人工智能背景下图书馆数据集成研究

2024-07-17唐钦

科技资讯 2024年10期

摘要：在数字化时代，图书馆需要整合海量的数据资源，这些数据不仅形式和类型多样，并且有着不同来源，存在结构或格式上的差异。通过分析图书馆在多模态和异构数据集成时面临的诸多挑战，例如：数据异质性和复杂性、数据质量和标准化问题、技术集成和兼容性问题等，结合当前各种人工智能技术，如深度学习模型、图神经网络和自然语言处理等，探讨了针对各个问题的应对方法，旨在为图书馆提供高效的多模态和异构数据集成策略。

关键词：人工智能数据集成图书馆多模态数据异构数据

中图分类号：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

在数字化和信息技术迅速发展的时代，图书馆作为知识和信息的中心，正经历着一场转型。数字化的浪潮使得图书馆不再局限于传统印刷材料的收藏与借阅，而是逐渐成为包含多元化数字资源的集散地，为了有效应对各种类型和来源的海量数据，图书馆的多模态和异构数据整合能力面临着重大挑战。

根据《中国图书馆学会“十四五”发展规划纲要》，图书馆行业的发展目标包括加强数字化服务能力、提升信息资源管理效率和优化用户体验，特别强调了要利用现代信息技术来提升图书馆行业的数字化和创新能力[1]。这就意味着图书馆需要在数据集成和应用的技术上不断进步，有效整合日益增长的数据资源，满足公众多元化的信息需求。

随着新兴技术的发展，尤其是人工智能和云计算的应用，为图书馆在多模态和异构数据集成方面提供了新的机遇。本文旨在探讨图书馆在多模态和异构数据集成时面临的主要挑战，并提出基于人工智能技术的应对策略。

1多模态和异构数据集成综述

1.1数据集成的概念

数据集成通常是指将不同来源的数据进行合并，并为用户提供这些数据的统一视图[2]。数据集成在商业智能、数据仓库、大数据分析和多个数据管理领域都有应用，其核心目标是相同的，即提供一个统一的数据访问接口，使得最终用户能够无须关心数据实际存储的位置和格式，就可以查询和分析数据。在技术层面，数据集成通常涉及到多个步骤，包括数据清洗、映射、转换和合并等，以确保数据的一致性。

1.1.1多模态数据集成

多模态数据集成是指将不同类型或形式的数据如文本、图像、音频、视频等[3]，通过处理它们之间数据类型的差异来完成数据融合。由于它结合了不同类型的数据所提供的多角度视图，在实践中常用于数据挖掘、机器学习和人工智能领域。

1.1.2异构数据集成

异构数据集成是指将不同来源、不同数据结构和语义的数据，融合成统一、可查询、可分析的数据集，并保持数据的完整性和准确性[4]。这个过程对于提高数据的可用性和价值至关重要，尤其是在需要从多个不同数据源收集和分析信息的情况下，如科研、商业分析和医疗等领域。

1.2多模态和异构数据集成研究现状

njXSe6DIGL9dHJvTPUPiDw==在多模态和异构数据集成领域，近年来相关的研究不断发展。例如：将数据集成方法根据级别分为三类：数据级方法、特征级方法和决策级方法。数据级方法通常将原始的多模态和异构数据集成为一个新的统一数据集，并保留原始数据信息。例如将所有数据转换为资源描述框架（ResourceDescriptionFramework，RDF）数据格式，并输入到数据融合框架中。特征级方法通过特征融合算法，从各种原始数据特征向量中提取并生成新的代表性特征向量，不过由于简化了原始数据，往往在特征提取过程中伴随着信息损失。例如将声音的梅尔频率倒谱系数（MelFrequencyCepstralCoefficient，MFCC）特征和使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）提取的图像特征映射到子空间，并使用欧几里得距离进行检索，从而实现听觉到视觉的跨模态检索解决方案[5]。决策级方法通过找出每种模式的可信度来进行协调和联合决策，常用的方法有平均、投票、加权、自适应增强、动态贝叶斯网络等。例如：学者们提出了一种基于二元分类模型和证据理论的决策级集成方法[6]，使用逻辑回归和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）模型解决二元分类问题，然后利用证据理论进行决策混合。以上这些研究现状突显了多模态和异构数据集成的应用潜力，相信在人工智能技术的推动下数据集成领域将会迎来快速持续发展。

1.3图书馆数据集成应用的部分现状

1.3.1综合搜索和访问平台

为了提高读者访问不同数据源的便利性，很多图书馆应用了综合搜索平台。这些平台使读者能够通过单一的界面访问来自图书馆图书目录、电子图书、电子期刊、在线数据库和数字档案等信息。读者可以在同一个搜索界面中检索不同格式和结构的数据源，简单而高效地完成信息检索过程。

1.3.2数据中台的应用

数据中台作为一个集中的数据管理和处理平台，能够有效解决数据孤岛问题，提高数据的可用性。图书馆正在建立数据中台来整合图书管理系统、数字资源库以及外部数据源等各种数据资源，通过有效的管理和利用数据，图书馆能够为读者提供更加全面的信息服务，同时数据中台还为图书馆的决策制定提供了数据支持，通过全面的数据分析来优化资源配置和服务。

2图书馆多模态和异构数据集成面临的挑战

现代图书馆作为信息管理和服务提供方面的关键角色，在数字化转型过程中面临了诸多挑战，随着信息技术的不断发展和读者需求的日益增长，图书馆必须面对并解决这些问题，以便更好地满足公众对信息获取的需求，接下来我们将探讨图书馆在多模态和异构数据集成时会遇到的一系列挑战。

2.1数据异质性和复杂性

图书馆的数据资源通常包含文本、图像、视频、音频和数据库记录等多种形式，数据异质性主要表现在它们格式和结构上的差别。例如：数据库中的结构化数据通常格式一致，而文本和多媒体等非结构化数据格式则存在较大差异，这些数据的融合是一个很大的挑战。

此外，数据异质性在语义层面的差异也不容忽视。即使是同类型的数据，由于来源不同其语义也可能有所不同。例如：不同数据库中相同字段名称可能代表不同的含义。处理这种语义差异需要深入理解数据的背景和上下文，这个过程涉及到复杂的数据映射和转换规则。因此，格式、结构和语义上的差异增加了数据集成的复杂性，解决这些问题对于数据集成来说极为关键。

2.2数据质量和标准化问题

不同来源的数据通常存在不准确、不完整和不一致等数据质量问题。例如：不同的数据源对同一对象可能提供相互矛盾的信息，某些数据源可能还存在数据丢失情况，如何确保集成数据的可靠性和有效性就成为了一个挑战。

数据源之间缺乏标准化和规范化也使得数据集成面临着挑战。不同的数据源可能使用不同的术语、格式或度量标准，在数据集成过程中需要进行复杂的数据转换，如数据清洗和预处理、标准化格式和消除重复记录等，并且在转换过程中需要确保数据的准确性和完整性。

2.3技术集成和兼容性挑战

处理来自不同数据源的技术多样性也是数据集成中面临的一个挑战。图书馆的数据资源一般来自于各种不同的技术平台，如于图书管理系统、传统数据库、云服务以及媒体管理系统等。这些平台各有其特定的架构、接口和操作方式，数据集成时通常涉及复杂的API调用和协议匹配，以确保各系统之间的流畅交互和数据一致性。

此外，不同技术平台的兼容性问题，也是需要解决的问题。例如：不同的数据库系统可能使用不同的查询语言和数据模型，这需要在数据集成时采用标准化方法、中间件技术等。兼容性问题不仅增加了集成的技术难度，还可能引起系统性能问题和数据丢失风险。

2.4性能和效率问题

在数据集成中处理大量数据时往往会遇到性能瓶颈。数据的提取、转换和加载过程在面对大规模数据集的情况下可能变得极其耗时，这会影响系统整体响应时间和终端用户体验。

对于需要实时或近实时数据集成的场景，保持高效率和快速响应能力是一个挑战。实时数据集成要求系统能够迅速处理不同来源的数据，同时确保数据的准确性和一致性。在动态数据环境中，除了实时数据处理，还要确保数据的及时更新和同步。由于数据源可能持续变化，数据集成系统需要能够及时地反映这些变化，任何数据更新的延迟或失败都可能导致信息过时或者数据不一致，最终影响图书馆提供的服务质量。

3基于人工智能技术的图书馆数据集成策略

面对多模态和异构数据集成所带来的一系列挑战，接下来我们将探讨相应的数据集成策略，其中的重点是如何利用最新的人工智能技术来有效应对数据集成中的关键问题，从而提高图书馆服务的整体质量和效率，为读者带来更为丰富和个性化的信息服务体验。

3.1人工智能技术处理数据异质性和复杂性

3.1.1深度学习和特征融合

深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），能够从原始数据中自动学习复杂的特征表示[7]。在多模态数据集成中，可以使用深度学习模型和多模态学习技术分别提取不同模态的特征，例如使用语言处理模型（如BERT、LSTM）提取文本特征[8]，使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，使用声音处理模型（如MFCC、LPCC）提取音频特征[9]，然后基于深度学习模型将这些提取的特征通过拼接、加权平均或更复杂的融合技术来实现融合[10]，形成全面的信息视图。

3.1.2自然语言处理

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术可以处理和理解人类语言，从数据中提取出有用的信息。例如：在处理文本数据时，可以使用NLP技术（如GPT、BERT）来理解和转换文本数据[11]，包括分词、词性标注、命名实体识别等，使其更适合与其他模态数据集成。

3.1.3图神经网络

图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）能够有效处理图结构数据，捕捉实体间的复杂关系[12]。在数据集成中，当涉及到关系密集型数据（如社交网络、知识图谱）时，GNNs可以用来理解和利用实体间的关系。

3.2利用人工智能解决数据质量和标准化问题

3.2.1自动化数据清洗

数据清洗是提高数据质量的关键步骤，包括修正错误、填补缺失值和消除重复记录等。我们可以利用NLP技术自动处理文本数据，使用模式识别技术自动修正数据错误。对于数据的缺失情况，可以通过预测模型（如决策树、随机森林）来估计缺失值[13]。在面对数据存在重复记录的时候，可以利用机器学习算法（如相似性度量、实体解析技术）来识别并消除重复或非常相似的记录。

3.2.2数据标准化和转换

通过机器学习和NLP技术可以自动识别、分类和转换来自不同数据源的数据。AI算法能够学习不同数据集（如SON、XML或数据库文件等）的数据格式和结构特征，然后根据预定的规则或者决策树算法来自动对数据进行标准化和格式转换，如将非结构化文本转换为结构化格式，或者将不同度量单位进行统一标准化。

3.2.3语义理解和映射

本体学和语义网络通常可以用来理解不同数据源的语义关系，并实现自动映射[14]。例如：通过NLP技术对数据进行语义标注和实体识别，识别出关键实体和概念；再利用关系抽取模型和上下文分析算法分析实体间的关系和语义上下文；最后通过本体映射和知识图谱技术，将不同数据源中的语义实体映射到一个统一的本体或概念模型上，以实现数据的语义对齐。

3.3技术集成和兼容性问题的应对策略

3.3.1智能接口

当集成多个不同的技术平台时，需要处理接口和API的兼容性问题。通过NLP技术来自动解析API文档，识别其中的API参数和返回值，然后基于这些分析结果，利用分类和聚类等机器学习算法，自动找出不同API之间相似的功能和数据字段，并且利用规则学习来转换不同API之间的数据格式和结构，从而实现API功能的智能匹配和数据的通畅传输。

3.3.2跨平台数据同步和更新

在处理异构数据环境中，为了确保不同平台间数据的同步和一致性，可以使用变化检测模型、预测模型来自动识别数据的变化点，并优化数据同步策略。基于数据变化的模式和频率，这些模型能够智能调整同步的时间间隔，同时识别出需要优先同步的数据。

3.4人工智能技术提升数据集成性能和效率

3.4.1并行处理和分布式计算

大规模数据集成任务往往需要大量的计算资源，对高效的并行处理和分布式计算能力要求很高。我们可以利用分布式AI框架ApacheSpark来并行处理数据，提高数据处理和模型训练的效率[15]。

3.4.2实时数据流处理

在数据集成的许多应用场景中，需要实时处理和集成数据流。此时利用流处理框架结合实时AI模型，可以快速处理和分析数据流[16]。

4结语

人工智能技术，尤其是深度学习和自然语言处理等，正在显著增强图书馆在数据管理和读者服务方面的能力。通过这些先进技术，图书馆能够更高效精准地整合和分析不同来源的复杂数据集，从而为读者提供更丰富和个性化的服务，满足他们多元化的信息获取需求。

随着技术的不断进步，多模态和异构数据集成领域将会出现更多的创新和突破，因此图书馆也需要与时俱进，不断适应新技术的变化，充分利用人工智能技术的优势，为未来的智慧图书馆发展打下坚实的基础。

参考文献

[1] 中国图书馆学会关于印发《中国图书馆学会“十四五”发展规划纲要（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] 冯霞，胡志毅，刘才华.跨模态检索研究进展综述[J].计算机科学，2021，48（8）：13-23.

[4] 齐艳珂，肖连，高洁.异构数据集成技术综述[J].福建电脑，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] 周飞燕，金林鹏，董军.卷积神经网络研究综述[J].计算机学报，2017，40（6）：1229-1251.

[8] 谌志群，鞠婷.基于BERT和双向LSTM的微博评论倾向性分析研究[J].情报理论与实践，2020，43（8）：173-177.

[9] 余建潮，张瑞林.基于MFCC和LPCC的说话人识别[J].计算机工程与设计，2009，30（5）：1189-1191.

[10] 张红，程传祺，徐志刚，等.基于深度学习的数据融合方法研究综述[J].计算机工程与应用，2020，56（24）：1-11.

[11] 王海宁.自然语言处理技术发展[J].中兴通讯技术，2022，28（2）：59-64.

[12] 徐冰冰，岑科廷，黄俊杰，等.图卷积神经网络综述[J].计算机学报，2020，43（5）：755-780.

[13] 高海燕，李唯欣，马文娟.基于缺失森林模型的稀疏函数型数据修复方法[J/OL].西华师范大学学报（自然科学版）：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.语义Web中的本体自动映射[J].计算机学报，2006（11）：1956-1976.