基于知识论和数据挖掘的数字资源整合研究关键词：知识论;数据挖掘;资源整合;知识服务摘要：文章从知识论的视角出发，将数据挖掘技术与方法贯穿于图书馆自建数字资源整合工作中，得出知识结构图，把图书馆数字资源以知识层次结构形式清晰地予以揭示。：G253文献标识码：A：1003-1588（2014）05-0086-03收稿日期：2014-02-22：贾凤旭（1971-），鞍山师范学院图书馆馆员。1知识服务推动数字资源整合随着数字资源的快速普及，极大地拓展了人们获取信息知识的渠道，对数字资源获取和利用效率的新需求也随之而来，其主要表现在对数字资源检索的系统性需求和具体化为对知识的需求，读者对数字资源的需求已不再限于信息表面，而是具体深入到信息内部的知识层面，即对知识服务的需求。这些新需求让图书馆开始加强信息资源服务内容的知识性，注重信息服务中知识因素的培育和发展，把各类数字资源按其知识结构和相互之间的逻辑关系，基于一定的科学方法进行整合，形成一个井然有序、结构明晰的数字资源新结构体系，帮助读者在浩如烟海的数字资源中找到需要的信息知识，在海量的信息中捕获蕴涵的知识内容及其逻辑关系，从而方便了对知识的理解、应用并转化为创造新知识。如何对整体无序的数字资源进行合理的整合，这需要结合读者的需求对数字资源进行知识挖掘，将分布在异构系统中的资源进行科学组织，形成以知识结构为脉络、主题知识为节点的知识结构图，让读者按其所需，透过知识结构图的导引，轻而易举地获取所需要的有价值的信息知识。而如何提供有效知识，满足读者对知识的需求，与资源整合的程度密不可分，作为资源整合高级阶段的知识整合，是图书馆做好知识服务的前提保障。知识服务的需求促进了知识组织方法与技术的发展，推动了图书馆基于知识的信息资源整合的研究与应用。2知识论与数据挖掘2.1基于知识论和数据挖掘的知识服务知识服务是从资源内部所具有的各种显性和隐性信息，提炼出来读者所需知识的一种服务，它把人们获取知识的方式提升到一个全新的阶段。知识是资源整合的最主要结果，是资源整合的关键性问题。信息科学中以知识论为基础建立的“信息――知识――智能的转换与统一理论”［1-3］同样可以借鉴到图书馆数字资源整合实践中，以知识为出发点，探究数字资源本质和内在规律，最终利用知识来解决各种实际问题。各种信息资源均与知识密切相关，信息资源只有提炼成知识，才能实现其价值――智能的转化，这也是资源整合研究中的核心问题。知识是各种经验、数据和信息的概念化抽象，是对客观世界真实、可靠、准确的揭示和描述，其本质属性具有关联性［4-7］。知识以各种表现形式蕴含在信息资源的各个部分，因此，资源整合要注重对其本身内部各种数据、信息的获取、分析和计算，对知识客观、科学地描述表示，运用以知识论为基础的数据挖掘方法对资源进行重组整合无疑是一种科学合理的和系统的智能化处理方式，针对各个资源内部知识的确定和不确定性，规范和不规范性的特点，采用人工和智能相结合的基于知识论的挖掘方法，科学规范地完成对资源的合理整合。数据挖掘是在已有的数据基础上，通过归纳、整理、机器学习、统计分析等方法得到数据对象之间的内在特征，采用相关技术提取出所需要的信息知识。挖掘技术沿用Robot、全文检索等信息检索技术，综合了人工智能、模式识别等技术，根据目标需求在信息资源中进行有目的的资源搜寻［8-9］。并把搜寻结果用聚类、分类等方法表示出来。2.2基于知识论的数据挖掘的实现知识蕴含于信息之中，必须把信息中的知识提炼出来并提供给应用者，才能转化为生产力。采用基于知识论的数据挖掘方法把信息中蕴含的知识科学、系统地挖掘出来，并按一定的方法加以整理，最终传递给需求者，为其做出决策提供知识保障。基于知识论的数据挖掘流程如图1所示。图1知识论数据挖掘的流程经过信息确定、收集整理两个步骤得到的各种信息资源，通过事先制定的数据挖掘模型，按数理统计的逻辑方法或KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabases)计算机技术和工具来提炼信息资源中的知识元，结合知识的体系结构，通过类聚分析，按标准元数据规范要求对其进行描述，以此描述...