[摘 要]采用文獻調研、內容分析等方法，梳理知識服務概況及Web3.0技術特點，發(fā)現(xiàn)Web3.0可以為知識服務創(chuàng)造開放共享、跨界合作的新業(yè)態(tài)，海量的知識資源庫，“人與知識”情境感知服務場景。將Web3.0架構與智慧圖書館知識服務運轉機制相結合，提供基于Web3.0的智慧圖書館知識服務體系架構，讓智慧圖書館能夠為用戶提供多元化的大眾泛在知識服務、精準化的學科深度知識應用服務以及個性化的互聯(lián)網(wǎng)用戶知識服務。

[關鍵詞]Web3.0 智慧圖書館 知識服務

[分類號]G251

當今互聯(lián)網(wǎng)已經跨入Web3.0時代，其創(chuàng)造的三維空間語義網(wǎng)將物理環(huán)境中的對象、環(huán)境交互連接在一起，所帶來的信息技術數(shù)量也呈指數(shù)型增長，為人類的生活帶來巨大改變。“十四五”期間，各行各業(yè)進行著數(shù)字化向智慧化的轉型建設。在圖書館方面，《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》明確提出要積極發(fā)展智慧圖書館[1]?！耙匀藶楸尽笔侵腔蹐D書館的建設根本，為用戶提供精準的智慧化知識服務是智慧圖書館重要建設任務之一。Web3.0倡導的去中心化和分散化的網(wǎng)絡空間，服務者與被服務者共同參與建設的模式，情境感知對話的交互方式，以及其引領的人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、VR/AR、邊緣計算等先進技術正是智慧化知識服務所需要的，能夠讓智慧圖書館知識服務形成“用戶—需求—服務—反饋”的良性循環(huán)圈，讓“用戶—知識—圖書館”之間產生情境感知對話式應用場景，從而不斷提升圖書館知識服務智慧化能力?；诖?，筆者根據(jù)Web3.0技術優(yōu)勢及體系架構，結合智慧圖書館知識服務運轉機制，設計提出基于Web3.0的智慧圖書館知識服務體系架構，以及Web3.0所引導的智慧圖書館知識服務應用場景，為智慧圖書館知識服務提供建設新思路。

1 智慧圖書館

1.1 智慧圖書館知識服務概念

知識服務是從20世紀90年代開始，在知識經濟浪潮和信息技術發(fā)展推動下，為適應社會對知識共享與創(chuàng)新需求而產生的[2]，是以信息知識的搜尋、組織、分析、重組的知識和能力為基礎，根據(jù)用戶的問題和環(huán)境，融入用戶解決問題的過程中，提供能夠有效支持知識應用和知識創(chuàng)新的服務[3]，具備集成化、過程性、增值型特征[4]?？缕絒5]認為圖書館的知識服務是高層次的信息服務，是知識化的服務，是以用戶為中心的知識化的服務。初景利等[6]指出知識服務是圖書館的核心能力與重要趨勢，是直接面向用戶需求與用戶過程的服務。劉健等[7]認為，知識服務模式的重構與創(chuàng)新對提升智慧圖書館服務對象的體驗起到了至關重要的作用。隨著大數(shù)據(jù)技術的高速發(fā)展、知識服務的廣泛應用以及智慧圖書館的起步建設，知識服務正逐漸成為智慧圖書館的重要特征和核心價值體現(xiàn)，是“全國智慧圖書館體系”建設的重要內容和最終目標[8]。

1.2 智慧圖書館知識服務建設實踐及文獻研究

近年來，各圖書館都在開展或嘗試開展智慧化知識服務的相關實踐。總體來看，主要可以分為3類：一是注重用戶知識服務體驗，建立良好品牌效益，如各公共圖書館引入智能交互服務機器人，特別是上海圖書館，將智能交互、智能問答、用戶數(shù)據(jù)、書籍數(shù)據(jù)等相結合，為用戶提供隨行閱讀、交互指引的機器人服務；二是以知識挖掘、關聯(lián)圖譜、用戶畫像為技術基礎，為用戶提供智慧閱讀服務，如江西省圖書館對不同用戶進行畫像，并通過智能分析、智能推送滿足不同的知識與文獻需求，真正實現(xiàn)了用戶的“品書”；三是利用大數(shù)據(jù)、主題模型等技術，為行業(yè)、研究機構、學者等提供學科變化趨勢、學術評價、發(fā)展預測等智能服務，如中國工程科技知識中心建立的工程科技領域的公益、開放式知識服務平臺，專門提供學科興趣變化趨勢、熱點發(fā)展趨勢、特色知識圖譜、技術前沿追蹤等智能知識服務。

在文獻研究方面，以CNKI為數(shù)據(jù)源，以“智慧圖書館+知識服務”為主題檢索詞，時間截至2023年2月17日，共檢索出383篇相關文獻，從這些文獻累計前10的主題河流圖可以看出，智慧圖書館知識服務相關文獻的發(fā)表年份及數(shù)量趨勢變化（見圖1）。

由圖1可知，在“智慧圖書館+知識服務”主題文獻中：（1）智慧圖書館知識服務文獻最早出現(xiàn)于2011年，在2018年前發(fā)文量逐年上升，2018年后發(fā)文量快速增長，并于2019年、2021年、2022年發(fā)表數(shù)量持續(xù)高位，說明智慧圖書館知識服務近年來已經成為圖書情報類學術研究熱點。（2）不管是公共、高校、學術、醫(yī)學圖書館，還是數(shù)字、智慧、虛擬圖書館等，都需要立足于自身特點，向讀者提供知識服務。（3）知識服務需要借助于大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈等技術，實現(xiàn)提供用戶畫像、學科服務、知識圖譜、知識生態(tài)系統(tǒng)、移動視覺搜索、個性化服務等智慧化知識服務。

1.3 智慧圖書館知識服務發(fā)展趨勢

1.3.1 開放共享、跨界合作的新業(yè)態(tài)

習近平總書記強調，人類要破解共同發(fā)展難題，比以往任何時候都更需要國際合作和開放共享[9]。知識是無邊界的，圖書館自身的知識服務已經無法滿足讀者多元化、個性化需求，這就需要圖書館克服自身局限性，建立開放獲取、跨界合作、知識共享的服務機制，如國家圖書館與字節(jié)跳動合作，共同研發(fā)《永樂大典》高清影像數(shù)據(jù)庫；浙江大學圖書館向浙江大學出版社提供豐富的館藏資源，構建了數(shù)字化出版平臺[10]。總而言之，各圖書館要以開放、包容、積極的心態(tài)迎接智慧圖書館知識服務新業(yè)態(tài)。

1.3.2 海量的知識資源庫

大數(shù)據(jù)時代，得數(shù)據(jù)者得天下，智慧圖書館的數(shù)據(jù)在種類、數(shù)量、存儲、應用等方面都有顛覆性地升級。智慧圖書館知識服務的基礎仍然是數(shù)據(jù)，除紙質文獻、電子文獻外，自建資源、開放獲取資源、音視頻資源等多元化資源都屬于智慧圖書館文獻數(shù)據(jù)，同時讀者數(shù)據(jù)（信息數(shù)據(jù)+行為數(shù)據(jù)）、系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)也是重要的數(shù)據(jù)來源，可將這些數(shù)據(jù)通過描述、關聯(lián)、揭示形成知識神經網(wǎng)絡，為知識服務所應用。

1.3.3 “人與知識”情境感知服務場景

數(shù)字圖書館時代的知識服務以解決用戶問題為服務目標，而在“以人為本”的智慧圖書館時代，提供知識服務的核心是：讓讀者和知識通過圖書館這個平臺進行對話，產生情境感知的服務場景，使讀者在成為知識使用者的同時也成為知識的生產者。這是因為每個人社會經歷不同，對各類知識的體會程度和探究方向也不同，形成的隱性知識更是差異甚大，將寶貴的個人精神財富資源與圖書館資源相結合，有助于促進圖書館知識的傳播和人類知識的創(chuàng)新發(fā)展[11]。

2 Web3.0

2.1 Web3.0簡介

Web3.0的熱度自2021年開始呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，其定義為深度語義網(wǎng)，具有去中心化、交互化、智能化、個性化、聚合化特征，是一種智能網(wǎng)絡，不但能夠理解詞語和概念，還能夠理解它們之間的邏輯關系，使交流變得更有效率和價值[12]。與Web1.0、Web2.0不同的是，Web3.0除了包含Web1.0的靜態(tài)數(shù)據(jù)、Web2.0的媒體數(shù)據(jù)，還包含了空間數(shù)據(jù)，將人、地、物連接起來，形成一個立體的智慧空間網(wǎng)[13]。

Web3.0由多種技術融合驅動發(fā)展，形成“技術堆?！保潴w系架構由交互層、邏輯層、數(shù)據(jù)層組成，同時利用超空間交易協(xié)議（HSTP）將三層相連，形成一個開放、智慧的網(wǎng)絡空間。在交互層中包含AR/VR、物聯(lián)網(wǎng)、機器人等技術應用，邏輯層包含智能合約、人工智能、量子計算、Mashup、Widget等技術應用，數(shù)據(jù)層包含區(qū)塊鏈、邊緣計算、分布式賬本等技術應用。

Web3.0所引導的是一個重視空間的立體世界，引入穿戴設備和智能傳感器應用，其所營造的不僅是一個簡單的數(shù)字孿生空間，還是一個擁有個人ID、交互規(guī)則的智能數(shù)字孿生空間。Web3.0時代對于讀者而言，不是“智慧圖書館”，而是“我的智慧圖書館”，同樣對于圖書館而言，是把讀者的世界以“書”或者“知識”的形式呈現(xiàn)出來。

2.2 Web3.0適用于智慧圖書館知識服務

2.2.1 開放的網(wǎng)絡空間為知識服務提供適合的服務空間

智慧圖書館需要能夠把人、地、物智能、自適應地連接起來的網(wǎng)絡空間，而Web3.0所打造的正是回歸去中心化，對所有人都開放的全球共享空間。在這個開放空間中，通過超空間交易協(xié)議（HSTP），圖書館可以將知識傳遞到世界中的任何人、物體、地點，同樣讀者可以通過任何物體、在任何時間向圖書館反饋自己所需的知識，打造全新的、“以人為本”的知識服務產業(yè)鏈。

2.2.2 三維空間產生的海量數(shù)據(jù)形成知識服務資源池

據(jù)預測，到2025年物聯(lián)網(wǎng)所連接的設備數(shù)量將超過一萬億，且90%的數(shù)據(jù)都是近幾年產生的。Web3.0關注空間維度，人類的感知、認知、行動都是基于空間發(fā)展起來的，都會產生海量的結構化、半結構化、非結構化數(shù)據(jù)，智慧圖書館亦如此。通過Web3.0圖書館可以真正實現(xiàn)“以眼睛為中心”，捕捉讀者對于知識的需求，并獲取讀者的喜好、思想、反饋、評價信息，再通過清洗加工、自動切詞、關聯(lián)計算、知識元揭示，形成知識服務的知識基礎庫。

2.2.3 以Web3.0為技術驅動，推動知識服務業(yè)務發(fā)展

Web3.0時代，技術的快速發(fā)展推動全人類的進步，同樣也推動智慧圖書館知識服務的發(fā)展：區(qū)塊鏈技術可以賦予讀者數(shù)字身份，對知識等數(shù)字資產進行確權；分布式賬本、智能合約技術能夠確保讀者信息及行為的安全隱私；語義網(wǎng)可以提高知識的全生命周期運轉效率；VR/AR技術能夠生成萬物虛擬化的數(shù)字知識孿生世界；人工智能、量子計算可以提升知識服務的融合能力……通過這些技術，人們有能力以前所未有的方式提升圖書館知識服務能力，共同分享、完善和管理全球知識資源。

3 基于Web3.0的智慧圖書館知識服務關鍵技術

Web3.0以技術為驅動力，將其技術特點與知識服務相結合，可以生成許多專業(yè)的智慧圖書館知識服務技術，其中知識抽取、主題模型、個性化知識庫是智慧圖書館時代知識服務的關鍵技術，這些技術讓讀者不僅是知識服務的受服務者，同時也是知識服務的生產者、建設者、分享者，從而提升讀者對于智慧圖書館知識服務的參與感。

3.1 知識抽取

隨著數(shù)字時代的發(fā)展，圖書館所獲取的音視頻、圖片、系統(tǒng)數(shù)據(jù)等非結構化數(shù)據(jù)增長速度遠遠超過結構化數(shù)據(jù)，如何對這些海量數(shù)據(jù)進行多維度、高質量知識抽取成為技術挑戰(zhàn)。面對多源異構的海量數(shù)據(jù)，除了傳統(tǒng)的自然語言處理、社會網(wǎng)絡分析、數(shù)據(jù)挖掘等關鍵技術外，還需要借助大數(shù)據(jù)技術對數(shù)據(jù)進行快速、迭代地抽取，并對相關知識進行驗證評估，將匹配度高的數(shù)據(jù)傳輸至知識抽取過程中，不斷地讓新知識擴大知識本體庫、知識圖譜規(guī)模。對于異構數(shù)據(jù)來說，以“抽取目的”為導向可分為：收集術語形成規(guī)則，再依據(jù)模式抽取新術語庫的概念抽??；利用監(jiān)督學習等方法對論文、專利等文獻的元數(shù)據(jù)抽取；借助人工智能技術，從文獻中自動識別人名、物名、地名等進行的實體抽??；利用機器學習技術，從海量文獻中抽取概念關系的概念抽??；通過大規(guī)模語料庫，將機器學習方法與規(guī)則抽取相結合的實體關系抽取等抽取方式。

3.2 主題模型

主題模型是近年來面對類型雜、噪聲大、海量數(shù)據(jù)的用于熱點捕捉、主題演化、未來預測的一種有效技術方法，這也是智慧圖書館知識服務重要發(fā)展方向之一。主題模型假設存在一定概率的某些主題，并在這些主題中以一定的概率選擇某個主題詞匯產生，其主題詞概率可以表示為：p（特征詞/文檔）=Σp（特征詞/主題）×p（主題/文檔）。隨著主題模式的廣泛應用，其模型也在不斷地進化，從“主體間為樹結構”到“識別文檔集合中最有影響力的文檔”[2]，已經有效避免了使用關鍵詞、標題詞分析趨勢的局限性，深入到文獻全文中尋找有效主題，其代表模型為LAS模型、PLSA模型和LDA模型。其中LDA模型應用最為廣泛，分為文檔層、主題層、特征詞層3層拓撲結構，將主題詞歸類為隱藏變量，使語料庫中詞概率分布與文檔的語義表達相重合，這樣降維后的概率可以提升主題詞提取的準確性?；贚DA的主題模型可以貫穿于知識挖掘的整個生命周期，分別實現(xiàn)全局、階段層、主體層的語義挖掘。

3.3 個性化知識庫

個性化知識庫是智慧圖書館知識服務的必要業(yè)務。個性化知識庫技術就是將知識服務與個性化服務技術相結合，以用戶為根本，準確捕捉用戶知識服務需求并與知識服務運轉機制相結合，建立屬于用戶自己的知識庫或為不同用戶群體提供專屬知識庫。個性化知識服務與知識服務的最大區(qū)別就是要以知識定制服務、智能定向推薦、個性化知識導航等服務形式為目的，知識組織對象除圖書館各類文獻、系統(tǒng)顯性數(shù)據(jù)，還包含來自用戶的需求信息及行為信息，并且這部分數(shù)據(jù)處于先導地位。在有效地收集和分析用戶需求后，就要建立個性化知識庫的需求模型，準確描述用戶的興趣與特征，對其進行群組劃分，形成用戶群畫像，并且要在提供個性化知識服務過程中不斷循環(huán)糾正、升級用戶個性化知識服務需求，這樣才能動態(tài)掌握用戶需求，建立個性化知識庫，有效指導知識的正確使用，為用戶提供個性化知識服務。

4 基于Web3.0的智慧圖書館知識服務體系架構

以讀者知識服務需求為導向、圖書館資源為基礎、知識服務流程為主線、Web 3.0技術為驅動手段、去中心化為設計思路，結合經典計算機堆棧體系結構，將智慧圖書館知識服務架構體系分為服務層、邏輯層、基礎層3層（見圖2），使數(shù)據(jù)、知識、人、圖書館智慧融合，深層揭示知識服務各層級任務與目標，確保數(shù)據(jù)間傳輸?shù)撵`活性、服務應用的擴展性，利用智能安全設備以及完善的安全風險控制機制，確保智慧圖書館知識服務全流程的高效、平穩(wěn)。

4.1 基礎層

數(shù)據(jù)是智慧圖書館知識服務的基礎，遵循全面感知、智慧互聯(lián)、以人為本的融合思想構建智慧圖書館知識服務架構體系的基礎層。

（1）根據(jù)業(yè)務所需，運用智能技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速采集。與Web2.0時代的數(shù)字圖書館不同，Web3.0時代的智慧圖書館更注重感知數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，并且強調實現(xiàn)紙電一體化管理。系統(tǒng)設備面向圖書館線上知識服務，通過知識服務平臺向用戶提供服務的同時獲取讀者信息及行為數(shù)據(jù)、系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)、知識使用情況等；物聯(lián)網(wǎng)設備通過移動、穿戴、觸摸、傳感等設備，實時感知用戶位置、情緒、表情等以及這些設備的相關知識應用、運行情況；文獻資源不僅是紙質與電子文獻，還包含音視頻、多媒體數(shù)據(jù)等，要制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)加工標準進行有效管理和使用；物理設備面向線下知識服務，通過智能機器人、虛擬現(xiàn)實體驗區(qū)等提升用戶在圖書館內享受知識服務的體驗感；場館設備為用戶提供知識服務空間場所，其監(jiān)控系統(tǒng)、安全設備等確保知識服務安全運行；網(wǎng)絡設備通過5G、互聯(lián)網(wǎng)、WiFi等通信技術，為知識服務提供網(wǎng)絡保障，實現(xiàn)設施互聯(lián)、數(shù)智管理。

（2）加工采集數(shù)據(jù)，構建知識服務基礎數(shù)據(jù)庫。在采集到的數(shù)據(jù)中，80%都是半結構化數(shù)據(jù)或非結構化數(shù)據(jù)，其內容多為媒體社交數(shù)據(jù)、移動數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)等，具備數(shù)據(jù)多種、內容多樣、容量海量的特點。以最小化原則存儲數(shù)據(jù)[14]，按照業(yè)務所需，通過分布式計算框架處理采集數(shù)據(jù)，建立文獻元數(shù)據(jù)庫（文獻種類、名稱、學科分類、關鍵詞、作者、出版機構等）、文獻全文數(shù)據(jù)庫（封面、目錄、全文、附錄等）、音視頻數(shù)據(jù)庫（資源類型、名稱、內容、容量等）、社交媒體庫（社交App、社交類型、關注熱點、學科分類等）、場館空間庫（讀者位置、設備位置、移動方式、場館環(huán)境等）、用戶信息庫（年齡、職業(yè)、學歷、專業(yè)、聯(lián)系方式等）、用戶行為庫（檢索、閱讀、下載、使用系統(tǒng)、評價反饋信息等）、系統(tǒng)情況庫（系統(tǒng)名稱、服務內容、使用量、網(wǎng)絡流量等）、作者對象庫（作者單位、研究方向、職稱、單位等）、機構對象庫（機構名稱、所屬行業(yè)、機構性質等），形成智慧圖書館知識服務的基礎數(shù)據(jù)庫。

（3）面向知識服務業(yè)務邏輯，生成知識基礎庫。結合智慧圖書館自身層次結構，遵循知識服務的應用場景，按照流程化處理、實體連接、形式處理等步驟構建知識圖譜。面向知識服務的業(yè)務邏輯，通過數(shù)據(jù)整合、分類計算等方法，生成知識本體庫、知識推薦庫、知識索引庫、虛擬場景庫、用戶模型庫、文獻資源庫、數(shù)字資產庫等知識庫，同時重視跨學科、跨行業(yè)知識的協(xié)同運用、創(chuàng)新整合，構建更豐富的基礎知識庫，為智慧圖書館知識服務提供應用基礎，滿足用戶需求。

4.2 邏輯層

邏輯層是智慧圖書館知識服務的骨架，包含知識組織和知識發(fā)現(xiàn)兩個步驟。面對海量、多源的數(shù)據(jù)，需要借助Web3.0中的認知計算相關技術，基于對讀者知識服務需求的理解，將資源數(shù)據(jù)帶入圖書館物理世界，讓資源數(shù)據(jù)按照特定模型自主、智能地進行知識抽取、計算、挖掘、學習、發(fā)現(xiàn)，以滿足讀者對于智慧圖書館知識服務的需求和期望。

（1）知識組織包含數(shù)據(jù)抽取、知識計算兩個步驟，是智慧圖書館知識服務的數(shù)據(jù)組成。面對智慧圖書館知識服務的復雜數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)抽取是數(shù)據(jù)處理重要的第一步。數(shù)據(jù)源從結構上可分為結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。借助量子計算技術，同時控制“0”和“1”開關，且在量子位存儲大量信息，以每秒百萬次以上速度快速搜索整個數(shù)據(jù)源，再按照知識服務需求，把合乎要求的數(shù)據(jù)抽出，傳送至知識計算文件中，數(shù)據(jù)抽取方式包含全量抽取、增量抽取（觸發(fā)器方式、時間戳方式、全表刪除插入方式、全表對比方式、日志對比方式[15]）等。

面向動態(tài)變化、多元化關系、多源化資源的變化趨勢，Web3.0豐富了智慧圖書館知識計算的內涵。通過知識統(tǒng)計與圖挖掘、知識推理[16]兩種方法構建跨圖書情報行業(yè)的知識圖譜，豐富了人工智能與機器學習訓練的數(shù)據(jù)基礎。知識統(tǒng)計與圖挖掘包含圖檢索、圖特征統(tǒng)計、節(jié)點分類、關聯(lián)分析等方式，其重點是研究資源的圖挖掘、知識檢索和指標統(tǒng)計；知識推理是實現(xiàn)基于圖譜的邏輯推理，包含基于統(tǒng)計和基于符號的兩種推理方式，其目標在于找出知識圖譜中的實體關系及屬性。

（2）知識發(fā)現(xiàn)包含知識挖掘、知識學習兩個步驟，是智慧圖書館知識服務的自動建模、機器深度學習過程。Web3.0所引導的知識挖掘借助人工智能技術，以大數(shù)據(jù)驅動與知識服務相結合的模式，對海量碎片化資源數(shù)據(jù)實現(xiàn)自主、實時的結構化組織，將圖書館采集的無序數(shù)據(jù)轉變?yōu)橛行虻闹R數(shù)據(jù)，通過實體融合、知識關聯(lián)、特征挖掘、趨勢分析、場景融合、建模預測等方法進行深度、多維語義關聯(lián)，進而實現(xiàn)智能知識挖掘。實體融合是智慧圖書館知識挖掘中一個新穎且重要的方法，因為智慧圖書館的知識是多模態(tài)的，同一知識在不同圖譜中擁有不同的概念和描述，要想解決知識多模態(tài)對齊問題，可以參考多模態(tài)知識方法，將多模態(tài)知識從各自分離的空間中遷移到一個統(tǒng)一的空間里[17]，進而提升知識挖掘的準確率。

人工智能、智能合約、機器學習讓知識學習進化到自適應學習模式，以指數(shù)級的速度提升知識學習效率、規(guī)模及范圍，通過聚類分析、回歸分析、貝葉斯網(wǎng)絡、近似推斷等算法，形成用戶畫像、參考咨詢、知識傳播、知識個性化服務等不同的知識服務模型，為智慧圖書館知識服務應用提供模型樣本。

4.3 服務層

面向大眾讀者、專業(yè)學者、互聯(lián)網(wǎng)用戶等不同用戶群體，Web3.0的人工智能、區(qū)塊鏈、VR/AR等技術為智慧圖書館知識服務創(chuàng)造了豐富多彩、精準度高的服務場景（見圖3），相較于Web2.0以及數(shù)字圖書館，其服務升級的內涵是：用戶、圖書館、知識數(shù)據(jù)的數(shù)字化；知識與用戶、圖書館與用戶的交易化；知識與圖書館交互的空間化；用戶感官體驗知識的貨幣化。這樣的變化給“知識”賦予了生命力，讓讀者對知識服務更有興趣，可以沉浸在知識的立體世界中學習、生活，產生對知識的正向情緒及共鳴。

（1）面向大眾的泛在知識服務場景。在Web3.0背景下，智慧圖書館知識服務更加注重讀者的感官體驗，通過物聯(lián)網(wǎng)將讀者與知識相連，可以為其提供多種多樣的線上線下知識服務：線上知識服務場景包含知識服務平臺、知識智能檢索、知識專題庫、知識數(shù)據(jù)索引、智能參考咨詢、智能決策服務[18]、智能知識問答、知識地圖、移動知識服務、智能危機處理、知識數(shù)字藏品、智能知識傳遞等；線下知識服務場景包含：知識資源推廣（主題知識資源、館藏特色資源[19]）、沉浸知識體驗服務、智能機器人知識問答、自助式知識導航、知識數(shù)字孿生空間等。

（2）面向專業(yè)學科的深度知識應用服務場景。對于專業(yè)學者或學科學者，需要為其提供有深度和廣度的知識服務場景，主要分為語義關聯(lián)及知識深度挖掘的服務場景：語義關聯(lián)的服務場景包含學科信息門戶服務[20]、輿情分析服務、知識可視化分析（知識圖譜、相似度網(wǎng)絡、有向圖等）、知識工具服務（語義自動分詞、文獻自動結構化、自動文獻著錄、知識智能標引、詞表智慧管理）、知識評價（機構評價、行業(yè)評價、區(qū)域評價等）、知識智能關聯(lián)整合（跨學科、跨專業(yè)）等；知識深度挖掘的服務場景包含專業(yè)前沿智能綜述、演化分析與預測、突破性研究文獻識別[21]、情報服務（科研、機構）、學科熱點追蹤[22]、科研項目輔助服務、學科人才評價、細粒度知識挖掘等。

（3）面向互聯(lián)網(wǎng)用戶的個性化知識服務場景。由Web3.0構建的立體空間網(wǎng)絡中，圖書館互聯(lián)網(wǎng)用戶需要更為精準的個性化知識平臺服務以及個性化知識移動服務：從用戶角度講，智慧圖書館可以為用戶提供個性化的知識門戶定制、知識推送[23]、知識學習、知識搜索、知識服務需求追蹤以及自助生成知識報告等服務；從圖書館角度講，智慧圖書館需要準確獲取用戶的知識服務需求，劃分不同類型的用戶組，并分別向其提供符合需求的知識服務，服務包含用戶組分群、用戶群畫像、智能知識推送、知識媒體社交應用、知識元宇宙世界、用戶群知識服務需求追蹤等。

5 機遇與危機

據(jù)第五十一次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2022年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達10.67億，移動網(wǎng)絡的終端連接總數(shù)已達35.28億戶，移動物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)達到18.45億戶[24]。智慧圖書館的發(fā)展離不開互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能讓智慧圖書館知識服務擁有無限的分析能力，得以獲取萬億級別的數(shù)據(jù)。Web3.0讓知識服務的功能更全面、數(shù)據(jù)更有生命力，加深了圖書館對讀者知識服務使用情況的了解程度，從讀者“用了哪些知識服務”上升到“用這些知識服務時在想什么”進而預測讀者下一步要做什么、對于知識服務還有什么新需求……可以說Web3.0為智慧圖書館知識服務帶來了歷史發(fā)展機遇。

擁有機遇往往也意味著存在危機，Web3.0所帶來的危機不僅是“數(shù)字化戰(zhàn)爭”，還包括了“體驗式戰(zhàn)爭”。圖書館構造出的智慧圖書館知識服務虛擬世界遭到黑客攻擊時，數(shù)據(jù)會被濫用、篡改、買賣，導致讀者隱私泄露，對知識服務產生極為嚴重的影響，讓人們對于圖書館服務倫理產生質疑。因此，在快速發(fā)展的同時，政府要盡快啟動相關法律的制定及服務行為的監(jiān)管，更加重視知識產權，讓圖書館精準、安全地為讀者提供智慧化知識服務。

參考文獻：

[1] 中華人民共和國中央人民政府.中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要[EB/OL].[2023-01-27].http：//www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm.

[2] 王日芬，陳必坤，關鵬.數(shù)據(jù)驅動的知識服務體系與方法[M].北京：科學出版社，2019.

[3] 張曉林.走向知識服務：尋找新世紀圖書情報工作的生長點[J].中國圖書館學報，2000（5）：32-37.

[4] 王忠義.數(shù)字圖書館多粒度集成知識服務理論與實現(xiàn)[M].北京：科學出版社，2021.

[5] 柯平.圖書館知識管理與知識服務的若干問題[EB/OL].[2005-04-13].http：//www.chinalibs.net/Upload/Pusfile/n5

395.pdf.

[6] 初景利，任嬌菡，王玨.圖書館知識服務與出版知識服務的比較分析[J].圖書情報知識，2021（6）：110-122.

[7] 劉健，王小菲.基于知識生態(tài)系統(tǒng)的智慧圖書館知識服務模式研究[J].情報科學，2021（9）：18-24.

[8] 張秀麗，馬新蕾.圖書館智慧化知識服務建設路徑研究[J].情報探索，2022（4）：122-128.

[9] 新京報客戶端.習近平：切實加強基礎研究 夯實科技自立自強根基[EB/OL].[2023-01-30].https：//m.bjnews.com.cn/detail/167704037814432.html.

[10] 牛耕.論“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下國內圖書館跨界合作[J].大學圖書情報學刊，2020（4）：69-72.

[11] 蔡迎春，等.元宇宙時代智慧圖書館的實踐路徑——從圖書館的智慧化走向智慧的圖書館化[J].中國圖書館學報，2023（4）：103-113.

[12] 搜狗百科.語義網(wǎng)[EB/OL].[2023-02-02].https：//baike.sogou.com/v27563.htm？fromTitle=%E8%AF%AD%E4

4%B9%89%E7%BD%91.

[13] 加布里埃爾·雷內，丹·馬普斯著；徐鍔，孫亞洛譯.智慧空間[M].北京：清華大學出版社，2020.

[14] 楊征.智慧圖書館資源服務建設探究[J].四川圖書館學報，2022（6）：46-51.

[15] 企通查.數(shù)據(jù)抽取：大數(shù)據(jù)處理的基本流程（一）[EB/OL].[2023-02-12].https：//zhuanlan.zhihu.com/p/269065578.

[16] micklongen.F.知識圖譜 知識計算[EB/OL].[2023-02-17].https：//blog.csdn.net/micklongen/article/details/120723711.

[17] Suky.從知識獲取到應用，華為云知識計算三大關鍵技術揭秘[EB/OL].[2023-03-15].http：//www.techweb.com.cn/internet/2021-07-22/2850236.shtml.

[18] 熊莉君，連書勤，張燦.“5G+人工智能”的大數(shù)據(jù)知識服務體系構建研究[J].圖書館理論與實踐，2022（3）：58-63，85.

[19] 周笑盈.我國智慧圖書館體系下的知識資源建設：內涵、路徑和策略分析[J].圖書館理論與實踐，2022（6）：84-91.

[20] 姚雪梅.面向知識服務的公共圖書館空間再造研究[J].圖書館工作與研究，2023（1）：28-34.

[21] 黃永文，等.大數(shù)據(jù)與人工智能背景下新型知識服務研究與實踐[J].圖書情報工作，2022（19）：36-46.

[22] 趙麗杰.多源數(shù)據(jù)協(xié)同賦能的圖書館智慧化知識服務模式研究[J].高校圖書館工作，2022（6）：70-74.

[23] 楊曉菲，孔悅凡.圖書館知識服務與用戶互動關系研究[J].圖書館學刊，2022（9）：13-20.

[24] 中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心.CNNIC發(fā)布第51次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》[EB/OL].[2023-03-20].https：//www.cnnic.net.cn/n4/2023/0302/c199-10755.html.

楊 征 女，1987年生。碩士，館員。研究方向：數(shù)字圖書館、智慧圖書館。

（收稿日期：2023-04-20；責編：劉清揚。）