刁羽 暢佩 王德平

摘 要 文章以構(gòu)建“生物醫(yī)學(xué)工程知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟”為例，通過(guò)數(shù)據(jù)解析、整體構(gòu)架、服務(wù)功能的設(shè)想與思考，探討專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的構(gòu)建模式，并提出構(gòu)建知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的建議，目的在于推動(dòng)國(guó)內(nèi)專業(yè)學(xué)科知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的建設(shè)與發(fā)展，以期促進(jìn)各相關(guān)行業(yè)服務(wù)功能智能化、便利化的發(fā)展。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 專業(yè)學(xué)科 知識(shí)庫(kù) 生物醫(yī)學(xué) 聯(lián)盟

分類號(hào) G251

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2019.05.006

Abstract Taking the construction of the “Biomedical Science Repository Alliance” as an example， this paper probes into the construction mode of knowledge base alliance of professional subject domain through data analysis， overall framework， and thoughts on constructing the service function， and puts forward the suggestion of constructing repository alliance. The aim is to promote the construction and development of the professional discipline repository alliance in China， and promote the development of the intelligent and convenient service function of the related industries.

Keywords Big data. Professional discipline. Repository. Biomedical science. Alliance.

0 引言

在當(dāng)今如火如荼的信息技術(shù)飛速發(fā)展時(shí)代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為與信息資源、人力資源并列的生產(chǎn)要素，并且越來(lái)越被廣泛和深入地整合到各專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)中。歐美國(guó)家已經(jīng)陸續(xù)成立了許多數(shù)據(jù)科學(xué)研究機(jī)構(gòu)。Nature和Science也分別于2008年和2011年推出了大數(shù)據(jù)專刊，對(duì)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)進(jìn)行討論[1]。大數(shù)據(jù)環(huán)境造就了新的科研范式，在此背景下，鑒于近年來(lái)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟這一概念的興起，同時(shí)考慮到不同專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)資源的多樣性與敏感性，我們提出構(gòu)建大數(shù)據(jù)背景下的專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟，希望通過(guò)該聯(lián)盟重構(gòu)不同行業(yè)的生態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境，發(fā)掘各行業(yè)跨機(jī)構(gòu)學(xué)術(shù)研究、資源開(kāi)放與共享、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與備份、系統(tǒng)故障查詢與修復(fù)等功能，目的在于推動(dòng)國(guó)內(nèi)專業(yè)學(xué)科知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的建設(shè)與發(fā)展，以期促進(jìn)各相關(guān)行業(yè)服務(wù)功能智能化、便利化的發(fā)展。本文以構(gòu)建“生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟”為例，在高校醫(yī)學(xué)院、醫(yī)療科研機(jī)構(gòu)、醫(yī)院、疾控中心等機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上提出與區(qū)域生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)中心建立共享關(guān)系，最終實(shí)現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的服務(wù)功能的設(shè)想。

1 專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟

在當(dāng)今大數(shù)據(jù)背景下，建立專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟是基于科學(xué)研究數(shù)據(jù)集，以“專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)痛點(diǎn)”為導(dǎo)向，旨在通過(guò)預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)推送、數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)重構(gòu)、專題數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性管理等處理過(guò)程，為科研人員及被服務(wù)群體提供信息移動(dòng)推薦服務(wù)，解決其個(gè)性化的、動(dòng)態(tài)性的、知識(shí)性的行業(yè)信息需求。

大數(shù)據(jù)背景下的專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟以專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域下多個(gè)機(jī)構(gòu)、組織為起點(diǎn)，收集密集的專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域及相關(guān)行業(yè)實(shí)踐大數(shù)據(jù)集，并各自建立可用于數(shù)據(jù)共享的機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)，圍繞新建或指定的專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域大數(shù)據(jù)研究中心，多個(gè)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)通過(guò)合作的方式建立資源共享關(guān)系，形成專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟。該聯(lián)盟采用最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和挖據(jù)，以達(dá)到追蹤、信息預(yù)測(cè)等目的，并將其數(shù)據(jù)分析成果最終應(yīng)用于相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域機(jī)構(gòu)的各種服務(wù)，旨在為相關(guān)專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域的科學(xué)研究、行業(yè)智能發(fā)展、行業(yè)監(jiān)控與決策提供大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持。在專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟整個(gè)構(gòu)建和服務(wù)的過(guò)程中，數(shù)據(jù)流貫穿其中。

2 專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟數(shù)據(jù)構(gòu)成

各專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)性質(zhì)是不同的，作為最活躍的科學(xué)研究領(lǐng)域之一，生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)也備受關(guān)注[1]。可以說(shuō)全球范圍內(nèi)的科研人員、醫(yī)院以及手機(jī)移動(dòng)設(shè)備等都在不斷地產(chǎn)生多種多樣的、復(fù)雜的、混亂無(wú)序、大規(guī)模的生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，主要包括以下幾類來(lái)源。

（1）數(shù)據(jù)提供者和使用者。生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的重要產(chǎn)生地有高校醫(yī)學(xué)院、醫(yī)學(xué)科研機(jī)構(gòu)、區(qū)域疾控中心等機(jī)構(gòu)，機(jī)構(gòu)中專門(mén)從事醫(yī)學(xué)研究工作的科研人員是醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的主要來(lái)源之一；另一個(gè)重要的來(lái)源地就是醫(yī)院，醫(yī)院是醫(yī)生和病人（普通民眾）的活動(dòng)場(chǎng)所。醫(yī)生在為病人治療的過(guò)程中，會(huì)產(chǎn)生大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。醫(yī)院在醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中有著舉足輕重的作用，因?yàn)樗梢灾苯荧@取到病人的信息。

（2）基金機(jī)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析專家。對(duì)生物醫(yī)學(xué)研究提供資金支持的基金機(jī)構(gòu)也掌握大量的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，這些機(jī)構(gòu)尤其是國(guó)有機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)背景下應(yīng)該承擔(dān)起自己的那份責(zé)任。而對(duì)大量生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的整理、分析和應(yīng)用都依賴于數(shù)據(jù)分析專家的技術(shù)支持。

（3）出版商和圖書(shū)館。醫(yī)學(xué)科研工作者的研究成果主要收藏在出版商和圖書(shū)館，如何獲取和利用這些海量生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)是我們需要關(guān)注的焦點(diǎn)所在。

（4）其他。生物醫(yī)學(xué)的影響范圍涉及方方面面，除以上的機(jī)構(gòu)人員外，還有其他的相關(guān)者，如制藥廠、藥房等，他們所擁有的信息也是重要的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。

3 專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟整體框架

生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟以高校醫(yī)學(xué)院、醫(yī)療科研機(jī)構(gòu)、醫(yī)院、疾控中心等機(jī)構(gòu)為起點(diǎn)，收集密集的生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域及醫(yī)療實(shí)踐大數(shù)據(jù)集，并各自建立可用于數(shù)據(jù)共享的機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)；圍繞區(qū)域生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心，高校醫(yī)學(xué)院、醫(yī)療科研機(jī)構(gòu)、醫(yī)院、疾控中心等機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)形成生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟，該聯(lián)盟整合海量復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能、醫(yī)療儀器設(shè)備檢測(cè)等技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)加工、智能處理、信息挖掘等，為醫(yī)療行業(yè)的科學(xué)研究、醫(yī)療戰(zhàn)略、醫(yī)學(xué)實(shí)踐和全人群健康管理提供大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持[3]。

生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟構(gòu)架主要?jiǎng)澐殖伤膫€(gè)層次，即數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)管理，如圖1。每個(gè)層次都有相應(yīng)的機(jī)構(gòu)參與溝通協(xié)作，在保證數(shù)據(jù)流貫穿整個(gè)知識(shí)聯(lián)盟架構(gòu)的同時(shí)，充分發(fā)揮醫(yī)療實(shí)踐的多種創(chuàng)新職能，進(jìn)而逐漸形成一個(gè)保存?zhèn)鞑W(xué)術(shù)知識(shí)、收集醫(yī)療實(shí)踐信息、開(kāi)發(fā)智能醫(yī)療的重要端口。

圖1 生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟框架

（1）數(shù)據(jù)來(lái)源。聯(lián)盟將集成來(lái)自高校醫(yī)學(xué)院、醫(yī)療科研機(jī)構(gòu)、醫(yī)院、區(qū)域疾控中心等機(jī)構(gòu)的生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，采用國(guó)際前沿的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，為區(qū)域健康醫(yī)療戰(zhàn)略、醫(yī)學(xué)實(shí)踐和全人群健康管理提供大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持。

（2）數(shù)據(jù)采集。通過(guò)建立生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟實(shí)現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的最初采集。收集各個(gè)重點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源的機(jī)構(gòu)庫(kù)共享資源以及一些外購(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)資源，如生物醫(yī)學(xué)特色型數(shù)據(jù)庫(kù)、醫(yī)療行業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)等。

（3）數(shù)據(jù)整合。專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)在量方面可能有所欠缺，因此在數(shù)據(jù)分析與評(píng)價(jià)過(guò)程中可能要涉及相關(guān)聯(lián)的其他數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、平臺(tái)數(shù)據(jù)等[4]。這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)將有助于構(gòu)造整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的生態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境，推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)智能化、便利化的發(fā)展。如利用 ASN.1格式為生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)提供相應(yīng)的編碼、解碼、數(shù)據(jù)傳輸標(biāo)準(zhǔn)，利用標(biāo)準(zhǔn)化的XML格式有效地整合和存儲(chǔ)高緯度、格式復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。

（4）數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)管理的核心是對(duì)醫(yī)療科研過(guò)程中及診斷過(guò)程中所產(chǎn)生的科學(xué)數(shù)據(jù)的處理能力，生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的組織形式是以各機(jī)構(gòu)庫(kù)為核心、生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)中心為支撐的數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)。大數(shù)據(jù)中心的后臺(tái)即數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在數(shù)據(jù)日常維護(hù)、管理、信息反饋等方面發(fā)揮主導(dǎo)作用，具體包括數(shù)據(jù)的著錄、審核、發(fā)布、導(dǎo)出等，從而實(shí)現(xiàn)信息資源的分類管理、代碼管理、指標(biāo)管理等。

4 專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟服務(wù)功能

生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)在生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心內(nèi)部經(jīng)歷過(guò)錘煉和醫(yī)療實(shí)踐驗(yàn)證后，可以幫助各機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)迅速搭建具有自身特色的大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)與分析系統(tǒng)、醫(yī)療信息管理系統(tǒng)等，系統(tǒng)中逐漸積累的數(shù)據(jù)流經(jīng)過(guò)生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析專家科學(xué)地加工與發(fā)現(xiàn)，形成集知識(shí)性、學(xué)術(shù)性及功能性為一體的醫(yī)療分析報(bào)告，這些報(bào)告將為人工智能決策、政府決策、智能醫(yī)療行業(yè)監(jiān)控、醫(yī)療APP的發(fā)展等提供指導(dǎo)和支持。

（1）人工智能決策。在生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，不同的人群在不同場(chǎng)景下有不同的響應(yīng)，結(jié)合這些數(shù)據(jù)深度挖掘后形成數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行人工智能決策，如定制化推薦、個(gè)性化搜索等。

（2）開(kāi)發(fā)醫(yī)療APP。醫(yī)療類APP軟件開(kāi)發(fā)借助生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，擬在為患者提供更好更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)，通過(guò)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的醫(yī)療信息管理系統(tǒng)打造醫(yī)療機(jī)構(gòu)和患者之間的信息交互平臺(tái)[5]。

（3）智能醫(yī)療行業(yè)監(jiān)控。我們需要依托生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的共享數(shù)據(jù)資源和醫(yī)療科研團(tuán)隊(duì)的監(jiān)測(cè)調(diào)研資料數(shù)據(jù)對(duì)該行業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本、安全性、隱私問(wèn)題及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行全面監(jiān)控，從而促進(jìn)智能醫(yī)療行業(yè)的規(guī)?；?、集群化和可持續(xù)性發(fā)展。

（4）政府決策。通過(guò)對(duì)生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析，圍繞醫(yī)療改革發(fā)展中重大發(fā)展專題、重大政策文件，開(kāi)展研究和咨詢活動(dòng)，可形成不同區(qū)域的醫(yī)療市場(chǎng)現(xiàn)狀調(diào)研與發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告及具有影響力的對(duì)策報(bào)告和決策參考。

5 專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的構(gòu)建模式

目前機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟模式主要分為集中式、分布式及組合式。集中式知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟指多個(gè)機(jī)構(gòu)單位構(gòu)建單一、集中的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，聯(lián)盟機(jī)構(gòu)成員直接將元數(shù)據(jù)和內(nèi)容提交到某個(gè)共享的服務(wù)器中，實(shí)現(xiàn)數(shù)字資產(chǎn)的統(tǒng)一保存、 利用、傳播；分布式知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟指聯(lián)盟成員機(jī)構(gòu)分別建立各自的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，通過(guò)元數(shù)據(jù)收割的方式實(shí)現(xiàn)聯(lián)盟機(jī)構(gòu)資源的集中呈現(xiàn)和揭示；組合式知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟是集中式和分布式的結(jié)合，既通過(guò)集中提交方式聚合資源，又分別收割元數(shù)據(jù)[6]?？偟膩?lái)說(shuō)，集中式有利于控制聯(lián)盟的建設(shè)成本，但各聯(lián)盟成員會(huì)在一定程度上受約束；分布式有利于保證聯(lián)盟成員的自主權(quán)益，但會(huì)出現(xiàn)資源重復(fù)建設(shè)的情況；組合式可兼顧兩者的優(yōu)點(diǎn)，但需抓住知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟建設(shè)的適宜時(shí)機(jī)進(jìn)行切換。

專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟在建設(shè)過(guò)程中應(yīng)根據(jù)自身的實(shí)際情況選擇不同的構(gòu)建模式。在建設(shè)初期宜采用集中構(gòu)建模式，該模式可以通過(guò)建立區(qū)域?qū)I(yè)學(xué)科大數(shù)據(jù)處理中心，整合多個(gè)機(jī)構(gòu)單位的數(shù)據(jù)資源，形成一個(gè)具有專業(yè)學(xué)科資源、相關(guān)行業(yè)信息資源的知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟。在知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的發(fā)展過(guò)程中，考慮到各區(qū)域?qū)I(yè)學(xué)科大數(shù)據(jù)處理中心的運(yùn)載能力，知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟可分批進(jìn)行，具有典型性行業(yè)實(shí)力的機(jī)構(gòu)或單位可第一批加入聯(lián)盟，其他相關(guān)專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域的中小組織、機(jī)構(gòu)可視情況陸續(xù)申請(qǐng)加盟。在知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟穩(wěn)定發(fā)展的中后期，可考慮采用集中與分布有機(jī)結(jié)合的模式，在該模式下，聯(lián)盟中實(shí)力較弱的成員機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)仍采用集中構(gòu)建模式，聚集共享資源，實(shí)力較強(qiáng)的成員機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)可獨(dú)立形成相關(guān)專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)處理中心，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的集中收割。隨著專業(yè)科學(xué)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)集在大數(shù)據(jù)處理中心并逐漸沉淀累積，專業(yè)科學(xué)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟可攝取到更多有價(jià)值的數(shù)據(jù)，圍繞這些數(shù)據(jù)，各相關(guān)專業(yè)機(jī)構(gòu)就可以開(kāi)發(fā)出更多便利化、智能化的服務(wù)功能，從而為不同領(lǐng)域的用戶提供更精準(zhǔn)的服務(wù)。

6 構(gòu)建專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的建議

由于構(gòu)建專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟還沒(méi)有成熟的體系以供參考，筆者在深入了解其他領(lǐng)域機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)建設(shè)過(guò)程中出現(xiàn)的各種不足后，總結(jié)出大數(shù)據(jù)背景下構(gòu)建專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟應(yīng)從數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化、數(shù)據(jù)的開(kāi)放性和互動(dòng)性、非文本信息資源的存取、知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟資源版權(quán)管理及復(fù)合型人才的培養(yǎng)等方面進(jìn)行努力。

6.1 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化

專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)龐雜，產(chǎn)生和更新速度更快，統(tǒng)一的著錄特征是數(shù)據(jù)共享的前提，只有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化的有效融合和整合，才能充分發(fā)揮生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。基于此，可以考慮搭建一種可拔插的開(kāi)放式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)，主要用于規(guī)范和統(tǒng)一各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)，以便數(shù)據(jù)能實(shí)時(shí)地介入與快速地發(fā)布。

6.2 數(shù)據(jù)的開(kāi)放性和互動(dòng)性

由于各種不同類型的數(shù)據(jù)都廣泛存儲(chǔ)在各種機(jī)構(gòu)庫(kù)服務(wù)器中，各種服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)交換、各機(jī)構(gòu)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)集成與共享、數(shù)據(jù)結(jié)果的及時(shí)發(fā)布都成為知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟中數(shù)據(jù)處理的當(dāng)務(wù)之急。為此，構(gòu)建專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟不僅需要強(qiáng)化各相關(guān)專業(yè)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)與大數(shù)據(jù)中心之間的信息數(shù)據(jù)集成與共享功能，更重要的是開(kāi)放、強(qiáng)化各種不同類型數(shù)據(jù)接口，最大程度地滿足數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)受益者的個(gè)性化及人性化需求。

6.3 非文本信息資源的存取

要保證專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟優(yōu)異的服務(wù)功能和貢獻(xiàn)力，就必須支持非文本信息資源（NTM）的存取。非文本資源是由不同字符組成的文檔，并且有各自特有的格式和屬性，可考慮利用Fedora與 DSpace知識(shí)庫(kù)軟件平臺(tái)靈活性和可重構(gòu)性強(qiáng)的特點(diǎn)支持生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟創(chuàng)建與處理不同類型的數(shù)據(jù)，如文檔、圖像、多媒體對(duì)象、數(shù)據(jù)集、元數(shù)據(jù)等[7]，進(jìn)而滿足不同層次用戶的信息需求。

6.4 知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟資源的版權(quán)管理

專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性決定了不同類型資源受到不同的版權(quán)限制，各種機(jī)構(gòu)庫(kù)資源在大數(shù)據(jù)中心過(guò)濾的過(guò)程中應(yīng)標(biāo)注有無(wú)版權(quán)的著錄，有版權(quán)文獻(xiàn)可以設(shè)置為對(duì)生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟用戶開(kāi)放，其他機(jī)構(gòu)用戶可以進(jìn)行DOI跳轉(zhuǎn)后瀏覽[8]。同時(shí)，相關(guān)職能部門(mén)要考慮構(gòu)建以專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟為基礎(chǔ)的版權(quán)管理制度以及與之相關(guān)的法律法規(guī)，從而最大程度地保護(hù)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟資源的版權(quán)。

6.5 復(fù)合型學(xué)科人才的培養(yǎng)

面對(duì)海量且無(wú)序的各專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域的信息，我們?nèi)鄙購(gòu)?fù)合型學(xué)科人才對(duì)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟的有序管理以及有效使用、分析數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)，這在一定程度上影響了大數(shù)據(jù)對(duì)知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟建設(shè)事業(yè)的推動(dòng)。為此，我們需要在對(duì)相關(guān)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析培訓(xùn)的同時(shí)，積極推進(jìn)交叉學(xué)科教育與長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，以便在數(shù)據(jù)分析、挖掘的開(kāi)發(fā)應(yīng)用技術(shù)上能更好地應(yīng)對(duì)大量數(shù)據(jù)帶來(lái)的復(fù)雜性，在專業(yè)學(xué)科及相關(guān)行業(yè)方面提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

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