李子林,安源,姚冬冬,郭肖肖,李雪山
(中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 科學(xué)技術(shù)信息研究所,北京 100081)
在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮推動(dòng)下,數(shù)字技術(shù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展,精準(zhǔn)化情報(bào)服務(wù)、知識(shí)服務(wù)等成為領(lǐng)域創(chuàng)新、行業(yè)發(fā)展亟需的重要支持工具,人工智能、知識(shí)圖譜技術(shù)在企業(yè)情報(bào)服務(wù)中的應(yīng)用也成為熱門(mén)趨勢(shì)[1-2]。因此,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下,我國(guó)軌道交通領(lǐng)域逐步開(kāi)啟精準(zhǔn)化情報(bào)服務(wù)、知識(shí)服務(wù)的研究和探索。當(dāng)前,左榮欣等[3]對(duì)基于知識(shí)聚類(lèi)技術(shù)的高速鐵路信息情報(bào)網(wǎng)站建設(shè)展開(kāi)研究,并提出落地方案;李雪山等[4]融合競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)思維,設(shè)計(jì)并研發(fā)軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng),構(gòu)建專(zhuān)題情報(bào)服務(wù)模式;劉峰博等[5]設(shè)計(jì)了融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的城市軌道交通應(yīng)急輔助決策系統(tǒng),通過(guò)對(duì)北京城市軌道交通各類(lèi)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集、整合與分析形成情報(bào)供應(yīng)急業(yè)務(wù)決策參考。以上研究成果主要聚焦工具維度的知識(shí)服務(wù)實(shí)現(xiàn),如網(wǎng)站或系統(tǒng)建設(shè)。然而,立足軌道交通行業(yè)科研創(chuàng)新、業(yè)務(wù)決策需求,涵蓋理論建構(gòu)、實(shí)踐路徑的知識(shí)服務(wù)模式研究較少,無(wú)法在行業(yè)內(nèi)形成有理論深度、標(biāo)準(zhǔn)化、可推廣的知識(shí)服務(wù)模式。
鑒于此,以軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)為切入點(diǎn),首先運(yùn)用知識(shí)管理理論、情報(bào)理論對(duì)軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)的發(fā)展脈絡(luò)、內(nèi)涵進(jìn)行辨析;其次,參照科研用戶(hù)需求完成對(duì)軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的理論建構(gòu);最后,以“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)”為案例,論證軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的實(shí)現(xiàn)路徑,為后期相關(guān)理論研究和實(shí)踐業(yè)務(wù)的開(kāi)展提供參考和指導(dǎo)。
作為一個(gè)綜合性應(yīng)用性強(qiáng)的行業(yè),軌道交通領(lǐng)域涉及的知識(shí)層面繁多、知識(shí)結(jié)構(gòu)分散、知識(shí)獲取成本高、知識(shí)共享難度大。以“鐵路”這一細(xì)分領(lǐng)域?yàn)槔?,其包括:鐵路工程、機(jī)車(chē)車(chē)輛、通信信號(hào)、鐵路運(yùn)輸、牽引供電等領(lǐng)域。其中,“鐵路工程”同“環(huán)境工程”“安全工程”“測(cè)繪工程”“土木工程”等學(xué)科領(lǐng)域存在內(nèi)容交叉;“牽引供電”同“電氣工程及其自動(dòng)化”“車(chē)輛工程”等學(xué)科領(lǐng)域存在內(nèi)容重合。這種情況直接導(dǎo)致鐵路科研資源和知識(shí)成果呈分散式分布,增加了鐵路行業(yè)科研人員查找、利用和獲取目標(biāo)資源的難度和成本。在傳統(tǒng)環(huán)境下,軌道交通領(lǐng)域科技情報(bào)服務(wù)主要遵循“被動(dòng)服務(wù)”“等客上門(mén)”的服務(wù)模式,同時(shí),科技情報(bào)服務(wù)的內(nèi)容較為單一,主要包括專(zhuān)題信息代查代檢、專(zhuān)題研究資料匯編、專(zhuān)題咨詢(xún)報(bào)告撰寫(xiě)等。然而,伴隨著信息的“指數(shù)級(jí)”增長(zhǎng),依靠人工的傳統(tǒng)科技情報(bào)服務(wù)無(wú)法根據(jù)科研用戶(hù)需求從海量信息中自動(dòng)整合有效知識(shí),形成高價(jià)值、知識(shí)性輸出以支持科研創(chuàng)新、業(yè)務(wù)決策,使科研人員陷入數(shù)據(jù)海量、知識(shí)難求的窘境。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)是在傳統(tǒng)軌道交通科技情報(bào)服務(wù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的,是一系列內(nèi)外部因素共同作用的產(chǎn)物。一方面,“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型”全學(xué)科研究范式的確立提升了行業(yè)、領(lǐng)域主體的數(shù)據(jù)資產(chǎn)意識(shí)和知識(shí)管理觀念。以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系(相關(guān)關(guān)系、因果關(guān)系等)的挖掘,完成知識(shí)單元提取和知識(shí)聚類(lèi),成為各行業(yè)、領(lǐng)域知識(shí)再造、數(shù)據(jù)賦能的重要任務(wù)[6]。另一方面,傳統(tǒng)的軌道交通科技情報(bào)服務(wù)在服務(wù)規(guī)模、內(nèi)容時(shí)效性以及用戶(hù)滿(mǎn)意度等方面日漸式微。如何緊密貼合數(shù)字時(shí)代科研用戶(hù)信息利用需求和偏好,實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)、跨數(shù)據(jù)庫(kù)的科技情報(bào)資源整合,并面向多類(lèi)用戶(hù)提供精準(zhǔn)化、定制化、知識(shí)化的情報(bào)服務(wù),成為軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式創(chuàng)新的內(nèi)生動(dòng)力。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)作為一個(gè)組配概念,由“軌道交通專(zhuān)業(yè)”“知識(shí)服務(wù)”2個(gè)詞組構(gòu)成。參照構(gòu)詞法進(jìn)行概念釋義,首先需要明確“知識(shí)服務(wù)”的內(nèi)涵與外延,在此基礎(chǔ)上,對(duì)“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)”的內(nèi)涵進(jìn)行界定。知識(shí)服務(wù)是信息服務(wù)的更高級(jí)形式,通過(guò)信息處理過(guò)程,提供問(wèn)題解決方案所需的知識(shí),最終實(shí)現(xiàn)知識(shí)價(jià)值產(chǎn)出[7]。從內(nèi)容提供角度看,知識(shí)服務(wù)是經(jīng)過(guò)資源整合后為決策制定提供幫助的知識(shí),是有特定價(jià)值的知識(shí);從問(wèn)題解決角度看,知識(shí)服務(wù)是從用戶(hù)提出需求開(kāi)始,經(jīng)過(guò)相關(guān)處理,最終解決問(wèn)題的一系列過(guò)程;從資源利用角度看,知識(shí)服務(wù)則是一種價(jià)值增值,實(shí)現(xiàn)從信息資源到知識(shí)的轉(zhuǎn)變[8]。綜上,該研究將“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)”定義為:通過(guò)對(duì)軌道交通專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域科技信息資源進(jìn)行采集與整合,以人工智能、算法技術(shù)工具實(shí)現(xiàn)信息的深度組織與處理,形成附加值高、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、可組合拆解的領(lǐng)域知識(shí)單元,最終實(shí)現(xiàn)知識(shí)型產(chǎn)品、工具的輸出。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)的構(gòu)成要素主要包括4個(gè)方面:(1)服務(wù)對(duì)象。即軌道交通行業(yè)內(nèi)的科研主體、決策主體,包括組織機(jī)構(gòu)和個(gè)人。其中,從事鐵路、城市軌道交通等細(xì)分領(lǐng)域科研工作的人員是軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)的主要服務(wù)對(duì)象。(2)服務(wù)內(nèi)容。軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容更趨向于海量數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)集的內(nèi)容挖掘和分析,包括關(guān)聯(lián)檢索、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、成果評(píng)估、知識(shí)圖譜、專(zhuān)家系統(tǒng)等。(3)服務(wù)能力。相較于傳統(tǒng)科技情報(bào)服務(wù),軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)的服務(wù)能力更高。按照知識(shí)服務(wù)的流程具體可分為:多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源建設(shè)能力、知識(shí)組織能力、數(shù)據(jù)分析處理能力、知識(shí)傳播能力、決策支持能力、研究創(chuàng)新能力等。(4)服務(wù)輸出。軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)的最終目標(biāo)是為組織決策、科研創(chuàng)新提供參考和支持,其最終產(chǎn)出為參考咨詢(xún)報(bào)告、專(zhuān)題知識(shí)產(chǎn)品和技術(shù)創(chuàng)新成果等。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)是在軌道交通專(zhuān)業(yè)情報(bào)服務(wù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的,兩者在服務(wù)背景、處理對(duì)象、構(gòu)建方式、處理能力、交互方式、服務(wù)形式方面存在顯著區(qū)別,具體見(jiàn)表1。
表1 軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)與情報(bào)服務(wù)比較
與軌道交通專(zhuān)業(yè)情報(bào)服務(wù)相比,軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)是信息與情報(bào)服務(wù)領(lǐng)域積極適應(yīng)大數(shù)據(jù)和泛在知識(shí)環(huán)境發(fā)展的產(chǎn)物,其服務(wù)理念與技術(shù)環(huán)境變革聯(lián)系更加緊密,具備廣闊的發(fā)展前景和活力。從處理對(duì)象來(lái)看,知識(shí)服務(wù)處理的信息資源顆粒度更高,從傳統(tǒng)的文獻(xiàn)實(shí)體、內(nèi)容碎片化的文獻(xiàn)轉(zhuǎn)向了海量、多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)集合,貼合“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型”研究范式的內(nèi)在邏輯,為軌道交通領(lǐng)域數(shù)據(jù)價(jià)值再造夯實(shí)基礎(chǔ)。從構(gòu)建方式和處理能力來(lái)看,知識(shí)服務(wù)延續(xù)情報(bào)服務(wù)依靠人工參與的低自動(dòng)化構(gòu)建方式,在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用智能模型、算法技術(shù)實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化、智能化的構(gòu)建,在文獻(xiàn)內(nèi)容處理能力方面取得質(zhì)的提升。傳統(tǒng)情報(bào)服務(wù)依靠結(jié)構(gòu)化查詢(xún)、人工經(jīng)驗(yàn)完成文獻(xiàn)內(nèi)容的分析與挖掘。然而知識(shí)服務(wù)則依靠大規(guī)模計(jì)算能力、語(yǔ)義級(jí)別的檢索、自動(dòng)分類(lèi)標(biāo)引、知識(shí)推理等完成自動(dòng)化、規(guī)?;?、知識(shí)化的文獻(xiàn)內(nèi)容挖掘,最終實(shí)現(xiàn)提高效率、節(jié)約資源的雙重目標(biāo)。
另外,知識(shí)服務(wù)依托線上系統(tǒng)可提供多并發(fā)用戶(hù)服務(wù)、即時(shí)性交流與反饋,優(yōu)于傳統(tǒng)情報(bào)服務(wù)的“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”交流和延時(shí)反饋,有利于用戶(hù)滿(mǎn)意度的提升。在服務(wù)形式上,知識(shí)服務(wù)形式更為多樣,為用戶(hù)提供專(zhuān)題定制與研究跟蹤服務(wù)、智能推送服務(wù)、聯(lián)想詞檢索服務(wù)以及基于大數(shù)據(jù)的行業(yè)詞庫(kù)、領(lǐng)域知識(shí)圖譜等知識(shí)工具。與情報(bào)服務(wù)依靠人工展開(kāi)的分析、綜述與評(píng)價(jià)形式相比,前者的多樣性、知識(shí)化更有助于激發(fā)用戶(hù)主動(dòng)進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新的積極性。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的確立有助于進(jìn)一步提升軌道交通行業(yè)科技情報(bào)服務(wù)能力,為我國(guó)軌道交通科技創(chuàng)新工作提供驅(qū)動(dòng)力。軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式具備4個(gè)方面的特點(diǎn):(1)以用戶(hù)需求為導(dǎo)向。軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式強(qiáng)調(diào)知識(shí)服務(wù)的全流程,圍繞軌道交通行業(yè)機(jī)構(gòu)、個(gè)人的科研和業(yè)務(wù)決策需求展開(kāi)。從前期數(shù)據(jù)資源整合、組織到后期知識(shí)工具、知識(shí)產(chǎn)品輸出,均滲透著用戶(hù)需求導(dǎo)向的理念。(2)以系統(tǒng)平臺(tái)為依托。軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式離不開(kāi)系統(tǒng)平臺(tái)建設(shè),依托系統(tǒng)平臺(tái)推進(jìn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合與加工工作,并面向用戶(hù)提供在線訪問(wèn)和個(gè)性化的知識(shí)服務(wù)。(3)以數(shù)據(jù)整合為基礎(chǔ)。軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式在本質(zhì)上仍隸屬信息服務(wù)的范疇,離不開(kāi)數(shù)據(jù)資源的整合與歸集工作。跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)、跨數(shù)據(jù)庫(kù)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源整合是知識(shí)服務(wù)模式實(shí)現(xiàn)的基本條件。(4)以知識(shí)工具和產(chǎn)品為輸出。相較于軌道交通專(zhuān)業(yè)情報(bào)服務(wù)的文本型知識(shí)(咨詢(xún)報(bào)告、綜述、文摘等)輸出,軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式旨在輸出凝聚大數(shù)據(jù)技術(shù)特征的各類(lèi)知識(shí)工具和產(chǎn)品,如領(lǐng)域知識(shí)圖譜、知識(shí)發(fā)現(xiàn)報(bào)告等。
以“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)”為原型,可將軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式抽象為一個(gè)涵蓋資源層、業(yè)務(wù)層、服務(wù)層、用戶(hù)層的4級(jí)理論架構(gòu)(見(jiàn)圖1),具體如下:
圖1 軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式理論架構(gòu)
(1)資源層位于軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的底層,主要承擔(dān)原始數(shù)據(jù)整合與存儲(chǔ)的功能。
(2)業(yè)務(wù)層上承服務(wù)層,下接資源層,主要負(fù)責(zé)對(duì)分布式存儲(chǔ)的各類(lèi)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行清洗、篩選、規(guī)范格式等數(shù)據(jù)處理工作。同時(shí),為加強(qiáng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義性和可計(jì)算性,引入機(jī)器翻譯、知識(shí)挖掘等技術(shù)工具,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行翻譯轉(zhuǎn)換、知識(shí)抽取、內(nèi)容相似度計(jì)算,為后期服務(wù)層各類(lèi)功能的實(shí)現(xiàn)提供深加工的數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。
(3)服務(wù)層為軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式理論架構(gòu)的核心層。服務(wù)層與用戶(hù)層直接關(guān)聯(lián),主要面向不同類(lèi)型用戶(hù)提供3種類(lèi)型的知識(shí)服務(wù):①專(zhuān)題定制?;谟脩?hù)檢索和利用行為數(shù)據(jù),繪制用戶(hù)畫(huà)像,在此基礎(chǔ)上為用戶(hù)提供定題檢索、專(zhuān)題信息定制和持續(xù)推送服務(wù)。②知識(shí)工具。在業(yè)務(wù)層的支持下,結(jié)合鐵路領(lǐng)域知識(shí)分布、研究和業(yè)務(wù)決策需求,研制鐵路大數(shù)據(jù)詞庫(kù)、鐵路科技文獻(xiàn)自動(dòng)分類(lèi)標(biāo)引工具、軌道交通專(zhuān)業(yè)聯(lián)想詞檢索系統(tǒng)、鐵路專(zhuān)業(yè)機(jī)器翻譯工具等知識(shí)工具,提升用戶(hù)利用科技信息開(kāi)展研究、進(jìn)行決策的自主能力。③智能情報(bào)。以自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集為基點(diǎn),引入數(shù)據(jù)可視化分析工具和版式化模型,實(shí)現(xiàn)科技情報(bào)分析工作的智能化和簡(jiǎn)約化,自動(dòng)、實(shí)時(shí)生成領(lǐng)域研究熱點(diǎn)圖譜、態(tài)勢(shì)分析報(bào)告等知識(shí)產(chǎn)品。
(4)用戶(hù)層主要包括軌道交通領(lǐng)域的科研機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)和科研人員三類(lèi)。不同類(lèi)型用戶(hù)的需求直接影響知識(shí)服務(wù)的類(lèi)型和內(nèi)容,也以“倒逼”的方式影響著資源層的建設(shè)工作。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的實(shí)現(xiàn)既需要理論架構(gòu)的指導(dǎo),也離不開(kāi)機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)實(shí)踐的探索。以“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)”為例,可將軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的實(shí)現(xiàn)路徑劃分為以下4個(gè)方面。
軌道交通行業(yè)的數(shù)據(jù)資源類(lèi)別豐富,如期刊論文、會(huì)議論文、標(biāo)準(zhǔn)、專(zhuān)利、網(wǎng)站資訊、社交媒體平臺(tái)推送、機(jī)構(gòu)內(nèi)部文獻(xiàn)等。以上各類(lèi)資源分布在多個(gè)系統(tǒng)、網(wǎng)站以及存儲(chǔ)介質(zhì)上,增加了數(shù)據(jù)整合與歸集的難度。參考國(guó)內(nèi)外數(shù)字資源存儲(chǔ)系統(tǒng)建設(shè)經(jīng)驗(yàn),可借鑒DSpace數(shù)字資源存儲(chǔ)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、索引、保存和發(fā)布環(huán)節(jié)的技術(shù)架構(gòu)、功能模塊、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),研發(fā)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)系統(tǒng),配置各類(lèi)資源元數(shù)據(jù)非編程性動(dòng)態(tài)定制、擴(kuò)展功能。針對(duì)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)資源設(shè)定通用型、專(zhuān)屬型元數(shù)據(jù)字段,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的靈活添加、統(tǒng)一存儲(chǔ)和檢索。
以“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)”為例,依托多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)系統(tǒng)整合了國(guó)內(nèi)外軌道交通行業(yè)各類(lèi)科技文獻(xiàn)、多媒體資源3億多條。其中,中文期刊1.5萬(wàn)種,外文期刊1.9萬(wàn)種,行業(yè)內(nèi)刊56種,國(guó)內(nèi)外鐵路專(zhuān)利55萬(wàn)條,專(zhuān)業(yè)視頻2 000余部,以及豐富的鐵路行業(yè)科技獎(jiǎng)勵(lì)、成果鑒定報(bào)告、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)外鐵路安全簡(jiǎn)報(bào)等自建資源。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式是軌道交通專(zhuān)業(yè)情報(bào)服務(wù)在大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)境下的發(fā)展與創(chuàng)新。依靠人工完成數(shù)據(jù)檢索、分析的傳統(tǒng)情報(bào)服務(wù)模式在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代稍顯動(dòng)力不足,大規(guī)模批處理數(shù)據(jù)實(shí)施難度大,時(shí)間成本高,實(shí)際效果不理想。同時(shí),軌道交通行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的復(fù)雜性、交叉性,導(dǎo)致精準(zhǔn)化的情報(bào)服務(wù)對(duì)領(lǐng)域知識(shí)單元、行業(yè)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)等的依賴(lài)程度更高。因此,適時(shí)引入人工智能算法模型,對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行深度處理和加工成為軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式落實(shí)的必經(jīng)之路。
以“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)”科技文獻(xiàn)知識(shí)組織為例,通過(guò)引入融合Word2Vec模型的TextRank關(guān)鍵詞抽取方法[9],對(duì)海量鐵路科技文獻(xiàn)進(jìn)行內(nèi)容處理和關(guān)鍵詞提取,完成科技文獻(xiàn)的知識(shí)內(nèi)容表征,優(yōu)化信息檢索精準(zhǔn)度,積累并更新鐵路行業(yè)基礎(chǔ)詞庫(kù)。同時(shí),在前期知識(shí)組織成果的基礎(chǔ)上,開(kāi)展鐵路科技信息資源自動(dòng)分類(lèi)標(biāo)引、領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建工作。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的核心特點(diǎn)之一是用戶(hù)需求導(dǎo)向,即探索滿(mǎn)足用戶(hù)科研、業(yè)務(wù)決策需求的服務(wù)方式和內(nèi)容。在前期階段,應(yīng)借助實(shí)踐調(diào)研、用戶(hù)信息,利用行為數(shù)據(jù)分析等方法深入了解科研機(jī)構(gòu)用戶(hù)、科技企業(yè)用戶(hù)、科研個(gè)人用戶(hù)的情報(bào)服務(wù)需求和偏好,以此為依據(jù)完成用戶(hù)畫(huà)像工作,建立多類(lèi)型用戶(hù)知識(shí)服務(wù)需求模型。參照不同類(lèi)型用戶(hù)知識(shí)服務(wù)需求模型,提供定制化的知識(shí)服務(wù)組合,如“專(zhuān)題定制服務(wù)+知識(shí)工具”“專(zhuān)題定制服務(wù)+智能情報(bào)”“知識(shí)工具+智能情報(bào)”等。
“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)”設(shè)置“專(zhuān)題定制”服務(wù)模塊,圍繞用戶(hù)的研究方向、目標(biāo)專(zhuān)題編制高級(jí)檢索表達(dá)式,并固化在“專(zhuān)題定制”功能模塊內(nèi),實(shí)現(xiàn)專(zhuān)題信息自動(dòng)檢索、整合,并借助系統(tǒng)用戶(hù)中心、郵箱傳遞等方式提供專(zhuān)題持續(xù)推送服務(wù)。同時(shí),研發(fā)“鐵路大數(shù)據(jù)詞庫(kù)”“軌道交通專(zhuān)業(yè)聯(lián)想詞檢索系統(tǒng)”等知識(shí)工具,幫助科研人員及時(shí)更新行業(yè)術(shù)語(yǔ),提升情報(bào)檢索的專(zhuān)業(yè)化程度,為領(lǐng)域知識(shí)管理、知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供輔助工具。
軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式作為一個(gè)開(kāi)放系統(tǒng),不斷與外界進(jìn)行“數(shù)據(jù)—服務(wù)”的輸入與輸出活動(dòng)。該模式的實(shí)現(xiàn)和可持續(xù)發(fā)展需要反饋與優(yōu)化機(jī)制作為保障,以推進(jìn)系統(tǒng)的功能優(yōu)化與迭代。建立知識(shí)服務(wù)反饋與優(yōu)化機(jī)制主要分兩步走:第一,開(kāi)辟多維度的知識(shí)服務(wù)反饋渠道,借助系統(tǒng)平臺(tái)、微信公眾號(hào)、人工熱線等實(shí)現(xiàn)高效、及時(shí)的用戶(hù)知識(shí)服務(wù)反饋。全面收取用戶(hù)知識(shí)服務(wù)需求及問(wèn)題咨詢(xún)數(shù)據(jù),定期進(jìn)行整合與分析,針對(duì)普遍性、典型性的反饋問(wèn)題進(jìn)行研討、解決。第二,搭建“用—學(xué)—研”三位一體的知識(shí)服務(wù)優(yōu)化工作模式,將知識(shí)服務(wù)過(guò)程中用戶(hù)反饋點(diǎn)與知識(shí)服務(wù)理論研究、技術(shù)研發(fā)相結(jié)合,反向指導(dǎo)知識(shí)服務(wù)優(yōu)化工作,持續(xù)推動(dòng)服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)方式、技術(shù)支持、系統(tǒng)功能等方面的更新。
“軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)”在知識(shí)服務(wù)功能優(yōu)化方面,始終堅(jiān)持以用戶(hù)反饋為參考,通過(guò)現(xiàn)有檢索功能升級(jí)、分類(lèi)瀏覽功能改造,提升知識(shí)服務(wù)的用戶(hù)滿(mǎn)意度。貼合軌道交通領(lǐng)域知識(shí)分布廣泛、專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)等特點(diǎn),結(jié)合用戶(hù)檢索過(guò)程中遇到的各類(lèi)疑難,研制出鐵路大數(shù)據(jù)詞庫(kù)、軌道交通專(zhuān)業(yè)聯(lián)想詞檢索系統(tǒng)等一系列知識(shí)工具。同時(shí),通過(guò)開(kāi)展數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)研究工作,探索智能情報(bào)服務(wù)流程,不斷提升系統(tǒng)的大規(guī)模知識(shí)生產(chǎn)與輸出能力。
隨著鐵路數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐的加快,鐵路大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和共享的需求日益增加[10],這也為軌道交通專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)的發(fā)展指明方向。以“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”思維創(chuàng)新科技信息資源的存儲(chǔ)與組織方式,運(yùn)用大數(shù)據(jù)算法技術(shù)開(kāi)展資源內(nèi)容挖掘和數(shù)據(jù)產(chǎn)品定制服務(wù),建立高效及時(shí)的服務(wù)反饋優(yōu)化機(jī)制,最終以系統(tǒng)平臺(tái)的方式滿(mǎn)足科研用戶(hù)的知識(shí)需求,支撐我國(guó)軌道交通行業(yè)科技創(chuàng)新工作的開(kāi)展。