（南陽(yáng)師范學(xué)院圖書館? 河南 南陽(yáng)? 473061）

摘要：多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合可以提高圖書館的資源利用效率和拓寬資源共享范圍。文章在解析相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，分析了面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合流程；借鑒關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)鏈接融合法，從數(shù)字資源層、知識(shí)融合層和知識(shí)服務(wù)層構(gòu)建面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合與服務(wù)模型。面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)服務(wù)包含自助式知識(shí)導(dǎo)航、場(chǎng)景化知識(shí)推薦、智能化知識(shí)咨詢等服務(wù)；最后以多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源為例進(jìn)行了案例研究。

關(guān)鍵詞：多模態(tài)數(shù)據(jù)；館藏資源；知識(shí)融合；知識(shí)服務(wù)

中圖分類號(hào)：G250.7??? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2023.0072

信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，為圖書館知識(shí)服務(wù)方式變革提供了新途徑和新方向。知識(shí)融合的理念可以對(duì)館藏?cái)?shù)字資源進(jìn)行有效融合，優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)館藏資源的高效共享，為用戶提供高質(zhì)量的知識(shí)服務(wù)內(nèi)容。開(kāi)展面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合與知識(shí)服務(wù)研究有利于深化資源建設(shè)，完善資源結(jié)構(gòu)，提高服務(wù)效率，以及為建設(shè)智慧圖書館奠定基礎(chǔ)［1］。同時(shí)，多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源知識(shí)融合技術(shù)可以協(xié)助圖書館提高知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力，深挖用戶需求和偏好，在用戶需求與知識(shí)服務(wù)之間建立精準(zhǔn)聯(lián)系。

目前，圖情領(lǐng)域關(guān)于多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源知識(shí)融合模式的研究主要在突變?cè)~融合法、語(yǔ)義融合法和人工智能技術(shù)融合法等方面，較少?gòu)年P(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)鏈接融合角度探究多模態(tài)數(shù)字資源融合路徑。例如，彭國(guó)超等［2］基于突變?cè)~，從共現(xiàn)詞次數(shù)以及共現(xiàn)詞數(shù)角度探討知識(shí)融合方法，認(rèn)為圖書館知識(shí)服務(wù)需要多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源提供支持；皇甫娟［1］從語(yǔ)義角度出發(fā)，構(gòu)建了多模態(tài)數(shù)據(jù)知識(shí)融合模型，從學(xué)科服務(wù)、科研支持、空間服務(wù)三個(gè)方面提出了圖書館多模態(tài)數(shù)據(jù)資源知識(shí)融合的未來(lái)發(fā)展路徑；李廣建等［3］提出要借助人工智能技術(shù)、分布式計(jì)算處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等對(duì)館藏?cái)?shù)據(jù)資源進(jìn)行加工處理，以實(shí)現(xiàn)館藏?cái)?shù)據(jù)知識(shí)融合，認(rèn)為通過(guò)館藏?cái)?shù)據(jù)知識(shí)融合可以提高圖書館的智能化水平。因此，本文從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)鏈接融合法出發(fā)提出多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合模型，以多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源為例進(jìn)行案例研究，以期為圖書館館藏資源建設(shè)提供參考借鑒。

1? 相關(guān)概念解析

1.1? 知識(shí)融合

知識(shí)融合［4］是指根據(jù)知識(shí)資源的特征、使用目的，結(jié)合算法工具將采集到的知識(shí)資源融合在一起，以得到較高應(yīng)用價(jià)值的知識(shí)。知識(shí)融合的算法包含語(yǔ)義規(guī)則［5］、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)［6］、D-S理論［7］、主題圖

［8］、模糊理論［9］等。知識(shí)融合可以產(chǎn)生新知識(shí)，為用戶決策提供新方向和新思路，使得知識(shí)服務(wù)更加高效［10］。目前，圖情領(lǐng)域關(guān)于知識(shí)融合的研究主要集中在技術(shù)體系、案例研究等方面，例如，陳沫等

［11］從計(jì)算層、功能層和任務(wù)層總結(jié)了大數(shù)據(jù)背景下知識(shí)融合的技術(shù)體系；溫芳芳等［12］以新冠肺炎為例，探討一種多學(xué)科知識(shí)融合的方案。

1.2? 多模態(tài)知識(shí)融合

模態(tài)可以是一種信息符號(hào)，如文字、數(shù)字、音頻、視頻等。多模態(tài)知識(shí)融合

［13］是指運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)抽取、知識(shí)關(guān)聯(lián)等方法，對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值抽取，將同一本體和概念相似的知識(shí)聚合在一起。多模態(tài)知識(shí)融合可以解決數(shù)據(jù)沖突問(wèn)題以及發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值，更加客觀與精準(zhǔn)。目前，關(guān)于多模態(tài)知識(shí)融合的研究主要集中在融合路徑、知識(shí)圖譜構(gòu)建等方面。例如，陳平等

［14］基于我國(guó)科技期刊集群平臺(tái)，提出了多模態(tài)科技期刊融合與傳播路徑；王華瓊等［15］基于醫(yī)學(xué)社交媒體多模態(tài)數(shù)據(jù)，提出多模態(tài)知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法。

1.3? 知識(shí)服務(wù)

知識(shí)服務(wù)［16］是指通過(guò)一定方法匯集和處理各類資源，以幫助用戶獲取知識(shí)、解決問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)資源增值。知識(shí)服務(wù)可以滿足用戶對(duì)于知識(shí)應(yīng)用和共享的需求，具有高度專業(yè)性、高附加值、強(qiáng)交互性、個(gè)性化等特性［16］。目前，圖情領(lǐng)域關(guān)于知識(shí)服務(wù)的研究主要集中在體系構(gòu)建、平臺(tái)設(shè)計(jì)、服務(wù)模式等方面。例如，付露瑤等［17］基于數(shù)字素養(yǎng)視角，從應(yīng)用層和保障層兩方面構(gòu)建了高校圖書館知識(shí)服務(wù)體系；郭雨梅等［18］基于開(kāi)放科學(xué)的新形勢(shì)，提出科技期刊知識(shí)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)分為信息服務(wù)、產(chǎn)品服務(wù)和解決方案三個(gè)層次；魏大威等［19］從知識(shí)生產(chǎn)、組織、發(fā)現(xiàn)、傳播、存儲(chǔ)5個(gè)角度總結(jié)了Web 3.0背景下圖書館知識(shí)服務(wù)模式，以滿足用戶動(dòng)態(tài)需求。

1.4? 多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源

多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源指的是具有兩種或兩種以上模態(tài)（即多種表現(xiàn)形式）的館藏?cái)?shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以包括文本、圖片、音頻、視頻等多種格式和表現(xiàn)形式。這種資源可以綜合不同媒體類型的信息，以提供更豐富、全面的信息體驗(yàn)。例如，科技類論文是一種多模態(tài)數(shù)字資源，因?yàn)樗劝谋绢悢?shù)據(jù)（例如論文的文字內(nèi)容），也包含實(shí)驗(yàn)數(shù)字類數(shù)據(jù)（例如實(shí)驗(yàn)結(jié)果的圖片、視頻或其他數(shù)字化的數(shù)據(jù)）。這樣的多模態(tài)資源能夠更好地展示研究成果，使讀者能夠通過(guò)多種感知方式更好地理解和吸收信息。

綜上所述，面向多模態(tài)館藏資源的知識(shí)融合與服務(wù)是指運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)抽取、知識(shí)聚合等多模態(tài)知識(shí)融合方法，將多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源進(jìn)行知識(shí)關(guān)聯(lián)、知識(shí)融合，深入挖掘知識(shí)價(jià)值，最后根據(jù)知識(shí)融合結(jié)果與用戶需求進(jìn)行匹配，幫助用戶獲取知識(shí)、解決問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)多模態(tài)館藏資源知識(shí)增值，提高資源利用效率。

2? 面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合流程

圖書館擁有海量的數(shù)字資源，來(lái)源多元，具有多模態(tài)的特性，包含了文本、圖片、音頻、視頻等多種媒體類型。圖書館可以充分利用館藏資源多模態(tài)特性，提供多樣化的服務(wù)和功能。比如，通過(guò)文字搜索、圖像識(shí)別、語(yǔ)音搜索、視頻播放等功能，使用戶可以根據(jù)自身需求以多種方式訪問(wèn)、獲取和利用數(shù)字資源。本文結(jié)合知識(shí)融合相關(guān)研究成果，將面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合流程分為資源采集與處理、知識(shí)抽取與描述、知識(shí)聚類與融合、知識(shí)服務(wù)與應(yīng)用。

2.1? 資源采集與處理

資源采集與處理是多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源知識(shí)融合的基礎(chǔ)，該過(guò)程包含館藏資源采集、清洗、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與存儲(chǔ)。一方面，圖書館需要通過(guò)爬蟲等工具從自建數(shù)據(jù)庫(kù)、第三方數(shù)據(jù)庫(kù)等采集館藏資源；另一方面，由于館藏?cái)?shù)字資源包含文字、圖片、音頻等模態(tài)的資源，圖書館需要利用CVAT、VOTT等工具進(jìn)行多輪標(biāo)注，結(jié)合現(xiàn)有實(shí)體及語(yǔ)義關(guān)系標(biāo)注規(guī)范進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，從而獲得統(tǒng)一的多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源數(shù)據(jù)集。最后對(duì)加工好的館藏資源進(jìn)行存儲(chǔ)，以方便后續(xù)知識(shí)抽取與描述。

2.2? 知識(shí)抽取與描述

知識(shí)抽取與描述包含知識(shí)單元抽取、實(shí)體對(duì)齊兩部分。首先，對(duì)已采集的多模態(tài)館藏資源進(jìn)行知識(shí)單元抽取，采用N元組描述知識(shí)單元，建立知識(shí)間的關(guān)系；其次，進(jìn)行實(shí)體對(duì)齊，判斷不同模態(tài)的數(shù)據(jù)實(shí)體是否指向同一對(duì)象，可采用AlignE等方法實(shí)現(xiàn)實(shí)體對(duì)齊；最后，建立多維度實(shí)體對(duì)，為知識(shí)融合奠定基礎(chǔ)。

2.3? 知識(shí)聚類與融合

知識(shí)聚類與融合是指對(duì)多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源中抽取的知識(shí)單元進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類和融合。目前，關(guān)于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)融合方法主要有兩類［20］：一是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)鏈接融合法。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)融合法包含實(shí)體抽取、實(shí)體鏈接兩部分，實(shí)體抽取可利用上述知識(shí)抽取模型完成，實(shí)體鏈接可利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)融合方法建立實(shí)體與實(shí)體間聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)多模態(tài)知識(shí)融合。二是相似度算法融合法。相似度算法融合是利用相似度算法計(jì)算來(lái)判斷不同實(shí)體間的相似性，然后將相似度高的實(shí)體進(jìn)行融合，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)融合。

2.4? 知識(shí)服務(wù)與應(yīng)用

多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源知識(shí)融合的目的是滿足用戶日益增長(zhǎng)的知識(shí)需求，提高館藏資源的利用效率，實(shí)現(xiàn)知識(shí)增值。因此，面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)服務(wù)可在知識(shí)融合的基礎(chǔ)上，借助相關(guān)系統(tǒng)平臺(tái)，為用戶提供知識(shí)決策、使用和創(chuàng)新服務(wù)，例如，關(guān)聯(lián)性知識(shí)檢索、場(chǎng)景化知識(shí)推送等服務(wù)，全方位提高圖書館的智慧化水平。

3? 面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合與服務(wù)模型

基于上述知識(shí)融合與服務(wù)流程，本文借鑒關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)鏈接融合法，從數(shù)字資源層、知識(shí)融合層和知識(shí)服務(wù)層構(gòu)建面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合與服務(wù)模型（見(jiàn)圖1）。數(shù)字資源層是基礎(chǔ)層，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集和加工處理；知識(shí)融合層是核心層，通過(guò)詞表映射、實(shí)體識(shí)別等實(shí)現(xiàn)知識(shí)融合，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)字資源關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集；知識(shí)服務(wù)層是應(yīng)用層，可為用戶提供自助式知識(shí)導(dǎo)航、場(chǎng)景化知識(shí)推薦、智能化知識(shí)咨詢等服務(wù)，提高多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的利用效率。

3.1? 數(shù)字資源層

數(shù)字資源層是多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源知識(shí)融合的基礎(chǔ)。由于數(shù)字資源多模態(tài)的特性，數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，訪問(wèn)接口不一，因此，該層需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。首先，將采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)按照制定的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行重新描述；其次，抽取相關(guān)的實(shí)體和屬性，構(gòu)建領(lǐng)域本體；接著，為每個(gè)實(shí)體賦予單獨(dú)的URI標(biāo)識(shí)，并通過(guò)轉(zhuǎn)換器等自動(dòng)化工具將其轉(zhuǎn)化成RDF格式；最后，在每個(gè)資源間建立RDF鏈接，為形成關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集奠定基礎(chǔ)。

3.2? 知識(shí)融合層

多模態(tài)館藏?cái)?shù)據(jù)之間會(huì)采用特定的詞匯表術(shù)語(yǔ)和本體來(lái)描述數(shù)據(jù)，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)集間不能實(shí)現(xiàn)共享，因此，需要建立關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集間的關(guān)聯(lián)關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)融合。知識(shí)融合層是多模態(tài)館藏?cái)?shù)據(jù)資源知識(shí)融合模型的核心層，主要是通過(guò)相關(guān)原則實(shí)現(xiàn)知識(shí)聚類、分析和融合，建立一個(gè)多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集，為知識(shí)服務(wù)與應(yīng)用提供支持。首先是詞表映射，查找到同一概念或者關(guān)系的不同表述，映射并關(guān)聯(lián)；其次是實(shí)體識(shí)別，將指向同一實(shí)體的數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)；最后是知識(shí)融合，對(duì)同一實(shí)體對(duì)象進(jìn)行篩選和融合，構(gòu)建新的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，形成多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集。

3.3? 知識(shí)服務(wù)層

知識(shí)服務(wù)層主要是為用戶提供服務(wù)，該層的關(guān)鍵是準(zhǔn)確理解和分析用戶的知識(shí)需求，建立需求與多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源間的匹配關(guān)系，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)。多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集通過(guò)查詢和傳送引擎為用戶提供導(dǎo)航、查詢和個(gè)性化定制服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多模態(tài)數(shù)字資源的關(guān)聯(lián)性知識(shí)檢索、場(chǎng)景化知識(shí)推薦、智能化知識(shí)咨詢等，用戶可以使用瀏覽器、搜索引擎等工具來(lái)調(diào)用服務(wù)功能；自助式知識(shí)導(dǎo)航服務(wù)是通過(guò)知識(shí)導(dǎo)航動(dòng)態(tài)顯示知識(shí)關(guān)聯(lián)結(jié)果，協(xié)助用戶挖掘到感興趣的主題，方便用戶全面掌握知識(shí)點(diǎn)；場(chǎng)景化知識(shí)推薦是將用戶所處情境與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)相匹配，為用戶提供特定情境下的知識(shí)推薦，滿足用戶動(dòng)態(tài)需求；智能化知識(shí)咨詢是指一對(duì)一的實(shí)時(shí)咨詢，用戶只要輸入需求，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提取知識(shí)關(guān)聯(lián)結(jié)果，實(shí)時(shí)反饋用戶需求，從而實(shí)現(xiàn)智能化參考咨詢服務(wù)。

4? 面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合與服務(wù)案例研究

由于文物繪畫數(shù)字資源中包含文字、圖片、音頻、視頻等格式，數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，具有典型的多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征，故本文以文物繪畫數(shù)字資源為例進(jìn)行面向多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源的知識(shí)融合與服務(wù)的案例研究。根據(jù)上述模型，本文主要從元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)、本體構(gòu)建、知識(shí)融合以及服務(wù)應(yīng)用四個(gè)方面進(jìn)行分析。

4.1? 多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源的元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)

由于文物繪畫數(shù)字資源種類繁多，描述文物數(shù)字資源需要注意的是既要揭示數(shù)字對(duì)象，又要與相對(duì)應(yīng)的文物圖片、文物實(shí)物等相互關(guān)聯(lián)。本文對(duì)文物繪畫數(shù)字資源的元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)參考了文物館藏體系規(guī)范、DC等標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合文物數(shù)據(jù)特征加以修改與完善，構(gòu)建了文物繪畫數(shù)字資源的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（見(jiàn)表1）。

4.2? 多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源的本體構(gòu)建

文物領(lǐng)域的本體類型包含一般概念本體、人名本體、地點(diǎn)和時(shí)間本體、事件本體、領(lǐng)域本體等。本文依據(jù)七步法構(gòu)建多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源本體（見(jiàn)圖2）。一是明確領(lǐng)域與范疇。本文構(gòu)建的文物繪畫本體包含從古代到近代所有的繪畫類文獻(xiàn)，通過(guò)這一概念的界定，從而明確本體的應(yīng)用范疇。二是評(píng)估已有本體的可用性。如果現(xiàn)有本體通過(guò)分析后可復(fù)用，這會(huì)減輕一定的工作量，提高本體的兼容性。三是列舉術(shù)語(yǔ)和概念。為盡可能多的獲取到文物繪畫數(shù)字資源的相關(guān)概念和術(shù)語(yǔ)，可通過(guò)枚舉的方式進(jìn)行列舉。四是定義類及層次關(guān)系。明確各個(gè)概念間的邏輯關(guān)系，建立層次結(jié)構(gòu)。五是定義屬性及屬性關(guān)系。利用屬性來(lái)描述每個(gè)類，定義屬性與類之間的關(guān)系。六是本體實(shí)例化。選擇一個(gè)類并創(chuàng)建類的對(duì)象，接著填寫對(duì)應(yīng)的屬性和屬性值，從而生成一個(gè)實(shí)例。七是本體檢驗(yàn)。評(píng)估實(shí)體是否存在錯(cuò)誤，并對(duì)實(shí)體進(jìn)行校驗(yàn)。

4.3? 面向多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源的知識(shí)融合

多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源的知識(shí)融合環(huán)節(jié)包含以下步驟：一是根據(jù)本體描述文物繪畫資源，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為RDF格式；二是數(shù)據(jù)發(fā)布，采用D2R模型將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為RDF模型，利用d2rqmApping設(shè)計(jì)映射語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和知識(shí)融合；三是通過(guò)URI與URI鏈接，為后續(xù)檢索知識(shí)融合結(jié)果提供便利。

4.4? 面向多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源的知識(shí)服務(wù)與應(yīng)用

上文通過(guò)設(shè)計(jì)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、構(gòu)建本體等方式實(shí)現(xiàn)了知識(shí)關(guān)聯(lián)與融合，通過(guò)MYSQL+ECLIPSE等開(kāi)發(fā)技術(shù)設(shè)計(jì)面向多模態(tài)文物繪畫數(shù)字資源的知識(shí)服務(wù)平臺(tái)，用戶只要輸入相應(yīng)的檢索詞，平臺(tái)即可將知識(shí)融合結(jié)果反饋給用戶。如，中國(guó)知網(wǎng)的博物館業(yè)務(wù)服務(wù)平臺(tái)就是將多模態(tài)文物資源進(jìn)行了融合，為用戶提供了自助式知識(shí)導(dǎo)航以及學(xué)者分析等服務(wù)，為用戶了解文物資源提供了便利。

5? 結(jié)語(yǔ)

探討多模態(tài)館藏?cái)?shù)字資源知識(shí)融合與知識(shí)服務(wù)，有利于圖書館優(yōu)化館藏資源配置，拓寬知識(shí)來(lái)源，提高圖書館學(xué)科服務(wù)、科研數(shù)據(jù)服務(wù)能力，提升圖書館智慧化水平。未來(lái)圖書館仍需從以下幾個(gè)方面完善館藏?cái)?shù)字資源知識(shí)融合模式與知識(shí)服務(wù)水平：（1）優(yōu)化關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)鏈接算法。根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及用戶反饋結(jié)果，優(yōu)化元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、本體模型、詞表映射規(guī)則等，不斷提高知識(shí)關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性和可靠性。（2）深入分析用戶需求。圖書館館藏?cái)?shù)字資源知識(shí)融合的目的是為了給用戶提供高質(zhì)量以及精準(zhǔn)的知識(shí)服務(wù)，因此，未來(lái)圖書館需要借鑒先進(jìn)技術(shù)深入挖掘用戶需求，完善用戶畫像，在用戶需求與知識(shí)服務(wù)間建立精準(zhǔn)聯(lián)系。（3）拓展知識(shí)服務(wù)內(nèi)容。圖書館需要根據(jù)用戶動(dòng)態(tài)需求以及動(dòng)態(tài)館藏變化、動(dòng)態(tài)知識(shí)融合結(jié)果，拓寬知識(shí)服務(wù)內(nèi)容，為用戶提供學(xué)科前沿分析、技術(shù)預(yù)測(cè)等服務(wù)，持續(xù)提高資源利用效率。

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作者簡(jiǎn)介：

江淑潔（1986），女，碩士，南陽(yáng)師范學(xué)院圖書館館員、南陽(yáng)師范學(xué)院南陽(yáng)發(fā)展戰(zhàn)略研究院信息情報(bào)所所長(zhǎng)。研究方向：數(shù)字圖書館、信息服務(wù)。

（收稿日期：2023-08-02? 責(zé)任編輯：馬玉娟）

Research on Knowledge Fusion and Services for

Multimodal Collection of Digital Resources

Jiang Shu-jie

Abstract：

The knowledge fusion of multimodal digital resources in library collections can improve the efficiency of resource utilization and broaden the scope of resource sharing. Based on the analysis of relevant concepts， this article analyzes the knowledge fusion process for multimodal collection of digital resources， and then draws inspiration from the associated data link fusion method to construct a knowledge fusion and service model for multimodal collection of digital resources from the digital resource layer， knowledge fusion layer， and knowledge service layer. It is believed that knowledge services for multimodal collection of digital resources include self-service knowledge navigation， scenario based knowledge recommendation， intelligent knowledge consulting and other services were provided， and a case study was conducted using multimodal cultural relic painting digital resources as an example.

Keywords：Multimodal Data; Collection Resources; Knowledge Fusion; Knowledge Service