人工智能背景下圖書館數(shù)據(jù)集成研究

摘要：在數(shù)字化時代，圖書館需要整合海量的數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)不僅形式和類型多樣，并且有著不同來源，存在結構或格式上的差異。通過分析圖書館在多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成時面臨的諸多挑戰(zhàn)，例如：數(shù)據(jù)異質(zhì)性和復雜性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和標準化問題、技術集成和兼容性問題等，結合當前各種人工智能技術，如深度學習模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡和自然語言處理等，探討了針對各個問題的應對方法，旨在為圖書館提供高效的多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成策略。

關鍵詞：人工智能數(shù)據(jù)集成圖書館多模態(tài)數(shù)據(jù)異構數(shù)據(jù)

中圖分類號：G250.7

ResearchonDataIntegrationinLibrariesintheContextofArtificialIntelligence

TANGQin

GuilinLibraryofGuangxiZhuangAutonomousRegion，Guilin，GuangxiZhuangAutonomousRegion，541100China

Abstract：Inthedigitalage，librariesneedtointegratemassivedataresources，whichhavenotonlydiverseformsandtypes，butalsohavedifferentsourcesanddifferencesinstructuresorformats.Byanalyzingthechallengesfacedbylibrariesintheintegration&nHhG+HDY6j9MW72Gnb6Z1Pw==bsp;ofmulti-modalandheterogeneousdata，suchasdataheterogeneityandcomplexity，dataqualityandstandardization，andtechnologyintegrationandcompatibility，andcombinedwithcurrentvariousartificialintelligencetechnologiessuchasHpsOO2f1Cai1CdIXjVYYog==thedeeplearningmodel，thegraphneuralnetworkandnaturallanguageprocessing，thispaperdiscussescopeingapproachestoeachproblem，aimingtoprovidelibrarieswithanefficientstrategyfortheintegrationofmulti-modalandheterogeneousdata.

KeyWords：Artificialintelligence;Dataintegration;Library;Multimodaldata;Heterogeneousdata

在數(shù)字化和信息技術迅速發(fā)展的時代，圖書館作為知識和信息的中心，正經(jīng)歷著一場轉型。數(shù)字化的浪潮使得圖書館不再局限于傳統(tǒng)印刷材料的收藏與借閱，而是逐漸成為包含多元化數(shù)字資源的集散地，為了有效應對各種類型和來源的海量數(shù)據(jù)，圖書館的多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)整合能力面臨著重大挑戰(zhàn)。

根據(jù)《中國圖書館學會“十四五”發(fā)展規(guī)劃綱要》，圖書館行業(yè)的發(fā)展目標包括加強數(shù)字化服務能力、提升信息資源管理效率和優(yōu)化用戶體驗，特別強調(diào)了要利用現(xiàn)代信息技術來提升圖書館行業(yè)的數(shù)字化和創(chuàng)新能力??[1]。這就意味著圖書館需要在數(shù)據(jù)集成和應用的技術上不斷進步，有效整合日益增長的數(shù)據(jù)資源，滿足公眾多元化的信息需求。

隨著新興技術的發(fā)展，尤其是人工智能和云計算的應用，為圖書館在多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成方面提供了新的機遇。本文旨在探討圖書館在多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成時面臨的主要挑戰(zhàn)，并提出基于人工智能技術的應對策略。

1多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成綜述

1.1數(shù)據(jù)集成的概念

數(shù)據(jù)集成通常是指將不同來源的數(shù)據(jù)進行合并，并為用戶提供這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)一視圖[2]。數(shù)據(jù)集成在商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)分析和多個數(shù)據(jù)管理領域都有應用，其核心目標是相同的，即提供一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問接口，使得最終用戶能夠無須關心數(shù)據(jù)實際存儲的位置和格式，就可以查詢和分析數(shù)據(jù)。在技術層面，數(shù)據(jù)集成通常涉及到多個步驟，包括數(shù)據(jù)清洗、映射、轉換和合并等，以確保數(shù)據(jù)的一致性。

1.1.1多模態(tài)數(shù)據(jù)集成

多模態(tài)數(shù)據(jù)集成是指將不同類型或形式的數(shù)據(jù)如文本、圖像、音頻、視頻等[3]，通過處理它們之間數(shù)據(jù)類型的差異來完成數(shù)據(jù)融合。由于它結合了不同類型的數(shù)據(jù)所提供的多角度視圖，在實踐中常用于數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和人工智能領域。

1.1.2異構數(shù)據(jù)集成

異構數(shù)據(jù)集成是指將不同來源、不同數(shù)據(jù)結構和語義的數(shù)據(jù)，融合成統(tǒng)一、可查詢、可分析的數(shù)據(jù)集，并保持數(shù)據(jù)的完整性和準確性[4]。這個過程對于提高數(shù)據(jù)的可用性和價值至關重要，尤其是在需要從多個不同數(shù)據(jù)源收集和分析信息的情況下，如科研、商業(yè)分析和醫(yī)療等領域。

1.2多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成研究現(xiàn)狀

njXSe6DIGL9dHJvTPUPiDw==在多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成領域，近年來相關的研究不斷發(fā)展。例如：將數(shù)據(jù)集成方法根據(jù)級別分為三類：數(shù)據(jù)級方法、特征級方法和決策級方法。數(shù)據(jù)級方法通常將原始的多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成為一個新的統(tǒng)一數(shù)據(jù)集，并保留原始數(shù)據(jù)信息。例如將所有數(shù)據(jù)轉換為資源描述框架（ResourceDescriptionFramework，RDF）數(shù)據(jù)格式，并輸入到數(shù)據(jù)融合框架中。特征級方法通過特征融合算法，從各種原始數(shù)據(jù)特征向量中提取并生成新的代表性特征向量，不過由于簡化了原始數(shù)據(jù)，往往在特征提取過程中伴隨著信息損失。例如將聲音的梅爾頻率倒譜系數(shù)（MelFrequencyCepstralCoefficient，MFCC）特征和使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）提取的圖像特征映射到子空間，并使用歐幾里得距離進行檢索，從而實現(xiàn)聽覺到視覺的跨模態(tài)檢索解決方案[5]。決策級方法通過找出每種模式的可信度來進行協(xié)調(diào)和聯(lián)合決策，常用的方法有平均、投票、加權、自適應增強、動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡等。例如：學者們提出了一種基于二元分類模型和證據(jù)理論的決策級集成方法[6]，使用邏輯回歸和支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）模型解決二元分類問題，然后利用證據(jù)理論進行決策混合。以上這些研究現(xiàn)狀突顯了多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成的應用潛力，相信在人工智能技術的推動下數(shù)據(jù)集成領域?qū)瓉砜焖俪掷m(xù)發(fā)展。

1.3圖書館數(shù)據(jù)集成應用的部分現(xiàn)狀

1.3.1綜合搜索和訪問平臺

為了提高讀者訪問不同數(shù)據(jù)源的便利性，很多圖書館應用了綜合搜索平臺。這些平臺使讀者能夠通過單一的界面訪問來自圖書館圖書目錄、電子圖書、電子期刊、在線數(shù)據(jù)庫和數(shù)字檔案等信息。讀者可以在同一個搜索界面中檢索不同格式和結構的數(shù)據(jù)源，簡單而高效地完成信息檢索過程。

1.3.2數(shù)據(jù)中臺的應用

數(shù)據(jù)中臺作為一個集中的數(shù)據(jù)管理和處理平臺，能夠有效解決數(shù)據(jù)孤島問題，提高數(shù)據(jù)的可用性。圖書館正在建立數(shù)據(jù)中臺來整合圖書管理系統(tǒng)、數(shù)字資源庫以及外部數(shù)據(jù)源等各種數(shù)據(jù)資源，通過有效的管理和利用數(shù)據(jù)，圖書館能夠為讀者提供更加全面的信息服務，同時數(shù)據(jù)中臺還為圖書館的決策制定提供了數(shù)據(jù)支持，通過全面的數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化資源配置和服務。

2圖書館多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成面臨的挑戰(zhàn)

現(xiàn)代圖書館作為信息管理和服務提供方面的關鍵角色，在數(shù)字化轉型過程中面臨了諸多挑戰(zhàn)，隨著信息技術的不斷發(fā)展和讀者需求的日益增長，圖書館必須面對并解決這些問題，以便更好地滿足公眾對信息獲取的需求，接下來我們將探討圖書館在多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成時會遇到的一系列挑戰(zhàn)。

2.1數(shù)據(jù)異質(zhì)性和復雜性

圖書館的數(shù)據(jù)資源通常包含文本、圖像、視頻、音頻和數(shù)據(jù)庫記錄等多種形式，數(shù)據(jù)異質(zhì)性主要表現(xiàn)在它們格式和結構上的差別。例如：數(shù)據(jù)庫中的結構化數(shù)據(jù)通常格式一致，而文本和多媒體等非結構化數(shù)據(jù)格式則存在較大差異，這些數(shù)據(jù)的融合是一個很大的挑戰(zhàn)。

此外，數(shù)據(jù)異質(zhì)性在語義層面的差異也不容忽視。即使是同類型的數(shù)據(jù)，由于來源不同其語義也可能有所不同。例如：不同數(shù)據(jù)庫中相同字段名稱可能代表不同的含義。處理這種語義差異需要深入理解數(shù)據(jù)的背景和上下文，這個過程涉及到復雜的數(shù)據(jù)映射和轉換規(guī)則。因此，格式、結構和語義上的差異增加了數(shù)據(jù)集成的復雜性，解決這些問題對于數(shù)據(jù)集成來說極為關鍵。

2.2數(shù)據(jù)質(zhì)量和標準化問題

不同來源的數(shù)據(jù)通常存在不準確、不完整和不一致等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。例如：不同的數(shù)據(jù)源對同一對象可能提供相互矛盾的信息，某些數(shù)據(jù)源可能還存在數(shù)據(jù)丟失情況，如何確保集成數(shù)據(jù)的可靠性和有效性就成為了一個挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)源之間缺乏標準化和規(guī)范化也使得數(shù)據(jù)集成面臨著挑戰(zhàn)。不同的數(shù)據(jù)源可能使用不同的術語、格式或度量標準，在數(shù)據(jù)集成過程中需要進行復雜的數(shù)據(jù)轉換，如數(shù)據(jù)清洗和預處理、標準化格式和消除重復記錄等，并且在轉換過程中需要確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

2.3技術集成和兼容性挑戰(zhàn)

處理來自不同數(shù)據(jù)源的技術多樣性也是數(shù)據(jù)集成中面臨的一個挑戰(zhàn)。圖書館的數(shù)據(jù)資源一般來自于各種不同的技術平臺，如于圖書管理系統(tǒng)、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、云服務以及媒體管理系統(tǒng)等。這些平臺各有其特定的架構、接口和操作方式，數(shù)據(jù)集成時通常涉及復雜的API調(diào)用和協(xié)議匹配，以確保各系統(tǒng)之間的流暢交互和數(shù)據(jù)一致性。

此外，不同技術平臺的兼容性問題，也是需要解決的問題。例如：不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能使用不同的查詢語言和數(shù)據(jù)模型，這需要在數(shù)據(jù)集成時采用標準化方法、中間件技術等。兼容性問題不僅增加了集成的技術難度，還可能引起系統(tǒng)性能問題和數(shù)據(jù)丟失風險。

2.4性能和效率問題

在數(shù)據(jù)集成中處理大量數(shù)據(jù)時往往會遇到性能瓶頸。數(shù)據(jù)的提取、轉換和加載過程在面對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的情況下可能變得極其耗時，這會影響系統(tǒng)整體響應時間和終端用戶體驗。

對于需要實時或近實時數(shù)據(jù)集成的場景，保持高效率和快速響應能力是一個挑戰(zhàn)。實時數(shù)據(jù)集成要求系統(tǒng)能夠迅速處理不同來源的數(shù)據(jù)，同時確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。在動態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境中，除了實時數(shù)據(jù)處理，還要確保數(shù)據(jù)的及時更新和同步。由于數(shù)據(jù)源可能持續(xù)變化，數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)需要能夠及時地反映這些變化，任何數(shù)據(jù)更新的延遲或失敗都可能導致信息過時或者數(shù)據(jù)不一致，最終影響圖書館提供的服務質(zhì)量。

3基于人工智能技術的圖書館數(shù)據(jù)集成策略

面對多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成所帶來的一系列挑戰(zhàn)，接下來我們將探討相應的數(shù)據(jù)集成策略，其中的重點是如何利用最新的人工智能技術來有效應對數(shù)據(jù)集成中的關鍵問題，從而提高圖書館服務的整體質(zhì)量和效率，為讀者帶來更為豐富和個性化的信息服務體驗。

3.1人工智能技術處理數(shù)據(jù)異質(zhì)性和復雜性

3.1.1深度學習和特征融合

深度學習模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），能夠從原始數(shù)據(jù)中自動學習復雜的特征表示[7]。在多模態(tài)數(shù)據(jù)集成中，可以使用深度學習模型和多模態(tài)學習技術分別提取不同模態(tài)的特征，例如使用語言處理模型（如BERT、LSTM）提取文本特征[8]，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）提取圖像特征，使用聲音處理模型（如MFCC、LPCC）提取音頻特征[9]，然后基于深度學習模型將這些提取的特征通過拼接、加權平均或更復雜的融合技術來實現(xiàn)融合[10]，形成全面的信息視圖。

3.1.2自然語言處理

自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技術可以處理和理解人類語言，從數(shù)據(jù)中提取出有用的信息。例如：在處理文本數(shù)據(jù)時，可以使用NLP技術（如GPT、BERT）來理解和轉換文本數(shù)據(jù)[11]，包括分詞、詞性標注、命名實體識別等，使其更適合與其他模態(tài)數(shù)據(jù)集成。

3.1.3圖神經(jīng)網(wǎng)絡

圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GraphNeuralNetworks，GNNs）能夠有效處理圖結構數(shù)據(jù)，捕捉實體間的復雜關系[12]。在數(shù)據(jù)集成中，當涉及到關系密集型數(shù)據(jù)（如社交網(wǎng)絡、知識圖譜）時，GNNs可以用來理解和利用實體間的關系。

3.2利用人工智能解決數(shù)據(jù)質(zhì)量和標準化問題

3.2.1自動化數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的關鍵步驟，包括修正錯誤、填補缺失值和消除重復記錄等。我們可以利用NLP技術自動處理文本數(shù)據(jù)，使用模式識別技術自動修正數(shù)據(jù)錯誤。對于數(shù)據(jù)的缺失情況，可以通過預測模型（如決策樹、隨機森林）來估計缺失值[13]。在面對數(shù)據(jù)存在重復記錄的時候，可以利用機器學習算法（如相似性度量、實體解析技術）來識別并消除重復或非常相似的記錄。

3.2.2數(shù)據(jù)標準化和轉換

通過機器學習和NLP技術可以自動識別、分類和轉換來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。AI算法能夠?qū)W習不同數(shù)據(jù)集（如SON、XML或數(shù)據(jù)庫文件等）的數(shù)據(jù)格式和結構特征，然后根據(jù)預定的規(guī)則或者決策樹算法來自動對數(shù)據(jù)進行標準化和格式轉換，如將非結構化文本轉換為結構化格式，或者將不同度量單位進行統(tǒng)一標準化。

3.2.3語義理解和映射

本體學和語義網(wǎng)絡通常可以用來理解不同數(shù)據(jù)源的語義關系，并實現(xiàn)自動映射[14]。例如：通過NLP技術對數(shù)據(jù)進行語義標注和實體識別，識別出關鍵實體和概念；再利用關系抽取模型和上下文分析算法分析實體間的關系和語義上下文；最后通過本體映射和知識圖譜技術，將不同數(shù)據(jù)源中的語義實體映射到一個統(tǒng)一的本體或概念模型上，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的語義對齊。

3.3技術集成和兼容性問題的應對策略

3.3.1智能接口

當集成多個不同的技術平臺時，需要處理接口和API的兼容性問題。通過NLP技術來自動解析API文檔，識別其中的API參數(shù)和返回值，然后基于這些分析結果，利用分類和聚類等機器學習算法，自動找出不同API之間相似的功能和數(shù)據(jù)字段，并且利用規(guī)則學習來轉換不同API之間的數(shù)據(jù)格式和結構，從而實現(xiàn)API功能的智能匹配和數(shù)據(jù)的通暢傳輸。

3.3.2跨平臺數(shù)據(jù)同步和更新

在處理異構數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了確保不同平臺間數(shù)據(jù)的同步和一致性，可以使用變化檢測模型、預測模型來自動識別數(shù)據(jù)的變化點，并優(yōu)化數(shù)據(jù)同步策略?；跀?shù)據(jù)變化的模式和頻率，這些模型能夠智能調(diào)整同步的時間間隔，同時識別出需要優(yōu)先同步的數(shù)據(jù)。

3.4人工智能技術提升數(shù)據(jù)集成性能和效率

3.4.1并行處理和分布式計算

大規(guī)模數(shù)據(jù)集成任務往往需要大量的計算資源，對高效的并行處理和分布式計算能力要求很高。我們可以利用分布式AI框架ApacheSpark來并行處理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理和模型訓練的效率[15]。

3.4.2實時數(shù)據(jù)流處理

在數(shù)據(jù)集成的許多應用場景中，需要實時處理和集成數(shù)據(jù)流。此時利用流處理框架結合實時AI模型，可以快速處理和分析數(shù)據(jù)流[16]。

4結語

人工智能技術，尤其是深度學習和自然語言處理等，正在顯著增強圖書館在數(shù)據(jù)管理和讀者服務方面的能力。通過這些先進技術，圖書館能夠更高效精準地整合和分析不同來源的復雜數(shù)據(jù)集，從而為讀者提供更豐富和個性化的服務，滿足他們多元化的信息獲取需求。

隨著技術的不斷進步，多模態(tài)和異構數(shù)據(jù)集成領域?qū)霈F(xiàn)更多的創(chuàng)新和突破，因此圖書館也需要與時俱進，不斷適應新技術的變化，充分利用人工智能技術的優(yōu)勢，為未來的智慧圖書館發(fā)展打下堅實的基礎。

參考文獻

[1] 中國圖書館學會關于印發(fā)《中國圖書館學會“十四五”發(fā)展規(guī)劃綱要（2021-2025年）》的通知[EB/OL].（2021-09-06）[2023-12-15].https：//www.lsc.org.cn/cns/contents/1299/15358.html

[2] MaurizioL.Dataintegration：atheoreticalperspective[C].ProceedingsoftheTwenty-firstACMSIGACT-SIGMOD-SIGARTSymposiumonPrinciplesofDatabaseSystems.NewYork，NY，USA：AssociationforComputingMachinery，2002：233–246.

[3] 馮霞，胡志毅，劉才華.跨模態(tài)檢索研究進展綜述[J].計算機科學，2021，48（8）：13-23.

[4] 齊艷珂，肖連，高潔.異構數(shù)據(jù)集成技術綜述[J].福建電腦，2007（6）：35，59.

[5] LIUZ，LIUH，HUANGW，etal.Audiovisualcross-modalmaterialsurfaceretrieval[J].NeuralComputingandApplications，2019，32（18）：1-9.

[6] FANDINGM，AIHUAL，ZHIDONGL.AnEvidencetheoryanddatafusionbasedclassificationmethodfordecisionmaking[J].ProcediaComputerScience，2022，199：892-899.

[7] 周飛燕，金林鵬，董軍.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡研究綜述[J].計算機學報，2017，40（6）：1229-1251.

[8] 諶志群，鞠婷.基于BERT和雙向LSTM的微博評論傾向性分析研究[J].情報理論與實踐，2020，43（8）：173-177.

[9] 余建潮，張瑞林.基于MFCC和LPCC的說話人識別[J].計算機工程與設計，2009，30（5）：1189-1191.

[10] 張紅，程傳祺，徐志剛，等.基于深度學習的數(shù)據(jù)融合方法研究綜述[J].計算機工程與應用，2020，56（24）：1-11.

[11] 王海寧.自然語言處理技術發(fā)展[J].中興通訊技術，2022，28（2）：59-64.

[12] 徐冰冰，岑科廷，黃俊杰，等.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡綜述[J].計算機學報，2020，43（5）：755-780.

[13] 高海燕，李唯欣，馬文娟.基于缺失森林模型的稀疏函數(shù)型數(shù)據(jù)修復方法[J/OL].西華師范大學學報（自然科學版）：1-9[2024-01-09].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/51.1699.N.20231128.1035.002.html.

[14] 唐杰，梁邦勇，李涓子，等.語義Web中的本體自動映射[J].計算機學報，2006（11）：1956-1976.

[15] 付仲明.ApacheSpark分布式并行計算框架優(yōu)化技術研究[D].長沙：湖南大學，2022.

[16] 成英超.分布式流數(shù)據(jù)分析與實時機器學習理論與應用研究[D].廣州：廣東工業(yè)大學，2021.