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关于数字图书馆相关毕业论文范文 跟基于深度学习的数字图书馆网络知识发现类毕业论文怎么写

分类:论文范文 原创主题:数字图书馆论文 发表时间: 2024-02-25

基于深度学习的数字图书馆网络知识发现,该文是关于数字图书馆方面毕业论文范文跟发现和网络知识和数字图书馆有关论文如何怎么撰写.

王 勋

(锦州市少儿图书馆,辽宁 锦州 121013)

[摘 要]深度学习是新型机器学习技术, 有助于挖掘处理复杂的信息资源, 在图书馆知识发现中发挥着重要作用.介绍了深度学习技术的特点, 分析了深度学习与知识发现的关系, 将深度学习技术引入数字图书馆知识发现中, 能够提高数字化资源整合效率、 知识发现层次和知识服务功能,探索了数字图书馆网络知识发现系统的构建方法, 以及基于深度学习的网络知识发现实现途径.

[关键词]深度学习 数字图书馆 知识发现

[分类号]G250.76

在大数据时代泛知识环境下, 图书馆不仅拥有海量数字化馆藏资源, 也掌握着用户日志、 用户行为等动态信息.对这些信息资源进行动态挖掘, 从中发现有价值的知识, 是图书馆提供知识服务的重要环节.一些图书馆尝试引入数据挖掘等工具, 对用户检索日志、 在线信息行为等动态信息进行采集加工, 从中发现用户的兴趣偏好, 预测用户需求发展趋势, 获得潜在知识, 这就是知识发现.图书馆界知识发现的应用较多, 不仅应用于用户信息挖掘中, 也应用于对学科热点、 期刊引文等进行分析 [1] .然而这种知识发现方式本身存在一定的局限性, 缺乏对信息资源内在关联的辨析, 无法获得与研究对象相关的完整数据, 而只能根据既有的研究数据开展知识发现活动, 很难实现对深层次知识的跟踪与挖掘, 这也使得图书馆知识服务无法满足用户的深层次需求.深度学习技术的引入, 解决了图书馆的上述困扰.其是一种模拟人脑思维方式的数据学习技术, 能够从动态变化的大数据中, 采用多层非线性变换的自学习方式, 迅速发现深层次的知识.深度学习具有良好的学习、 计算与表达能力, 可以从复杂的数据中提取上下文信息, 在信息检索、 图像识别等领域均有应用.将其应用于图书馆知识发现活动中, 可以提升知识发现的认知层次, 提高信息资源有处理效率, 更好地为图书馆知识服务提供支持.

1 深度学习技术与知识发现的关系

1.1 深度学习技术

深度学习概念由Hinton于2006年首次提出, 他认为这是一种具有较强学习能力的深层结构模型,能够实现对原始信息的清晰描述.深度学习以类似人脑的思维方式, 将底层特征向抽象的特征或属性转化, 可以发现复杂数据的内在规律.借助深度学习获取的深层次网络结构, 与神经网络的特征类似, 也称之为深度神经网络 [2] .这些神经网络中非线性的链接方式, 提高了信息处理效率, 可以逐层从原始数据中提取语义概念, 凸显了其在全局特征识别方面的优势, 也为消除不同媒体信息之间的语义鸿沟提供了途径.在大数据方法研究方面, 它依托数据挖掘算法进行动态信息处理, 能够解决海量数据的存储、 整合与可视化等问题.

1.2 知识发现

在第十一届国际联合人工智能会议上, 知识发现的概念被首次提出.它是一种对信息资源的高级处理过程, 能够发现潜在的、 新颖的、 有价值的内容 [3] .知识发现包括数据采集、 数据挖掘、 结果解释评价等过程, 可应用于信息检索、 综合推理、 数据统计等方面, 是知识服务的基础.知识聚合是实现知识发现的重要环节, 借助常规知识发现系统, 人们可以采集海量数据资源, 从多个维度对这些知识进行聚类、 分析与利用, 并建立专业知识库.在图情领域, 知识发现系统主要应用于发现用户个性化特征, 从不同的层次发现新知识, 辅助知识服务与学科建设, 并允许用户根据个性化需求检索有价值的内容.

1.3 深度学习与知识发现的关系

知识发现涉及数据采集、 挖掘、 评价等环节, 需要借助特定算法对不同类型的信息资源进行动态处理.虽然数据挖掘、 聚类分析等常用数据处理方法, 可以辅助发现信息资源的关联, 提高知识发现过程中的数据整合效率, 然而这些方法不能识别和提取数据的特征属性, 缺乏语义验证能力, 也无法保障最终获取知识的有效性.深度学习作为人工智能的分支, 可以借助深层结构模型对原始数据进行抽象处理, 逐层提取其中的特征属性, 以统一的语义描述逻辑提升知识聚合效率 [4] .而常用的深度神经网络模型, 能够实现对数据组合特征的自动抽取, 从知识的角度发现复杂数据中的知识实体, 挖掘上下文之间的关系, 并以循环迭代训练的方式,实现对知识的最大化收集.

2 深度学习技术在数字图书馆知识发现中的作用

深度学习技术在图书馆中的应用, 致力于利用深度网络结构提取特征信息, 建立机器与资源之间的语义联系, 发现信息资源之间的内在关系, 形成馆藏资源聚合的初步知识框架, 将极大提高知识发现系统的性能.

2.1 提高数字化资源整合效率

数字图书馆传统的信息资源整合过程, 由于网络数字化资源是异构、 零散分布的, 这不仅增加了用户检索的难度, 也增加了馆员进行信息整合的难度.由于这些网络资源缺乏规律, 部分数据以孤立的方式存在, 形成多个 “数据孤岛” , 这就极大提高了知识发现的难度, 也增加了图书馆用户获取知识的成本.而深度学习技术的应用, 可以借助深度网络结构, 以逐层特征提取的方式, 发现不同网络资源之间存在的关联, 将孤立的数据串联起来, 以统一的语义逻辑进行特征描述, 为数字化资源的整合提供便利.这样不仅提升了数字化资源的沟通效率, 也使得数字化资源能够更好地为用户所使用,降低知识发现成本 [5] .

2.2 提高知识辨析认知层次

深度学习技术以类似人脑的神经网络结构, 实现信息的高效传输, 改变了数字图书馆知识发现中的线性组织方式, 通过不同资源之间的特征描述与深度关联, 将知识体系变为复杂的网状结构, 为不同类型知识的辨析和认知提供便利, 也为构建不同学科的知识网络提供了可能.深度学习技术赋予机器强大的学习能力, 借助网络语言的设计和应用, 实现对数字化资源的高效描述、 转换与传递, 促进不同类型资源的融合.可以说, 深度学习提高了图书馆知识层次, 可营造更好的知识服务环境 [6] .深度学习也关注语境的差异, 注重不同用户的个性化需求, 通过训练集学习的方式, 模拟个体知识记忆结构, 促进用户与馆藏资源之间的交互, 提高用户需求的语义匹配度.

2.3 提高数字化资源服务功能

深度学习技术在数字图书馆中的应用, 以海量数据特征自动抽取的方式, 打破了网络资源之间存在的信息壁垒, 提升了数字化资源整合效率, 促进了信息资源内部关联的充分挖掘, 有助于数字图书馆建立统一的数字化资源检索接口, 让馆藏资源形成有机整体, 为用户检索、 发现知识提供便利.基于深度网络结构的资源处理方式, 可以通过数据集训练的方式, 统一处理各类数据资源, 并将预处理后的数据引入既定的数据表中, 变为符合要求的输入元数据, 提高数据挖掘与知识聚合效率, 也为后续网络资源的知识学习奠定基础, 网络资源预处理的基本流程如图1所示.可以说, 深度学习强化了数字化资源之间的联系, 是提升资源整合效率的前提, 也是提高图书馆知识服务功能的前提.

3 基于深度学习的数字图书馆网络知识发现系统的构建

在分析深度学习技术作用的基础上, 将其引入数字图书馆知识发现系统的构建中, 从多个层面对知识发现过程进行细化, 为网络资源的知识发现提供技术支撑, 全面提高数字化资源聚合与知识发现效率 (如图2所示) .

3.1 知识服务层

数字图书馆可以借助知识服务层, 为用户提供信息检索、 个性化、 知识发现等服务, 满足用户的多元化需求.作为知识发现系统的最顶层, 它拥有多个知识服务功能模块, 类似于用户交互界面,是用户获取知识的直观窗口, 可以根据用户操作行为主动分析并提供可靠信息, 也可以将挖掘的知识以可视化的方式呈现出来.在这个层面, 集成了语义检索、 信息可视化等技术, 方便用户根据自身需求, 对某一学科主题的知识进行检索发现.馆员也可以借助用户服务界面, 开展与广大用户的在线交流, 掌握用户需求的变化趋势, 适时调整服务层的功能模块, 进而保障知识服务的针对性.

3.2 知识发现层

该层是数字图书馆知识发现系统的核心部分,主要是利用深度学习等技术, 对网络信息资源进行挖掘分析 [7] .数字图书馆在广泛采集网络数字化资源后, 首先需要通过深度学习、 知识挖掘等技术, 对数字化资源进行统一处理, 包括数据与处理、 分析、挖掘与评价等环节.其中数据挖掘模块主要利用数据挖掘算法, 对各类数字化资源进行动态分析,通过深度学习赋予机器自学习功能, 发现海量资源中符合需求的知识和规则.深度学习技术的应用,也可以根据用户的个性化需求, 分析大数据背后隐含的差异与关联性, 预测与用户需求匹配的知识.若系统推送给用户的知识无法满足要求, 知识发现层会迅速响应, 做好对既有资源的组织、 重构、 深层次知识发现工作, 并与用户反馈进行对比, 直到符合要求为止.

3.3 基础资源层

基础资源层由馆藏资源库、 用户信息库和未经挖掘的隐性知识构成, 是知识发现系统的最底层,为数字图书馆知识服务提供了资源.这一层涵盖大量数字化资源, 涉及不同的学科与门类, 也包括用户获取服务时生成的数据 [8] .对这些信息资源进行深度学习和聚类分析, 可以更好地把握用户需求, 跟踪用户行为偏好, 为他们提供个性化知识服务.该层面还涉及对数字化资源的分类与评价, 主要通过学科分类、 模式评估、 知识表达等方式, 实现对上一层挖掘结果的评估与展示.针对不同的数字化资源类型, 系统可以采用不同的评价与语义描述方式, 获得相应的解释、 评价结果, 并以可视化的方式向用户展示输入结果, 全面提升知识发现的服务可靠性.

4 基于深度学习的数字图书馆网络知识发现实现路径

作为一种新型知识发现途径, 数字图书馆还需对基于深度学习的知识发现进行深入摸索, 使其得到完善与规范, 进而更好地为知识服务提供保障.

4.1 知识聚合与发现

泛在知识环境下, 面对海量网络数字化资源,为了保障用户能够迅速通过信息检索工具, 获得所需的个性化知识, 数字图书馆需要做好网络资源的知识聚合工作, 通过科学分类与知识融合, 提高知识服务的针对性.在这个过程中需要借助自组织映射机制, 借助深度神经网络结构, 设置不同类型资源的训练集, 实现初步知识聚类, 在建立聚类中心集和权值计算基础上, 将不同的知识节点串联起来.同时利用神经网络的聚类分析算法, 对中心集进行统一处理, 获得神经网络学习的对应权值, 掌握知识复合聚类的数目, 发现不同知识节点之间的逻辑关系, 实现不同知识间的自组织映射.最后通过模糊均值自组织映射, 获得经过处理的、 可识别的知识聚类单元, 建立对应的知识节点拓扑图谱.

4.2 知识呈现与评价

数字图书馆网络资源的知识呈现, 需要借助信息检索与可视化技术, 并嵌入多种知识发现软件,从多个角度呈现知识发现结果.在具体操作过程中, 对知识发现结果的呈现, 主要借助映射原理, 将数字化资源转化为清晰的图表, 方便用户浏览与理解.也可以借助录像、 视频等手段, 将知识发现过程、 类型与特点记录下来, 以研究报告、 示范片的方式呈现出来, 让知识发现更具立体感.知识评价是保障知识发现质量的关键, 需要专业人士、 读者共同参与, 采用召集领域专家和采集用户建议的方式, 对知识发现过程进行多维评估, 并结合用户需求及时解决问题, 对不符合期待的知识进行反复学习验证, 直到满足需求为止.

4.3 形成知识网络

数字图书馆开展知识服务的目标, 就是解决知识检索、 传递、 组织与管理中存在的问题, 充分满足不同用户的知识需求.将深度学习技术引入网络知识发现中, 通过对数字化资源的语义关联和深度聚合, 建立以知识节点为基础的知识网络, 可以解决传统知识发现中存在的问题, 消除跨学科交流的语义鸿沟, 促进不同学科知识的融合, 进而形成更加完善的知识服务体系.该体系集成知识服务技术、 内容与方法, 能够全面提高数字图书馆知识服务效率, 为知识检索、 推送与评价提供支持, 扩大知识共享范围.而深度学习在其中发挥的作用, 加快了不同知识的动态链接, 有助于形成网络知识发现的语义地图, 为用户获取知识提供可视化导航, 进而让图书馆知识库更加便捷易用.

5 结语

大数据时代的泛在知识环境, 对数字图书馆知识服务提出了更高的要求.知识发现是知识服务的基础, 也是数字图书馆构建知识库的关键环节.利用深度学习技术, 对网络数字化资源进行深度挖掘、 开发和知识聚合, 构建基于语义关联的知识地图, 可以提升知识认知层次, 保障知识推送的针对性, 是优化数字图书馆知识服务的有效途径.目前国内图书馆界对基于深度学习的知识发现多处于理论研究层面, 实践研究成果较少.虽然部分图书馆陆续引入深度学习技术, 建立了相对成熟的知识发现服务系统, 但这些系统多侧重于网络资源挖掘, 忽视了对用户行为信息的应用, 同时也影响到知识发现系统的服务效果.相信随着深度学习技术的不断发展, 其在知识发现领域的作用将进一步凸显, 也将带动图书馆知识发现服务迈上新台阶.

该文总结,上述文章是一篇关于发现和网络知识和数字图书馆方面的数字图书馆论文题目、论文提纲、数字图书馆论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.

参考文献:

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