基于关联数据的图书馆、档案馆和博物馆数字资源整合研究

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1、基于关联数据的图书馆、档案馆和博物馆数字资源整合研究基于关联数据的图书馆、档案馆和博物馆数字资源整合研究　　图书馆、档案馆和博物馆（Libraries，Archives，Museums，以下简称LAM）作为社会重要的公共文化基础设施，在公共文化服务体系中具有举足轻重的地位。随着我国经济的持续高速增长，社会物质财富迅速增加，人民群众对精神文化消费提出了越来越高的要求。LAM如何向社会公众提供丰富的文化信息资源，如何让社会公众方便快捷地获取这些资源，成为新的历史条件下这些公共文化服务机构必须面对的问题。　　随着数字信息技术的发展和

2、网络环境的形成，LAM等信息资源收藏系统，正在将大量馆藏转换为数字形态，通过网络为用户提供超越时空的服务。然而，这种各自为政的资源管理和分散多头的服务，不仅造成了数字资源的重复建设，而且阻碍了这些文化信息资源的有效利用和广泛共享。因此，如何创建一个整合图书、档案、博物数字资源内容的基础结构，在一个更加宽泛的框架内配置资源，提供用户所希望的深层次的、一体化的信息资源服务，成为近年来各国LAM十分关注的课题。　　1关联数据及其应用于LAM数字资源整合的意义　　1.1关联数据概述　　关联数据这个术语是由万维网之父TimBerners

3、-Lee在其万维网体系架构笔记《关联数据》中于2006年首次提出。但对于什么是关联数据，学术界仍未达成一致。开放连接软件的创建者及CEO金斯利艾得恩对其定义为关联数据是一种网络上的富链接机制，将超文本链接变为超数据链接，也就是由文件指向文件变为由数据指向数据［1］。维基百科将其定义为一种推荐用来在语义网中运用URI和RDF发布、分享、链接各类数据、信息和知识的最佳实践［2］。简而言之，关联数据就是一种数据的发布方式，通过URI、HTTP协议和RDF等技术将一个个数据对象（而不是网络文档）连接起来，最终构建机器能够理解的异构化和

4、富含语义的数据网络（es、Riese、UMBEL、GeoSpeciesKno.馆与教学系统之间的集成等［10］。到2010年，图书馆的关联数据集已超过20个［11］（见图1）。　　1.2关联数据在LAM数字资源整合中的发展现状　　众所周知，图书馆行业有着无与伦比的规范控制实践经验和不断积累的数据优势，而且近几年国外图书馆界对关联数据的研究与应用十分的重视。2010年5月28日，万维网协会W3C宣布成立图书馆关联数据孵化小组（LibraryLinkedDataIncubatorGroup），该小组的目标是通过汇集图书馆界内外参与

5、语义网活动（重点在关联数据）的人、基于现有创新举措、确定未来的合作轨迹，帮助提高图书馆数据在互联网上的全球互操作。　图书馆关联数据孵化小组创始成员来自国家图书馆、大学图书馆及研究单位、图书馆供应商及其他感兴趣的利益相关人。其范围不仅限于图书馆，也有意包括其他文化遗产机构、出版业的合作伙伴及其他相关领域［12］。由此可以看到，LAM正在逐步参与到图书馆关联数据孵化小组的各项活动中，发挥着各自独特的作用。　　2011年6月2~3日，在美国旧金山举办了国际图书馆、档案馆和博物馆关联开放数据峰会（TheInternationalLin

6、kedOpenDatainL.LuseumsSummit）简称LOD-LAM［13］。超过85个团体参加了本次峰会［14］。LOD-LAM峰会的宗旨是：促进关联开放数据公布途径的实用性和可行性。包括为公布有效的关联开放数据草案提供工具和技术支持，为有关LAM元数据的公布提供许可和版权的法律保障，以及发布定义并且推广，使用实例向LAM的工作人员提供工具，在机构中倡导开发关联数据的应用。在有关权利和开放数据的主题讨论时，专家们提出了一个开放关联的文化元数据4星级分类计划［15］：　　★★★★公共领域（CC0/ODCPDDL/Pub

7、licDomainMark）　　★★★署名许可证（CC-BY/ODC-BY）（当许可方考虑到满足归属要求的回溯连接时）（eettheattributionrequirement）　　★★署名许可证（CC-BY/ODC-BY）（其他形式的归属）（ofattribution）　　★署名-相同方式分享许可证（CC-BY-SA/ODC-ODBL）　　在本次峰会上，与会的专家学者们围绕LOD-LAM这一主题，针对不同的问题展开了激烈的讨论，关注点主要集中在工具、用户、版权、词汇及其匹配、长期保存、标识符（生成、辨别、匹配、查重等）、数据

8、来源和历史、界面设计、自动获取数据、出版、数据的再利用和重新定位、科学数据描述工具、机器学习加速匹配的过程、关联数据相关概念的历史、联接特殊数据库中的内容、普及和说服、改革档案的描述方式等方面。峰会虽然已经落下了帷幕，但有关LAM在关联数据方面的发展问题仍然备受瞩目，LOD-