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数字信息资源聚合方式

2013年,百度知道推出了知识搜索服务,针对相关领域的关键词检索提供满足用户需求的个性化检索结果。目前己上线的有口碑搜索、医疗搜索、答案聚合及数据图谱等功能。其中答案聚合功能可以基于用户的问题与百度知道内的相关资源进行聚合,直接为用户提供最佳答案。比如用户提出“如何通过系统借还图书”、“计算机语言有哪些”等常见问题时,百度知道会检索相关优质回答自动展示给用户,快速满足用户需求。此外,百度依据聚合结果,提供数据图谱,以满足用户对信息检索更直观的需求,例如用户问“吉林省有多少个图书馆”时,百度知道能够对用户的提问内容进行精准识别与理解,依托实体信息库,对用户的提问进行查询和推理计算,最终将用户需要的答案通过直观的可视化技术方案,呈现给用户,全面提升用户体验。百度知道采用热点知识分析、知识推荐、数据可视化等技术和方法,更全面和直观的为用户呈现答案,实现了信息的高效分享和传递。百度知道这一资源聚合的方式,亦可用于数字图书馆资源聚合中,为数字图书馆资源的聚合提供了参考和借鉴。

    数字图书馆资源聚合是为了实现各类资源之间的有效关联,从而为用户提供优质、高效的知识服务。从数字资源加工处理的程度及技术方法来看,数字图书馆资源聚合包括三个层面,分别为数据聚合、信息聚合和知识聚合,对数字图书馆资源进行数据聚合可采用基于导航系统的网络资源聚合模式;信息聚合通常都采用基于链接系统的信息资源聚合模式;知识聚合可以利用基于知识本体的网络资源聚合模式。

    数字图书馆资源聚合表现为统一检索与资源调度两个方面。前者指根据资源的特征,从不同的数据库中提取资源,将满足用户需求的查询结果反馈给用户,它反映的是资源的统一性;后者指通过OpenURL技术实现异构资源的链接,并根据资源连接的强弱程度确定向读者提供的资源,它反映的是资源的关联性资源聚合的应用在各个领域越来越受重视,很多网站及图书馆均利用不同的技术和方法对资源进行资源聚合,推出知识搜索服务,多维度呈现知识内容。

    目前,数字图书馆领域具有代表性的是,CALls专门开发出了一组数字图书馆门户的聚合应用系统。王文清在《构建高效数字图书馆综合服务门户》一文中提到:将数据库中的内容数据通过筛选、复制、导入等技术聚合起来,建立资源的联合存储,实现资源的内容聚合。CALIS正在研制“联合资源仓储管理与服务系统”,可以实现对多种资源的规划管理,提供对多种类型资源的跨库检索和多种分类体系的资源导航功能。CALIS的两个子项目《CALIS高校专题特色数据库》和《CALIS高校学位论文全文数据库》都属于资源聚合型门户。

    此外,超星发现、重点学科领域网络信息资源导航、中国高校人文社会科学信息网、方略知识管理等建立了数字资源聚合系统,将互联网上的各种类型的结构与非结构化的开放性的学术网络信息资源进行聚合。