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报告2:吴丹—我国智慧图书馆建设方法体系.pdf

上传人: s****e 编号:944373 2025-10-19 46页 9.57MB

1、吴 丹 教授 目录 CONTENTS智慧图书馆建设背景01智慧图书馆方法体系识别02智慧图书馆场景下数据与知识双驱动方法03智慧图书馆数据知识双驱动方法应用展望04智慧图书馆建设技术环境图书馆事业发展进入智慧化转型窗口期人工智能技术物联网区块链AR/VR.4智慧图书馆概念智慧图书馆个性化、细粒度知识服务全流程、精准化智慧管理智慧化社会发展实现服务物理空间:智能软硬件设施数字空间:数据与知识融通全域互联智慧化的图书馆生态体系智慧图书馆实践与服务效能提升物理、信息、服务协同化发展5智慧图书馆建设背景202020212022“全国智慧图书馆体系”指出图书馆向智慧化转型的迫切形势,缺乏成熟理论指导与宏

2、观规划设计。关于推动公共文化服务高质量发展的意见中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要首次出现了发展“智慧图书馆”和“提供智慧便捷的公共服务”的内容。关于推进实施国家文化数字化战略的意见提出“统筹推进国家文化大数据体系、全国智慧图书馆体系和公共文化云建设”202520242023数字中国建设整体布局规划提出“深入实施国家文化数字化战略,建设国家文化大数据体系,形成中华文化数据库”。质量强国建设纲要提出“大力推动图书馆、博物馆等公共文化场馆数字化发展,加快线上线下服务融合。”关于推动文化高质量发展的若干经济政策提出“鼓励因地制宜布局文化设施,打造中国特色、世界一

3、流的图书馆、博物馆、美术馆、科技馆。”6智慧图书馆研究主题阶段特征2014-2015年:服务模式智慧化 智慧图书馆在新的时代背景下的概念、模式、平台建设等2015-2020年:技术应用智慧化 研究更加具体,聚焦于物理系统与信息系统的智慧化2020-今:生态体系智慧化 研究方向进一步延伸,更加关注智慧技术融合、智慧图书馆实践与服务效能 7智慧图书馆方法体系研究现状 对新兴技术融入图书馆业务流程与服务模式创新的探索 针对新一代图书馆智慧管理服务平台系统的研发与比较研究 探讨智慧图书馆数据治理标准规范及风险安全防治问题“1+3+N”全国智慧图书馆体系建设总体架构未聚焦智慧图书馆方法体系的具体要素环节

4、8智慧图书馆方法体系建设存在不足已有智慧图书馆方法体系研究较为缺乏系统梳理总结,实践问题分析较少。对于数据缺乏整合挖掘、资源加工与知识发现效率较低、数据质量控制失范等情况,没有形成有效的理论指导与改进落实。智慧图书馆建设需要在理论研究与实践运行中形成正向循环反馈,推动智慧图书馆建设健康发展。智慧图书馆方法体系的理论研究滞后于实践发展9扎根编码过程36个范畴 9个主范畴 建立主范畴与核心范畴之间的意义关联,构建完整的理论体系开放编码、主轴编码、选择性编码以知网收录的CSSCI期刊文献作为数据源,获取近十年智慧图书馆方法体系相关文献,最后得到151篇文献文献选取对预留的6篇文献进行概念提炼,没有发

5、现新的范畴与关系,理论框架已达到饱和两位编码人员独立完成,检测kappa系数值在0.8以上,编码一致性较好理论饱和度检验与一致性检验吴丹,杨馨梅,梁少博,何丽英.我国智慧图书馆建设方法体系识别研究.国家图书馆学刊,202411扎根编码过程 主范畴与范畴内涵主范畴范畴内涵立体化数据处理资源数据抽取对纸本资源、网络资源、科学数据、开放数据等资源本体与描述数据进行采集加工。管理与服务数据分析分析业务、服务、空间及综合数据,实现业务关联洞察。用户数据挖掘基于用户属性、行为、情境数据等分析用户偏好、挖掘用户群。全方位知识集成通用知识知识覆盖面广、专业程度较低,包括通用知识库、知识图谱等。领域知识图书馆面

6、向个性化需求或特定问题,构建具有较大规模、系统化的领域知识体系,包括专家知识库、领域知识图谱等。用户知识将使用者的人际关系、学习兴趣、知识领域等信息进行关联,形成社会网络和用户兴趣图谱。情境知识围绕用户个体情境、自然情境、社交情境、行为情境等,构建情境知识图谱。资源整合共享多媒体资源融合面向数字弱势群体,对多媒体资源进行集聚、重构、优化。本地与云端资源整合将图书馆本地资源与云端资源进行整合,并将本馆数据上传至云端实现大规模数据统一调度。多模态异构资源整合利用关联数据和语义网实现图书馆多模态异构数字资源聚合。馆内数据共享馆内数据实现跨系统、流程共享,支持多元操作、运算与分析。馆际数据共享馆际或与

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全文主要探讨了智慧图书馆的建设背景、方法体系、应用展望等。关键点如下: 1. **建设背景**:2020年后,智慧图书馆成为国家战略,推动图书馆向智慧化转型。 2. **方法体系**:包括立体化数据处理、全方位知识集成、知识融合关联、资源整合共享等。 3. **数据知识融合**:如多模态数据融合、异构知识图谱融合,实现数据与知识双驱动。 4. **应用示例**:如全景感知的智慧推荐、基于大语言模型的AI馆员、多模态情感的人智交互等。 5. **应用展望**:用户画像赋能、虚实融合打造智能空间、协作学习与知识共创、预测性服务、多场景融合的一体化服务体验等。
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