分析图书馆化学资源检索系统面临的困境和发展,文献检索论文.docx
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1、分析图书馆化学资源检索系统面临的困境和发展,文献检索论文Abstract:Taking the chemical resource retrieval system as an example, this paper analyzes the problem sexisted in the library chemical resource retrieval system. On this basis, it puts forward the framework ideas, in-cluding the following three aspects: macro-construction
2、, technical support and system determination, whichaims to provide new research directions for the further study in this field and promote the construction processof library resource retrieval system. Keyword:chemical resources; big data; data analysis; ideas; 化学学科的研究和发展以及相关研究领域的实践应用, 需要查阅和参考大量文献。随着
3、科学技术的发展, 化学知识的广度和深度都在不断扩大, 文献资源数量也急剧增长, 加之数字资源改变了传统信息资源依托的载体和存在方式, 增加了相关主题化学文献查阅和分析的困难。因而, 建立一套完善、科学、有效的化学文献检索系统, 降低化学研究者与工作者的负担等, 成为当前学术界亟待解决的课题。 一、图书馆化学资源检索系统面临的窘境 传统的化学文献检索系统主要以期刊文献资源为数据总库, 以主题词表、索引式等不同的主题系统分类, 进行特定化学领域知识的查找与分析。然而随着时代发展和相关文献的大量增加, 化学科研工作者不能快速挑选出自个所需文献, 阻碍了查找资料的效率和研究进程。 当前, 化学资源检索
4、系统主要从文献内容定义化学数据分析, 根据文献外部显着特征加以解析, 辅以数字、符号或多重组合、片语等, 对所记录文献主题进行标引入库, 以此作为数据查询的检索入口。面临的窘境主要有下面两点:一是文献构成的丰富与检索数据的对接不通畅。文献资源的构成种类异常丰富, 除去传统的纸质图书、期刊等, 电子资源的比例也在急速增长, 包括电子图书、期刊、网络资源等。因开放数据的使用和发布, 使资源的总量变得不可估量。而在检索数据的纳入上, 因图书馆存在经费、版权、异构数据的技术处理等问题, 大部分资源还未进入到图书馆的检索数据中。二是文献检索需求的广泛与检索入口的限制。文献检索者在面对资源检索时, 因检索
5、目的、个人习惯、知识构成等因素影响, 表现出资源检索的多样化需求, 而检索入口及后台对应的数据搜索方式均存在一定局限, 不能知足文献查找者的检索需求。 二、图书馆化学资源检索系统构建思路 一 立足宏观, 重视对大数据的利用和挖掘 2008年, (自然 Nature 杂志第一次出版了关于 Bigdata 专刊, 大数据 概念开场出现, 并被广泛关注。期间, 最有影响力的当属2018年麦肯锡公司发布的(Big data:the next frontier for innovation, competition, and productivity (大数据:下一个前沿、竞争力、创新力和生产力 的调研
6、报告。短短几年之间, 大数据的影响扩展到各个行业。麦肯锡报告指出: 进行大数据研究将会为社会带来宏大的价值 .2020年3月29日, 美国奥巴马在其颁布的 大数据研发计划 Big Data Research and Development Initiative 中, 明确将该研发计划的目的确定为 为了提高以及改善从海量和复杂的数据中获取知识的能力, 加快美国在科学和工程领域研究的步伐, 以此为基础稳固国家安全, 转变现有的教学和学习方式 , 美国为该计划投入2亿美元。由此可见, 大数据的影响力度。1 对于 大数据 的定义, 当前还没有构成统一的概念。学术界普遍以为, 大数据根据其现象表征和特点
7、, 能够用五个 V 字词语来形容 IBM提出 :Volume, 大量, 主要形容数据体量宏大, 一般可达TB级, 甚至PB级。Variety, 多样, 指数据种类繁多, 而且来源复杂、格式多样。在数据的构成上, 除了构造化数据, 还有半构造化和非构造化数据。Value, 低价值密度, 即大数据所包含的信息价值与其存在数量呈现低价值密度。一方面, 在海量数据中, 有价值的信息比例较低, 大量无用信息充斥华而不实;另一方面, 合理运用大数据, 能够以较低成本挖掘到可靠信息, 进而获得较高价值, 数据的可挖掘性较高。Velocity, 速度, 在大数据概念中, 数据的产生量和增长量的速度很快, 同时
8、, 数据的处理速度也很快。Veracity, 真实性, 主要指大数据的质量。大量数据的真实性需要判定。 大数据的出现影响着各行各业的发展, 其带来的社会效应及 以小带大 的价值效应得到了社会各界的一致关注和认同。如, 在商业界, 大数据的关联和分析能够反映出消费行为的形式变迁和发展趋势, 进而寻找新的商机, 做出优化策略及战略调整, 以纠正或改变现有的商业形式, 获取更大的经济效益;在医学研究及临床实践领域, 大数据的采集和分析能够为一些疑难病症的诊断、治疗、研发等提供可靠的数据分析资料;在图书馆领域, 大数据蕴藏信息丰富, 且处理数据速度快, 被广泛应用于文献检索系统, 用来扩大检索信息量,
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