進渠道，不斷輸入新鮮血液，同時采取多種方式培養(yǎng)原有館員，激發(fā)館員的學習積極性和主動性，進而實現(xiàn)館員隊伍專業(yè)素養(yǎng)的整體提升[6]。此外，數(shù)字圖書館還要重視“理論+實踐”的培養(yǎng)模式，鼓勵館員將學到的理論知識應(yīng)用于工作實踐，形成“學習—實踐—學習”的良性循環(huán)。

4.2 用戶的信息素養(yǎng)問題

培養(yǎng)用戶的信息素養(yǎng)能力，促使其知識獲取手段逐漸科學化，有助于數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量的提升[7]。在培養(yǎng)用戶信息素養(yǎng)能力方面，數(shù)字圖書館可以采取多途徑宣傳、專題講座、信息培訓、在線課程等方式，對其進行“個性化”教育和“跟蹤式”教育。其中，“個性化”教育要針對不同用戶的認知規(guī)律、心理特征、專業(yè)背景、文化程度等因材施教，設(shè)計不同的信息素養(yǎng)教育內(nèi)容，選擇合適的信息素養(yǎng)教育方式;“跟蹤式”教育是數(shù)字圖書館積極參與用戶知識發(fā)現(xiàn)過程，隨時發(fā)現(xiàn)用戶在知識發(fā)現(xiàn)過程中遇到的問題并給予協(xié)助解決，同時依據(jù)用戶反饋及時調(diào)整教育內(nèi)容和方式。數(shù)字圖書館進行用戶信息素養(yǎng)教育培訓時，除抓好用戶的信息素養(yǎng)理論知識和實操能力外，還要提升用戶的觀察、分析、甄別等綜合信息能力，強化自我服務(wù)能力，確保用戶信息素養(yǎng)的有效提升。

5 結(jié)語

綜上所述，數(shù)字圖書館引入深度學習技術(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)將對用戶的信息行為產(chǎn)生較大影響，數(shù)字圖書館應(yīng)加大優(yōu)化整合數(shù)據(jù)資源的力度，及時更新信息技術(shù)，對用戶的知識需求和信息行為進行更加深入的調(diào)研，進一步提升數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)的質(zhì)量，穩(wěn)步推進圖書館事業(yè)不斷向前發(fā)展。

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（編校：徐黎娟）