近年來(lái)我國(guó)圖書(shū)館知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究的知識(shí)圖譜分析

李素梅

摘 要：文章將中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄的1995—2016年主題為知識(shí)發(fā)現(xiàn)的相關(guān)文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)源，借助信息可視化軟件，繪制了高頻關(guān)鍵詞聚類(lèi)視圖，并通過(guò)對(duì)知識(shí)圖譜的解讀，探析了我國(guó)圖書(shū)館知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及主題分布情況。

中圖分類(lèi)號(hào)：G250文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-1588（2018）09-0122-03

關(guān)鍵詞：知識(shí)發(fā)現(xiàn)；可視化分析；知識(shí)圖譜

知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD：Knowledge Discovery in Database），又稱(chēng)數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)抽取，是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解模式的非平凡過(guò)程[1]。基于數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)“KDD”一詞最早是在1989年8月美國(guó)底特律召開(kāi)的第一屆“KDD”專(zhuān)題討論會(huì)上正式形成的，隨后引起國(guó)際人工智能領(lǐng)域和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域?qū)＜业膹V泛關(guān)注[2]。隨著“知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘”國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的召開(kāi)和推進(jìn)，知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究很快成為多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。1995年，我國(guó)圖書(shū)館界開(kāi)始對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的相關(guān)主題進(jìn)行研究，經(jīng)過(guò)20多年的研究，學(xué)術(shù)成果頗豐。為持續(xù)跟蹤和把握我國(guó)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究方面的趨勢(shì)及發(fā)展規(guī)律，筆者選取中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中以知識(shí)發(fā)現(xiàn)為主題的相關(guān)研究成果作為研究對(duì)象，采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)統(tǒng)計(jì)分析法，并借助CiteSpaceⅤ等可視化文獻(xiàn)分析軟件繪制了相應(yīng)的知識(shí)圖譜，以形象、科學(xué)的分析方法挖掘和展現(xiàn)了我國(guó)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究方面的變化趨勢(shì)、研究熱點(diǎn)及主題分布情況，以期為我國(guó)學(xué)者在該領(lǐng)域開(kāi)展后續(xù)的研究提供有益的參考與借鑒。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

為全面掌握我國(guó)圖書(shū)館知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究狀況，筆者以中國(guó)知網(wǎng)為數(shù)據(jù)源，以主題為檢索字段，以知識(shí)發(fā)現(xiàn)、Knowledge discovery、KDD、KD為檢索詞，檢索日期為2017年3月10日，剔除征稿啟事、會(huì)議通知等非學(xué)術(shù)性文獻(xiàn)，共獲得有效文獻(xiàn)614篇。為了便于考查論文的年代分布，筆者繪制了文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間分布表（見(jiàn)表1）。從表1可以看出，我國(guó)圖書(shū)館界關(guān)于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究始于1995年。因此，筆者對(duì)1995—2016年這22年的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析總結(jié)，利用CiteSpaceⅤ軟件繪制了高頻關(guān)鍵詞聚類(lèi)視圖，將知識(shí)圖譜與文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)相結(jié)合，對(duì)繪制的相關(guān)圖例進(jìn)行了深入分析與解讀，詳細(xì)論述了我國(guó)圖書(shū)館知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究的相關(guān)狀況。

2 研究的變化趨勢(shì)探析

2.1 萌芽期（2000年以前）

從表1可以看出，1995—2000年共有6篇論文，年度發(fā)文量較少，該階段出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞有圖書(shū)館、KDD和信息檢索等。20世紀(jì)末，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，急劇增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)信息散落在各種數(shù)據(jù)庫(kù)中，使數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模日益龐大，簡(jiǎn)單的信息查詢(xún)、信息檢索已不能滿足用戶(hù)高層次的信息需求，人們期待從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取隱含的、有價(jià)值的、有助于決策的知識(shí)和信息，期待新的自動(dòng)分析工具的出現(xiàn)?；跀?shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)在這種應(yīng)用需求背景下產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來(lái)，越來(lái)越顯示出強(qiáng)大的生命力。

2.2 起步發(fā)展期（2001—2011年）

該階段的發(fā)文量總體呈上升趨勢(shì)，且在2010年出現(xiàn)第一個(gè)高峰，發(fā)文量為35篇。該階段的高頻關(guān)鍵詞明顯增多，且在2002—2005年、2007—2009年、2010—2011年形成了三個(gè)節(jié)點(diǎn)密集區(qū)，涌現(xiàn)出很多高頻關(guān)鍵詞。

具體體現(xiàn)在：①2002—2005年。這一階段出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞包括知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)服務(wù)、信息服務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)管理、知識(shí)挖掘、數(shù)字圖書(shū)館和個(gè)性化服務(wù)等。這些高頻關(guān)鍵詞還與其他時(shí)間點(diǎn)的高頻關(guān)鍵詞有密集連線，說(shuō)明我國(guó)圖書(shū)館界對(duì)這些熱點(diǎn)研究具有連續(xù)性。21世紀(jì)初，信息的迅猛增長(zhǎng)致使知識(shí)“碎片化”問(wèn)題嚴(yán)重，知識(shí)信息的有效獲取和利用變得更加困難，人們迫切希望信息服務(wù)機(jī)構(gòu)能夠根據(jù)用戶(hù)需求，提供有助于決策或解決問(wèn)題的知識(shí)產(chǎn)品和服務(wù)。知識(shí)服務(wù)在這種環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生，它是一種面向用戶(hù)，面向知識(shí)增值，貫穿于用戶(hù)解決問(wèn)題全過(guò)程的個(gè)性化、專(zhuān)業(yè)化服務(wù)。知識(shí)服務(wù)最為關(guān)鍵的一環(huán)就是知識(shí)發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的核心組成部分。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的大量應(yīng)用及數(shù)字資源的激增，大量數(shù)據(jù)的積累引發(fā)了研究者的興趣，數(shù)據(jù)挖掘逐漸發(fā)展起來(lái)，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與方法的逐漸成熟，有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的研究與實(shí)踐很快在多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域廣泛展開(kāi)。②2007—2009年。這一階段出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞包括非相關(guān)文獻(xiàn)、非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)和文本挖掘等。我國(guó)圖書(shū)館領(lǐng)域關(guān)于非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法及軟件的引進(jìn)與介紹始于2004年，很快在2007—2009年形成一個(gè)研究高峰，出現(xiàn)了一大批高質(zhì)量的研究成果。③2010—2011年。這一階段出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞包括知識(shí)組織、知識(shí)關(guān)聯(lián)和情報(bào)研究等。任何一種知識(shí)結(jié)構(gòu)都是按照一定的規(guī)則相互關(guān)聯(lián)的，知識(shí)組織研究的重要對(duì)象就是知識(shí)關(guān)聯(lián)，學(xué)者對(duì)知識(shí)關(guān)聯(lián)進(jìn)行研究，有助于改善知識(shí)組織的效果，有利于分析和揭示文獻(xiàn)所蘊(yùn)含的深層次內(nèi)容，更有助于發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)。

2.3 機(jī)遇期（2012年至今）

以關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)為支撐的新一代網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)的形成及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，擴(kuò)展了資源發(fā)現(xiàn)的范圍，給基于數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)帶來(lái)了全新的發(fā)展機(jī)遇，越來(lái)越多的學(xué)者重新思考新技術(shù)、新標(biāo)準(zhǔn)、新環(huán)境下的知識(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，成為復(fù)雜關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)下眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題，可視化、發(fā)現(xiàn)服務(wù)、數(shù)據(jù)分析和智慧圖書(shū)館等成為該階段的創(chuàng)新性研究熱點(diǎn)。

3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)與研究熱點(diǎn)主題分析

3.1 高頻關(guān)鍵詞分析

高頻關(guān)鍵詞展現(xiàn)了研究者關(guān)注的主題，也是研究者注意力的匯聚，代表了該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。為了更清楚地展現(xiàn)各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵詞聚類(lèi)情況，筆者利用CiteSpaceⅤ軟件繪制了高頻關(guān)鍵詞聚類(lèi)視圖（見(jiàn)圖1）。

從圖1可以看出，知識(shí)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字圖書(shū)館、知識(shí)服務(wù)、知識(shí)管理、信息服務(wù)、大數(shù)據(jù)、個(gè)性化服務(wù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、非相關(guān)文獻(xiàn)和文本挖掘等詞對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)都相對(duì)較大，表明這些主題是近年來(lái)眾多學(xué)者關(guān)注和青睞的研究熱點(diǎn)。知識(shí)關(guān)聯(lián)、元數(shù)據(jù)、搜索引擎、數(shù)字資源聚合、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)、服務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)分析等詞對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)都相對(duì)較小，基本都處在整個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的連線末端，表明這些主題是該領(lǐng)域近幾年及未來(lái)的研究熱點(diǎn)。

3.2 研究熱點(diǎn)主題分析

3.2.1 非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，許多學(xué)者對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了實(shí)證研究，將非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究劃分為基礎(chǔ)理論研究、關(guān)鍵技術(shù)研究、在醫(yī)學(xué)與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究、中文非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)研究等主題。

3.2.2 數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)。許多研究者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書(shū)館服務(wù)（如讀者服務(wù)、個(gè)性化服務(wù)、學(xué)科服務(wù)、創(chuàng)新服務(wù)和知識(shí)服務(wù)等）、資源建設(shè)、圖書(shū)館管理中的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究與探討。中文文本的處理特點(diǎn)及適合中文文本挖掘的快速高效方法是學(xué)者研究的熱點(diǎn)，諶志群[3]等設(shè)計(jì)了中文文本挖掘模型，該模型為中文文本挖掘提供了基本體系框架。隨著網(wǎng)絡(luò)的普及及海量在線文本的出現(xiàn)，對(duì)海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的Web文本進(jìn)行挖掘逐漸成為研究熱點(diǎn)。近年來(lái)，文本挖掘研究呈逐步細(xì)化的趨勢(shì)，意見(jiàn)挖掘、網(wǎng)絡(luò)評(píng)論觀點(diǎn)挖掘和情感分析等也成為文本挖掘研究領(lǐng)域的創(chuàng)新研究熱點(diǎn)。

3.2.3 知識(shí)組織、知識(shí)關(guān)聯(lián)。文庭孝等指出，知識(shí)本身與知識(shí)載體間存在各種關(guān)聯(lián)，揭示和利用知識(shí)相互關(guān)聯(lián)的規(guī)律和規(guī)則是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的起點(diǎn)，也是有效組織知識(shí)、檢索和管理知識(shí)的基礎(chǔ)[4]。劉曉英指出，知識(shí)關(guān)聯(lián)的研究可以更加有效地開(kāi)發(fā)和利用知識(shí)資源，也有利于知識(shí)的組織與創(chuàng)新[5]。

3.2.4 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)。目前，我國(guó)圖書(shū)館領(lǐng)域基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)的相關(guān)研究主題集中在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的概念、技術(shù)及應(yīng)用，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型及應(yīng)用體系構(gòu)建，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)聚合等方面。以上海圖書(shū)館劉煒為代表的研究團(tuán)隊(duì)，專(zhuān)門(mén)針對(duì)圖書(shū)館關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的理論和應(yīng)用展開(kāi)了研究。大多數(shù)研究者則從知識(shí)發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)系著手，構(gòu)建了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型，并展開(kāi)深入研究。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)化解了數(shù)據(jù)的語(yǔ)義異構(gòu)和本體定位問(wèn)題，為知識(shí)聚合和知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供了更高效的途徑與方法。劉江玲[6]認(rèn)為，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，傳統(tǒng)的信息服務(wù)體制和服務(wù)方式已經(jīng)不能滿足用戶(hù)的信息需求，創(chuàng)建符合用戶(hù)需求特征的具有知識(shí)挖掘與數(shù)據(jù)分析功能的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，已成為大數(shù)據(jù)時(shí)代信息服務(wù)機(jī)構(gòu)的必然選擇。劉文遠(yuǎn)[7]、文庭孝[8]等指出，利用相關(guān)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)、價(jià)值，尋找數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，是大數(shù)據(jù)研究的重要目標(biāo)。

3.2.5 知識(shí)管理與知識(shí)挖掘。知識(shí)管理的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)信息技術(shù)的支撐，知識(shí)挖掘是知識(shí)管理的核心技術(shù)之一，其目的是運(yùn)用智能工具在發(fā)現(xiàn)顯性知識(shí)之間關(guān)聯(lián)的同時(shí)，將隱藏于人頭腦中的經(jīng)驗(yàn)、情感、組織文化等隱性知識(shí)挖掘出來(lái)，將隱性知識(shí)顯性化并進(jìn)行管理，進(jìn)而提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。知識(shí)管理的意義在于通過(guò)對(duì)知識(shí)的創(chuàng)造、應(yīng)用，提高組織的應(yīng)變能力和創(chuàng)新能力。李陽(yáng)[9]等認(rèn)為，知識(shí)管理是知識(shí)有效利用的手段，知識(shí)發(fā)現(xiàn)是知識(shí)管理的高級(jí)階段，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)的必然過(guò)程。

3.2.6 數(shù)字圖書(shū)館知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究。靳曉恩[10]認(rèn)為，將知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)引入數(shù)字圖書(shū)館的積極意義在于：①知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)、分類(lèi)等方法，能將知識(shí)本身及潛藏于文獻(xiàn)、資料、數(shù)據(jù)背后的相關(guān)性知識(shí)一起挖掘出來(lái)，并通過(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)推送給用戶(hù)，提高資源利用率。②知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)可發(fā)掘用戶(hù)的個(gè)性化信息及知識(shí)行為特征，提高數(shù)字圖書(shū)館個(gè)性化知識(shí)服務(wù)水平。③知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)可找出資源內(nèi)部深藏的特征和規(guī)律，有助于優(yōu)化館藏資源結(jié)構(gòu)，合理配置資源。近年來(lái)，語(yǔ)義網(wǎng)格環(huán)境下數(shù)字圖書(shū)館知識(shí)共享體系的構(gòu)建、語(yǔ)義檢索、知識(shí)組織與獲取成為研究者研究的目標(biāo)。隨著泛在知識(shí)環(huán)境的到來(lái)，泛在知識(shí)環(huán)境下基于用戶(hù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)也成為數(shù)字圖書(shū)館努力的方向和重點(diǎn)。

3.2.7 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)服務(wù)。圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的關(guān)鍵在于知識(shí)發(fā)現(xiàn)，只有將知識(shí)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的全過(guò)程，才能提供用戶(hù)所需的知識(shí)產(chǎn)品[11]。李佳[12]認(rèn)為，知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)是知識(shí)服務(wù)的主要組成部分，是近年來(lái)圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。盧章平[13]等認(rèn)為，大數(shù)據(jù)環(huán)境下，以資源發(fā)現(xiàn)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、用戶(hù)發(fā)現(xiàn)等為服務(wù)內(nèi)容和方式的學(xué)科服務(wù)和知識(shí)服務(wù)，將成為高校圖書(shū)館的服務(wù)趨勢(shì)。王峰[14]等認(rèn)為，新信息環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)已成為知識(shí)服務(wù)中最重要的部分，圖書(shū)館有必要開(kāi)發(fā)利用各種數(shù)據(jù)挖掘分析工具，協(xié)助用戶(hù)進(jìn)行知識(shí)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。

4 結(jié)語(yǔ)

目前，我國(guó)圖書(shū)館的知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究正處于新應(yīng)用背景下的機(jī)遇期，研究文獻(xiàn)呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，顯示出知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究旺盛的生命力。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展及研究的深入，我國(guó)圖書(shū)館知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)將集中在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字圖書(shū)館、知識(shí)服務(wù)、知識(shí)管理、信息服務(wù)、大數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、非相關(guān)文獻(xiàn)和文本挖掘等方面。

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（編校：孫新梅）