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2014 , Vol. 58 >Issue 18: 138 - 143

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2014.18.020

综述述评

国内馆藏资源聚合模式研究综述

  • 赵蓉英 ,
  • 王嵩 ,
  • 董克
展开
  • 1. 武汉大学信息管理学院;
    2. 武汉大学中国科学评价研究中心;
    3. 东华理工大学图书馆
赵蓉英，武汉大学信息管理学院教授，博士生导师，武汉大学中国科学评价研究中心副主任；董克，武汉大学信息管理学院博士后。

收稿日期: 2014-07-09

  修回日期: 2014-08-13

  网络出版日期: 2014-09-20

基金资助

本文系教育部人文社会科学基金项目“馆藏数字资源语义化深度聚合的理论与关键技术研究”（项目编号：13YJA870023）、国家社会科学基金重大项目“基于语义的馆藏资源深度聚合与可视化展示研究”（项目编号：11&ZD152）和江西省教改课题“基于语义的高校联盟数字化优质教学资源共建共享模式研究”（项目编号：JXJG-13-6-15）研究成果之一。

收起

Research Review on the Mode of Library Resources Aggregation

  • Zhao Rongying ,
  • Wang Song ,
  • Dong Ke
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  • 1. School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072;
    2. Research Center for China Science Evaluation, Wuhan University, Wuhan 430072;
    3. East China Institute of Technology, Nanchang 330013

Received date: 2014-07-09

  Revised date: 2014-08-13

  Online published: 2014-09-20

Fold

摘要

概述馆藏资源的概念、馆藏资源聚合的内涵以及馆藏资源深度聚合的特征，论述馆藏资源聚合的4个层次：针对实体文献的整理、数据的集成、信息的整合和针对知识的聚合；揭示馆藏资源聚合的传统模式和深度聚合模式及其对象特征，提出大数据时代馆藏资源聚合和聚合结果的可视化展示的发展趋势。

关键词： 馆藏资源; 深度聚合; 语义; 本体; 计量

本文引用格式

赵蓉英 , 王嵩 , 董克 . 国内馆藏资源聚合模式研究综述[J]. 图书情报工作, 2014 , 58(18) : 138 -143 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2014.18.020

Abstract

Through the description of the concept of library resources and the content of library resources aggregation, and the generalization of feature of library resources in-depth aggregation, this paper interprets four levels of library resources aggregation which include the collection of entity literature, the integration of data, the integration of information and the aggregation of knowledge. Then it reveals the traditional aggregation mode and in-depth aggregated mode of library resources, and their object features. Finally, it proposes the trends of library resources aggregation and visualization of aggregation result in big data age.

Key words： library resources; in-depth aggregation of resources; semantization; ontology informetric

参考文献

[1] 赵冬梅.图书馆信息资源整合[J].情报科学,2005,23(3):362-366.

[2] 肖希明,袁琳.中国图书馆藏书发展政策研究[M].南京:南京大学出版社,2002:64-67.

[3] 游丽华.图书馆信息资源建设[M].北京:中国社会科学出版社,2008:20-24.

[4] 刘秉文,王志国,李志勇.现代文献信息资源建设[M].呼和浩特:内蒙古人民出版社,2008:233.

[5] 李卓卓.信息资源共享系统绩效评估研究[D].武汉:武汉大学,2009.

[6] 唐琼.图书馆数字资源选择标准研究[D].武汉:武汉大学,2009.

[7] 胡群策.论21世纪高校图书馆服务[J].大学图书情报学刊,2005,23(5):13-15.

[8] 马张华.信息组织[M].北京:清华大学出版社,2003:1-7.

[9] 李星星.馆藏资源深度聚合及应用研究[D].武汉:华中师范大学,2013.

[10] 马文峰.数字资源整合研究[J].中国图书馆学报,2002(4): 64-67.

[11] 马文峰,杜小勇. 数字资源整合的发展趋势[J].图书情报工作, 2007,51 (7): 66-70.

[12] 肖希明,唐义.国外数字资源整合在多领域的研究进展[J].中国图书馆学报,2013,39(7):26-35.

[13] 张立频.中英文免费数字知识获取研究[M].北京:中国工商出版社,2007:41.

[14] 唐一之,张仲义.基于本体的知识聚合策略[J].吉首大学学报(自然科学版), 2008(2):72-76.

[15] 赵悦,富平.数字资源与传统文献元数据整合[J].国家图书馆学刊,2007(2): 63-65.

[16] 傅椿徽.图书馆文献编目[M].武汉:武汉大学出版社,1989:13.

[17] 文榕生.文献编目论[J].图书馆,2000(3):30-32.

[18] 刘秉文,王志国,李志勇.现代文献信息资源建设[M]. 呼和浩特:内蒙古人民出版社,2008:154-155.

[19] 程长源.建立图书统一编目制度的建议[J].文物参考资料,1953(2):83-86.

[20] 林德海.全国文献编目标准化的新步骤——记全国文献工作标准化技委会第六分会福州扩大会议[J].图书馆学通讯,1983(2):55-56.

[21] 彭斐章,王心裁.20世纪中国目录学:发展历程、成就与局限[J].高校图书馆工作,1999(2):1-6.

[22] 樊绍明,杨红,夏叶冰.元数据与文献编目的异同[J].图书情报工作,2002(6):72-74.

[23] 王伟. 近年来我国DC元数据研究文献综述[J]. 图书馆理论与实践, 2007(5): 58-60.

[24] 高惠荣,孙晓玫. 元数据及其在数字图书馆发展中的作用[J].图书情报工作,2012,56(S1):170-172.

[25] 王松林.信息资源编目(修订本)[M]. 北京:北京图书馆出版社,2005:4-18.

[26] 毛燕梅,张秋萍,李丽华.网络资源的组织与DC元数据[J].情报杂志,2002,21(1): 27-28.

[27] 宋琳琳,李海涛. 大型文献数字化项目的元数据标准的调查与构建[J]. 图书馆杂志,2013,32(11): 45-54.

[28] 张宏伟,许慧. 基于DC元数据仓储的数字资源整合研究[J].图书馆学刊,2014(6): 32-34.

[29] 徐荣华. 基于元数据仓储的资源整合应用[J].图书馆杂志,2012,31(4): 67-73.

[30] 焦玉英.情报检索与咨询[M].北京:科学技术文献出版社,1994:61-65.

[31] 李劲,程秀峰,宋红文,等.基于语义的馆藏资源深度聚合模型探析[J].湖北民族学院学报(自然科学版), 2013(2): 212-215.

[32] 毕强,牟冬梅,王丽伟.数字图书馆知识组织语义互联影响因素研究[J].图书情报工作,2009,53(15):12-16.

[33] 沈秀丽,牟冬梅.数字图书馆知识组织语义互联论纲[J].情报科学,2010,28(3):379-383.

[34] 王丽华.基于语义网的数字图书馆的关键技术[J].情报杂志,2004,23(4): 5-8.

[35] 贺德方,曾建勋.基于语义的馆藏资源深度聚合研究[J].中国图书馆学报, 2012,38(4): 79-87.

[36] Neches R, Fikes R, Finin T, et al. Enabling technology for knowledge sharing [J]. AI Magazine, 1991, 12(3): 36-56.

[37] 马文峰,杜小勇.数字资源整合:理论、方法与应用[M].北京:北京图书馆出版社,2007:187-188.

[38] 徐德斌.基于领域本体的知识整合浅析[J].现代情报,2011,31(12):27-29.

[39] 何超,张玉峰.基于本体的馆藏数字资源语义聚合与可视化研究[J].情报理论与实践,2013,36(10):73-76.

[40] 高文浩.基于本体的异构数据库集成技术研究与应用[D].镇江:江苏大学, 2009.

[41] 刘萍.基于本体的信息资源的集成[D].南京:南京航空航天大学, 2008.

[42] Tim Berners-Lee. Linked data [EB/OL].[2014-06-15]. http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html.

[43] 刘炜.关联数据:概念、技术及应用展望[J].大学图书馆学报,2011,29(2): 5-12.

[44] 游毅,成全.试论基于关联数据的馆藏资源聚合模式[J].情报理论与实践,2013,36(1):109-114.

[45] 黄永文. 关联数据在图书馆中的应用研究综述[J].现代图书情报技术,2010(5):1-7.

[46] 丁楠,潘有能. 基于关联数据的图书馆信息聚合研究[J].图书与情报, 2011(6):50-53.

[47] 王涛.基于关联数据的馆藏信息资源聚合研究[J].图书馆学刊,2012,34(8):44-46.

[48] 王薇.基于关联数据的图书馆数字资源语义融合研究[D].南京:南京大学,2013.

[49] 马费成,赵红斌,万燕玲,等.基于关联数据的网络信息资源集成[J].情报杂志,2011,30(2):167-170.

[50] 何向东,吕进. 关于词项和概念的辨析[J].西南师范大学学报(人文社会科学版), 2004,30(5): 15-18.

[51] 徐戈,王厚峰.自然语言处理中主题模型的发展[J].计算机学报,2011,34(8): 1423-1436.

[52] 廖晓锋,刘春年,龚花萍.基于主题模型的图片检索结果语义聚类[J].电脑知识与技术, 2010,34(6):9819-9821.

[53] 崔君君,于林森,李鹏.协同视觉信息与标注信息图像聚类[J].哈尔滨理工大学学报, 2014,19(2):57-62.

[54] 杨冀林.基于主题模型的图像分割技术研究[J].计算机仿真, 2011,28(12):300-303.

[55] 王萍.面向教育技术学文献数据的主题挖掘[J].现代教育技术,2009,19(5):46-50.

[56] 王萍.基于概率主题模型的文献知识挖掘[J].情报学报,2011,30(6):583-590.

[57] 董婧灵,李芳,何婷婷,等.基于LDA模型的文本聚类研究[C]//孙茂松,陈群秀.中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011). 北京:清华大学出版社,2011.

[58] 商任翔.基于主题模型的中医药隐含语义信息挖掘[D].杭州:浙江大学.2013.

[59] 邱均平,余凡.基于计量分析的馆藏资源语义化理论研究[J].中国图书馆学报, 2012(4): 71-78.

[60] 王菲菲. 基于计量分析的数字文献资源语义化研究[D].武汉:武汉大学, 2013.

[61] 邱均平,王菲菲.基于共现与耦合的馆藏文献资源深度聚合研究探析[J].中国图书馆学报, 2013(3): 25-33.

[62] 杜晖.基于耦合关系的学术信息资源深度聚合研究[D].武汉:武汉大学, 2013.

[63] 瞿辉.面向数字资源聚合的语义化共词分析研究[D].武汉:武汉大学, 2013.

[64] 邱均平,余厚强,吕红,等. 国外馆藏资源可视化研究综述[J].情报资料工作,2014(1):12-19.

[65] 吕红,邱均平,李小涛,等. 国内馆藏资源可视化研究进展分析[J].情报资料工作,2014(1):20-26.

[66] 杨强,邱均平. 大数据时代对馆藏资源的影响及其发展趋势[J].情报理论与实践,2014,37 (5):7-11,40.

[67] 周宁,张李义.信息资源可视化模型方法[M].北京:科学出版社,2008:3-6

[68] 张玉峰,何超.馆藏资源聚合结果的层次可视化方法研究[J].情报理论与实践,2013(8):41-44.

[69] Grobelnik M. Big-data computing: Creating revolutionary breakthrough in commerce, science, and society [R/OL]. [2014-04-26]. http://vidoelectures.net/eswc2012_grobelnik_big_data/.

[70] Barwick H. The “four Vs” of Big Data. Implementing Information Infrastructure Symposium [EB/OL]. [2014-04-26]. http://www.computerworld.com.au/article/396198/iiis_four_vs_big_data/.

[71] IBM. What is big data? [EB/OL]. [2014-04-26]. http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/.

[72] 樊伟红,李晨晖,张兴旺,等. 图书馆需要怎样的“大数据” [J].图书馆杂志,2012,31(11):63-68, 77.

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