多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的機(jī)構(gòu)畫像構(gòu)建與應(yīng)用研究

摘要：基于多源數(shù)據(jù)融合構(gòu)建的機(jī)構(gòu)畫像在圖書館信息服務(wù)場景中的應(yīng)用能夠創(chuàng)造出新的服務(wù)模式，拓展圖書館信息服務(wù)內(nèi)容的廣度和深度。

文章在數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理、建立標(biāo)簽體系及實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化等機(jī)構(gòu)畫像構(gòu)建流程的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的機(jī)構(gòu)畫像模型，并對機(jī)構(gòu)畫像在圖書館信息服務(wù)場景中的具體應(yīng)用進(jìn)行分析。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)融合；機(jī)構(gòu)畫像；信息服務(wù)；應(yīng)用場景

中圖分類號：G203.5?? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2023.0008

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，大量極具價(jià)值的顯性及隱性的多源數(shù)據(jù)被充分提供，使能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析的用戶畫像得到不斷的發(fā)展，用戶畫像的應(yīng)用更加廣泛。但用戶畫像存在的問題也很突出，例如畫像的特征僅局限于個體、研究生或博士等少量群體，信息服務(wù)大多僅是圍繞精準(zhǔn)推薦而展開。然而，像科研成果統(tǒng)計(jì)和機(jī)構(gòu)競爭力分析這類能夠輔助提出科研決策與管理需求的機(jī)構(gòu)畫像卻較少。那么，如何利用多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動進(jìn)行機(jī)構(gòu)畫像的構(gòu)建并將其應(yīng)用于圖書館具體的信息服務(wù)場景中已經(jīng)成為圖書情報(bào)界現(xiàn)階段關(guān)注的重點(diǎn)問題。本文在多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動下，按照機(jī)構(gòu)畫像的構(gòu)建流程，構(gòu)建圖書館機(jī)構(gòu)畫像模型并對其信息服務(wù)場景進(jìn)行分析。

1 相關(guān)概念概述

1.1 數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合是用來處理復(fù)雜的和異構(gòu)的原始數(shù)據(jù)以獲得可靠的和有價(jià)值信息的一種方法［1］。目前，各類數(shù)據(jù)融合的方法均在不同領(lǐng)域進(jìn)行著廣泛的應(yīng)用，例如軍事中的目標(biāo)識別和醫(yī)療中的診斷等。數(shù)據(jù)融合技術(shù)有中間件、數(shù)據(jù)倉庫及機(jī)器學(xué)習(xí)等。而多源數(shù)據(jù)融合則指使用不同的技術(shù)手段和算法工具，對數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的搜集、調(diào)查和分析，進(jìn)而將信息融合在一起，對其進(jìn)行分析與評價(jià)以得到極具價(jià)值的信息［2］。該技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)⒉煌瑏碓?、類型及結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)綜合處理，汲取其優(yōu)勢特征，從而提取出對比單一數(shù)據(jù)更具價(jià)值、科學(xué)和有效的信息。

1.2 機(jī)構(gòu)畫像

用戶特征分析是一種標(biāo)簽化的模型，它分析并建立在基本用戶特征和行為模式等數(shù)據(jù)之上，以代表特定的用戶群。機(jī)構(gòu)畫像是由孟琳首次提出，機(jī)構(gòu)畫像強(qiáng)調(diào)從核心成員發(fā)現(xiàn)、關(guān)系抽取及興趣發(fā)現(xiàn)等方面分析動態(tài)屬性［3］。機(jī)構(gòu)畫像能夠把機(jī)構(gòu)及其內(nèi)部成員均視為統(tǒng)一的整體而非單一的個體，用以研究固有屬性和動態(tài)改變，并對差異性進(jìn)行歸納總結(jié)，從而構(gòu)建出標(biāo)簽化模型。機(jī)構(gòu)也可以被看作是不同個體的組合體，所以，機(jī)構(gòu)畫像中信息也是不同用戶畫像信息的組合體，其信息主要包括長時(shí)期內(nèi)相對穩(wěn)定的靜態(tài)特征和處于動態(tài)變化的動態(tài)特征［4］。

2 多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的機(jī)構(gòu)畫像構(gòu)建流程

多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的機(jī)構(gòu)畫像構(gòu)建大致可以分為三個核心環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理、建立標(biāo)簽體系和機(jī)構(gòu)畫像可視化。

2.1 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

機(jī)構(gòu)畫像能夠在建立不同類型的標(biāo)簽和關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確捕捉所有機(jī)構(gòu)信息，使機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)能夠被結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化和組織化，以方便數(shù)據(jù)提取等分析工作的開展

［5］。多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動下機(jī)構(gòu)畫像的數(shù)據(jù)來源渠道多樣，包括機(jī)構(gòu)基本信息、機(jī)構(gòu)科研特征、第三方評價(jià)等。在對機(jī)構(gòu)畫像進(jìn)行構(gòu)建時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)利用自動監(jiān)測和自動數(shù)據(jù)收集方法，酌情整合和更新數(shù)據(jù)。對于機(jī)構(gòu)畫像的數(shù)據(jù)大致可以分為基本信息、機(jī)構(gòu)研究特征和第三方評價(jià)三類，如表1所示。其數(shù)據(jù)源主要包括：（1）商業(yè)數(shù)據(jù)庫，如文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫等；（2）自建數(shù)據(jù)庫，如項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫和人才數(shù)據(jù)庫等；（3）公開信息，涉及機(jī)構(gòu)年鑒和第三方評價(jià)報(bào)告等；（4）機(jī)構(gòu)管理部門，包括管理部門和人事部門等。

多源數(shù)據(jù)的獲取決定了不同數(shù)據(jù)源所反映的信息不同，有的側(cè)重于機(jī)構(gòu)基本信息，有的表達(dá)了機(jī)構(gòu)科研特征和第三方評價(jià)。為了融合這些異構(gòu)數(shù)據(jù)，圖書館要確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性，同時(shí)要解決字段統(tǒng)一映射的問題，考慮到?jīng)_突、結(jié)構(gòu)沖突等情況。同時(shí)，圖書館在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，要對不同來源的數(shù)據(jù)采用不同的權(quán)重，將數(shù)據(jù)在特定應(yīng)用場景下的重要程度考慮在內(nèi)［6］?？傊?，多源數(shù)據(jù)的融合涉及到數(shù)據(jù)的字段映射與補(bǔ)充、同名消歧、數(shù)據(jù)權(quán)重等多個方面，做好數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理，是面向多源數(shù)據(jù)融合的機(jī)構(gòu)畫像構(gòu)建的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理作為機(jī)構(gòu)畫像構(gòu)建的必要環(huán)節(jié)，其可以對獲取到的源數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理。例如，面對數(shù)據(jù)不一致的問題，圖書館可以通過數(shù)據(jù)集成等方式，將具有多個來源的數(shù)據(jù)用以整合；面對數(shù)據(jù)缺失的問題，圖書館可以通過編寫相應(yīng)的程序進(jìn)行特殊值或空值的填充得以解決；面對數(shù)據(jù)重復(fù)的問題，圖書館可以通過SQL語句中的distinct函數(shù)等進(jìn)行過濾［7］。在解決以上諸多數(shù)據(jù)問題后，圖書館還需要通過人工篩查等方式，對研究價(jià)值較低的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，方能獲得最終所需的測試數(shù)據(jù)。

2.2 建立機(jī)構(gòu)畫像標(biāo)簽體系

分類、聚類和回歸分析等算法可以用來分析相應(yīng)的機(jī)構(gòu)畫像數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，形成機(jī)構(gòu)畫像標(biāo)簽體系，如圖1所示。

由圖1可知，機(jī)構(gòu)畫像的標(biāo)簽體系由基礎(chǔ)屬性、特征屬性和學(xué)術(shù)屬性三部分構(gòu)成。由于機(jī)構(gòu)畫像的數(shù)據(jù)來源是多渠道、多格式的，為了適應(yīng)多源數(shù)據(jù)的實(shí)際情況，機(jī)構(gòu)畫像的標(biāo)簽提取涵蓋了機(jī)構(gòu)的整體情況和個體構(gòu)成情況，勾勒出機(jī)構(gòu)的基本信息與特征。同時(shí)，多源數(shù)據(jù)應(yīng)用于信息服務(wù)場景，那么機(jī)構(gòu)畫像也從學(xué)術(shù)屬性維度構(gòu)建了標(biāo)簽體系，包括期刊論文、會議論文、學(xué)術(shù)專著等等。機(jī)構(gòu)畫像標(biāo)簽體系實(shí)際上就是將機(jī)構(gòu)信息抽象化得描述出來，是對機(jī)構(gòu)情況的整體感知，標(biāo)簽?zāi)軌蚴刮覀兏雍唵魏椭庇^地掌握機(jī)構(gòu)的特征，也能充分應(yīng)用處理后的多源數(shù)據(jù)來進(jìn)行解釋說明。

2.3 機(jī)構(gòu)畫像可視化

機(jī)構(gòu)畫像可視化是機(jī)構(gòu)畫像所呈現(xiàn)的最終環(huán)節(jié)，能夠幫助機(jī)構(gòu)理解機(jī)構(gòu)畫像的標(biāo)簽含義、分析發(fā)展?fàn)顟B(tài)并全面了解基本情況。如今，隨著技術(shù)的廣泛發(fā)展，畫像可視化的方式也更加豐富，例如，詞云圖、折線圖和臉譜圖等是其常用的可視化方式［8］。機(jī)構(gòu)畫像可視化的實(shí)現(xiàn)難易程度和復(fù)雜程度等都不是評價(jià)結(jié)果的關(guān)鍵所在，圖書館需要根據(jù)機(jī)構(gòu)畫像內(nèi)容去選擇最為合適的可視化方式。本文分別從機(jī)構(gòu)畫像的三個屬性介紹可視化的方式：（1）機(jī)構(gòu)基本屬性標(biāo)簽可視化。機(jī)構(gòu)名稱、成立時(shí)間、科研平臺、學(xué)科領(lǐng)域、地理位置和組織架構(gòu)等使用樹圖可視化；機(jī)構(gòu)構(gòu)成可以單獨(dú)使用樹圖展示；科技人才構(gòu)成可以使用餅狀圖可視化。（2）機(jī)構(gòu)科研屬性標(biāo)簽可視化。機(jī)構(gòu)科研成果使用表可視化；機(jī)構(gòu)科研項(xiàng)目的研究特點(diǎn)可以使用文本標(biāo)簽可視化。（3）機(jī)構(gòu)評價(jià)屬性標(biāo)簽可視化。通過使用折線圖可視化展示機(jī)構(gòu)自然指數(shù)排名；學(xué)科排名和機(jī)構(gòu)排名等可以使用條形圖可視化。

3 多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的機(jī)構(gòu)畫像模型構(gòu)建

基于多源數(shù)據(jù)融合的機(jī)構(gòu)畫像模型的構(gòu)建可以分為五個層面，它由數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)處理層、人像顯示層和信息服務(wù)層組成，如圖2所示。其中，數(shù)據(jù)源層作為組織畫像所獲得的原始數(shù)據(jù)的來源，其所選擇出的數(shù)據(jù)源在相應(yīng)的專業(yè)內(nèi)需具有相對較高的可靠性以及認(rèn)可度，由圖可知，多源數(shù)據(jù)的來源十分廣泛且差別較大，數(shù)據(jù)的類型不同、格式不一致，可能存在數(shù)據(jù)缺失與重復(fù)等問題。在數(shù)據(jù)處理層，主要對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和校對，剔除數(shù)據(jù)中不符合需要的數(shù)據(jù)。同時(shí)，針對多個來源數(shù)據(jù)的部分，系統(tǒng)根據(jù)上下文修補(bǔ)完善不規(guī)范或不完整的數(shù)據(jù)以保證多源數(shù)據(jù)的價(jià)值和完整性。

不僅如此，數(shù)據(jù)處理層還利用自動挖掘、文本挖掘等技術(shù)收集靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行審核、清洗和標(biāo)簽分類處理。同時(shí)，數(shù)據(jù)處理層進(jìn)一步提取統(tǒng)計(jì)以上數(shù)據(jù)，將其結(jié)構(gòu)重組，對差異化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，使用自然語言處理，建立起數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，將關(guān)聯(lián)結(jié)果變換為可被展示的畫像展示層。展示層包含了數(shù)據(jù)可視化、機(jī)構(gòu)畫像和數(shù)據(jù)展示，能夠直接解釋數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，用于直觀展示靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)的特征，建立起機(jī)構(gòu)的畫像，記錄并描繪機(jī)構(gòu)主要特征與發(fā)展情況。多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的機(jī)構(gòu)畫像模型頂層是信息服務(wù)層，這一層級被認(rèn)為是機(jī)構(gòu)情況的延伸，服務(wù)層能夠提供信息服務(wù)、參考咨詢服務(wù)、資源推薦服務(wù)以及嵌入式學(xué)科服務(wù)，既能夠?yàn)閳D書館的決策、管理和研究過程提供必要的信息，也能夠?qū)C(jī)構(gòu)的信息統(tǒng)計(jì)與人力資源趨勢分析提供精準(zhǔn)的建議。同時(shí)，信息服務(wù)層能夠適應(yīng)不斷變化的信息服務(wù)需求，及時(shí)更新、優(yōu)化和改進(jìn)現(xiàn)有的資料數(shù)據(jù)庫。

4 多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的圖書館機(jī)構(gòu)畫像的應(yīng)用

對圖書館而言，基于多源數(shù)據(jù)融合構(gòu)建機(jī)構(gòu)畫像，利用相應(yīng)的機(jī)構(gòu)畫像可以為部門機(jī)構(gòu)提供多元的信息服務(wù)。圖書館對來源不同、結(jié)構(gòu)不同、完整程度不同的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘清洗與處理，從中綜合集成為具有統(tǒng)一結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，形成覆蓋全面、鏈接廣泛的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)庫，豐富了信息服務(wù)的場景。圖書館以多源數(shù)據(jù)匯聚與計(jì)算的結(jié)果為依托，借助標(biāo)簽化、信息化與可視化的手段，構(gòu)建完整的機(jī)構(gòu)畫像。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則計(jì)算與數(shù)據(jù)挖掘匹配技術(shù)，能夠精準(zhǔn)實(shí)時(shí)地獲取符合機(jī)構(gòu)用戶興趣和需求的信息，進(jìn)一步提升信息服務(wù)的能力。具體的服務(wù)應(yīng)用場景包括參考咨詢服務(wù)、資源推薦服務(wù)、嵌入式學(xué)科服務(wù)等。

4.1 參考咨詢服務(wù)

多源數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用在信息分析方面積累了大量豐富的經(jīng)驗(yàn)，通過多源數(shù)據(jù)融合，圖書館信息獲取能力與交流溝通能力均有提高。圖書館機(jī)構(gòu)畫像能夠及時(shí)捕捉到靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)，了解多源數(shù)據(jù)載體的多樣性與復(fù)雜性，能夠熟練運(yùn)用各種信息源，進(jìn)而從龐雜的信息來源中提取潛在有效信息。同時(shí)，由于圖書館機(jī)構(gòu)畫像形成分類標(biāo)簽與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，具備較強(qiáng)的理解能力和表達(dá)能力，能夠引導(dǎo)用戶和機(jī)構(gòu)充分表達(dá)其需求［9］?；诖耍瑘D書館的參考咨詢服務(wù)有了進(jìn)一步突破：第一，多源數(shù)據(jù)融合打破了不同數(shù)據(jù)庫的壁壘，形成更為寬闊的數(shù)據(jù)池，便于用戶和機(jī)構(gòu)對書刊信息的查詢，擴(kuò)大了文獻(xiàn)參考咨詢的范圍；第二，通過多源數(shù)據(jù)，圖書館能夠減少檢索信息的模糊性和不確定性，降低語義偏差，較強(qiáng)的理解能力能夠敏銳捕捉到用戶和機(jī)構(gòu)需要參考咨詢的問題，及時(shí)對用戶和機(jī)構(gòu)訪問各類數(shù)據(jù)庫以及互聯(lián)網(wǎng)上各種信息資源時(shí)所遇到的問題給予解答；第三，多源數(shù)據(jù)融合使數(shù)據(jù)來源更加廣泛，信息應(yīng)用更加全面，圖書館在參考咨詢服務(wù)過程中，有能力為機(jī)構(gòu)提供科研查新、專題咨詢、代查代檢、定題跟蹤等服務(wù)。

4.2 資源推薦服務(wù)

通過機(jī)構(gòu)畫像提取機(jī)構(gòu)的行為特征和動態(tài)需求變化，可以預(yù)測現(xiàn)有機(jī)構(gòu)未來短期內(nèi)的興趣和行為偏好的轉(zhuǎn)變，圖書館及時(shí)通過特征對比等方式與類似的畫像模型資源進(jìn)行匹配，可以改善傳統(tǒng)資源推薦服務(wù)的局限性。多源數(shù)據(jù)融合，一方面擴(kuò)大了數(shù)據(jù)收集范圍和渠道來源，從數(shù)量看更加全面，另一方面對數(shù)據(jù)進(jìn)行有規(guī)則的篩選和重組，應(yīng)用不同方法進(jìn)行交叉驗(yàn)證，保證了數(shù)據(jù)的科學(xué)性和質(zhì)量，這就使圖書館資源推薦服務(wù)更加精準(zhǔn)。通過機(jī)構(gòu)畫像，圖書館可以根據(jù)機(jī)構(gòu)用戶的數(shù)據(jù)庫檢索、下載日志，以及發(fā)表論文的引文分析、關(guān)鍵詞分析，精準(zhǔn)識別、呈現(xiàn)機(jī)構(gòu)用戶重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù)庫、期刊和關(guān)鍵詞云，實(shí)現(xiàn)向機(jī)構(gòu)用戶精準(zhǔn)推送最新科技文獻(xiàn)資源。此外，圖書館構(gòu)建的機(jī)構(gòu)畫像是在實(shí)時(shí)監(jiān)測機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)上不斷補(bǔ)充與完善的，多源數(shù)據(jù)融合處于動態(tài)更新調(diào)整狀態(tài)，因此，圖書館能夠?qū)崟r(shí)地為機(jī)構(gòu)推薦符合需求的資源，為機(jī)構(gòu)的研究提供有效的參考依據(jù)。

4.3 嵌入式學(xué)科服務(wù)

嵌入式學(xué)科服務(wù)是利用機(jī)構(gòu)畫像改善圖書館服務(wù)的重要方向之一。圖書館根據(jù)機(jī)構(gòu)的實(shí)際行為偏好，對服務(wù)內(nèi)容進(jìn)行層次分析，開展不同的工作，包括數(shù)據(jù)資源服務(wù)（本館的數(shù)據(jù)資源和外部的數(shù)據(jù)資源）、學(xué)科概貌分析、專業(yè)信息分析以及學(xué)科熱點(diǎn)分析。在此過程中，涉及到來源廣泛、結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一的多源數(shù)據(jù)，這就需要圖書館做好多源數(shù)據(jù)融合工作，處理多種來源異構(gòu)的數(shù)字資源，包括引文分析、文本挖掘分析等等。圖書館要對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，避免數(shù)據(jù)冗余的問題，要通過數(shù)據(jù)構(gòu)建起不同機(jī)構(gòu)的真實(shí)描述，從學(xué)科樣貌到專業(yè)信息再到學(xué)科熱點(diǎn)分析，每一個階段都做好嵌入工作，將數(shù)據(jù)動態(tài)性的特征要求在數(shù)據(jù)層面有所體現(xiàn)，做好學(xué)科服務(wù)的多源數(shù)據(jù)處理問題，進(jìn)一步提供與最新熱點(diǎn)和優(yōu)質(zhì)知識資源相匹配的嵌入式學(xué)科服務(wù)，如研究趨勢分析報(bào)告等，有效提高知識應(yīng)用和知識創(chuàng)新的價(jià)值。

5 結(jié)語

綜上所述，機(jī)構(gòu)畫像能夠?qū)C(jī)構(gòu)基本信息和科研行為特征進(jìn)行全面的展示。本文在多源數(shù)據(jù)融合的視角下，提出了一個三階段的機(jī)構(gòu)畫像構(gòu)建過程，并對機(jī)構(gòu)畫像模型及其信息服務(wù)場景進(jìn)行分析。在大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展的時(shí)代，基于機(jī)構(gòu)畫像模型對信息服務(wù)的場景應(yīng)用進(jìn)行分析為語義挖掘和人工智能等進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合與關(guān)聯(lián)提供了新的思路。同時(shí)，豐富機(jī)構(gòu)的標(biāo)簽內(nèi)容，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)模式的服務(wù)范圍，將成為未來圖書館知識服務(wù)的重要發(fā)展方向。

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作者簡介：

高紅蓮（1968-），女，巨野縣工人文化宮館員。研究方向：圖書館管理與服務(wù)。

（收稿日期：2022-12-03 責(zé)任編輯：劉 渝）

Research on Construction and Application of Institutional

Portrait Driven by Multi-Source Data Fusion

Gao Hong-lian

Abstract：

TheInstitutional portrait based on multi-source data fusionin library information service scenes can create new modes and expand the breadth and depth of library information service content. On the basis of data acquisition and preprocessing， establishment of label system and realization of data visualization and other institutional portrait construction processes， this paper designs a multi-source data fusion driven institutional portrait mode， and analyzes the specific application of institutional portrait in library information service scenarios.

Keywords：Data Fusion; Organization Portrait; Information Service; Application Scenario