李曉靜 臧運(yùn)平

（青島農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館，山東青島 266109）

大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)代的農(nóng)業(yè)信息資源共享

李曉靜 臧運(yùn)平

（青島農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館，山東青島 266109）

在分析大數(shù)據(jù)時(shí)代農(nóng)業(yè)信息資源特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，考察大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息資源共享方面的利用價(jià)值，從農(nóng)業(yè)信息處理的4個(gè)方面，即信息采集—信息存儲(chǔ)—信息挖掘—信息利用，介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息資源共享中的應(yīng)用。這有助于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息資源的有效開發(fā)與高效利用，加快農(nóng)業(yè)信息化的進(jìn)程。

大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)技術(shù)；農(nóng)業(yè)信息資源；信息資源共享

2 農(nóng)業(yè)信息資源的特點(diǎn)與內(nèi)容

農(nóng)業(yè)有其自身的一些特點(diǎn)，如自然界作物品種復(fù)雜、病蟲害發(fā)生頻繁、與氣候變化密切相關(guān)，許多知識還未被人們認(rèn)識，然而農(nóng)業(yè)領(lǐng)域所積累的信息之多是其他任何一個(gè)領(lǐng)域都無法相比的，因此農(nóng)業(yè)信息也呈現(xiàn)出量大、多維、動(dòng)態(tài)、不完全、不確定等各種特性，而且農(nóng)業(yè)信息的內(nèi)容包涵了化學(xué)、生物、自然資源、生態(tài)環(huán)境、大氣、植物、動(dòng)物等多種學(xué)科。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，農(nóng)業(yè)信息呈海量增長的趨勢越來越明顯，同時(shí)信息載體與傳播方式也呈現(xiàn)多元化的趨勢。

在不同的發(fā)展階段，農(nóng)業(yè)信息資源的內(nèi)容雖然有所不同，但基本上都包含以下幾部分的內(nèi)容：農(nóng)業(yè)政策法規(guī)、農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)信息、農(nóng)業(yè)市場供求信息、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)信息等。這些資源大都分布在農(nóng)業(yè)科研院所、高校、科技廳、農(nóng)業(yè)廳及其下設(shè)的農(nóng)業(yè)管理部門、農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣單位以及涉農(nóng)企業(yè)等。這些農(nóng)業(yè)信息資源的主要類型有：農(nóng)業(yè)類圖書、期刊、報(bào)紙等，農(nóng)業(yè)類科技報(bào)告、政府出版物、會(huì)議文獻(xiàn)、學(xué)位論文、專利文獻(xiàn)、標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)等特種文獻(xiàn)，農(nóng)業(yè)類數(shù)據(jù)庫、農(nóng)業(yè)類OA資源以及免費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)信息資源等。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國目前涉農(nóng)網(wǎng)站有4萬多個(gè)，多半是國家及地方政府建立的農(nóng)業(yè)信息服務(wù)網(wǎng)站，但是存在著資源重復(fù)建設(shè)的問題。由于農(nóng)業(yè)信息資源缺乏統(tǒng)一的資源表達(dá)與操作標(biāo)準(zhǔn)，信息異構(gòu)、分散等現(xiàn)象普遍，因此出現(xiàn)了農(nóng)業(yè)信息資源“碎片化”的現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)信息資源共享是解決農(nóng)業(yè)信息資源“碎片化”問題的一個(gè)新視角。

圖1 研究發(fā)展趨勢圖

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)處理與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的區(qū)別如圖2所示。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)包含了數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、挖掘及可視化等各種技術(shù)。

常用的大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)有傳感器技術(shù)、Web2.0技術(shù)、RFID技術(shù)等。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)采用集中的存儲(chǔ)服務(wù)器存放數(shù)據(jù)，已不能滿足大規(guī)模存儲(chǔ)的需要。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用的是分布式網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)，儲(chǔ)存的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中的各種原始數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是運(yùn)用確定的數(shù)據(jù)挖掘模型，從已有數(shù)據(jù)中提取出用戶所需要的知識。大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)集成了多種數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實(shí)時(shí)地發(fā)掘和理解大量數(shù)據(jù)背后的知識。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)從龐大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中分析潛在的有價(jià)值的信息，是農(nóng)業(yè)信息資源共享的基礎(chǔ)，其價(jià)值可總結(jié)為如下兩個(gè)方面：（1）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析農(nóng)業(yè)用戶的需求與偏好，從而開發(fā)出更有針對性的農(nóng)業(yè)信息產(chǎn)品，更高效地實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息資源的共建共享。（2）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析資源共享體系構(gòu)建過程中的數(shù)據(jù)，能夠更好地預(yù)測可能遇到的障礙，防范于未然，實(shí)現(xiàn)資源共享的目標(biāo)。

圖2 大數(shù)據(jù)處理與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的區(qū)別

4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息資源共享中的應(yīng)用

農(nóng)業(yè)信息資源共享首先就是對現(xiàn)有農(nóng)業(yè)信息資源的整合與處理。就農(nóng)業(yè)信息本身而言，信息整合與處理可以分為以下幾個(gè)流程：農(nóng)業(yè)信息的采集、存儲(chǔ)、挖掘與利用，如圖3所示。各流程都有其特定的要求，將大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)流程，有利于數(shù)據(jù)處理的高效性與可用性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代農(nóng)業(yè)信息資源豐富、類型多樣等造成的信息處理高要求[6]。

圖3 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)業(yè)信息資源共享流程圖

4.1 農(nóng)業(yè)信息采集

農(nóng)業(yè)信息采集包括數(shù)據(jù)的獲取、抽取、清洗。農(nóng)業(yè)信息資源呈現(xiàn)出海量增長、類型繁多、內(nèi)容多樣等特點(diǎn)，而且這些數(shù)據(jù)都以不同的形式被接收和記錄，信息收集面臨著海量與復(fù)雜采集的挑戰(zhàn)，對大數(shù)據(jù)的獲取主要是完成對元數(shù)據(jù)的選擇。獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，而數(shù)據(jù)抽取的過程就是將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單一的或便于處理的過程。此外，獲取的這些數(shù)據(jù)并不全具有價(jià)值，也存在我們不需要的數(shù)據(jù)，甚至存在部分錯(cuò)誤干擾數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)去噪，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行“清洗”[7]。采集農(nóng)業(yè)信息的大數(shù)據(jù)技術(shù)主要有應(yīng)用傳感器、Web2.0技術(shù)及RFID等。

近年來，傳感器迅速普及，大量的數(shù)據(jù)不斷被傳感器接收，為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的獲取提供了有力保障。無線傳感器可以采集設(shè)備的數(shù)字信號，然后通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心的無線網(wǎng)關(guān)，直接送入計(jì)算機(jī)，進(jìn)行分析處理。這種技術(shù)適合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)氣象信息的獲取，可以實(shí)現(xiàn)對氣象環(huán)境的全面檢測，包括溫濕度的檢測、光照度的檢測等。

Web2.0 是指網(wǎng)絡(luò)上用戶的身份由“讀者”進(jìn)化成了“作者”與“共建人員”，由被動(dòng)地接收網(wǎng)絡(luò)信息向主動(dòng)創(chuàng)造網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)展。隨著博客、百科全書及社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，大量的網(wǎng)頁點(diǎn)擊與交流成為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的來源之一，獲取這些農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息，可以極大地豐富農(nóng)業(yè)信息資源的內(nèi)容。

RFID（無線射頻） ，是一種利用無線射頻通信方式實(shí)現(xiàn)的非接觸式自動(dòng)識別技術(shù)，它以無人干預(yù)、遠(yuǎn)距離讀取等諸多優(yōu)勢受到全球信息化領(lǐng)域的關(guān)注[8]。這種技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈領(lǐng)域，通過嵌入電子標(biāo)簽，可以追蹤農(nóng)產(chǎn)品銷售系統(tǒng)中產(chǎn)品的流動(dòng)情況，從而實(shí)時(shí)掌握農(nóng)產(chǎn)品流動(dòng)信息，更好地為農(nóng)產(chǎn)品加工、銷售等企業(yè)的決策提供真實(shí)可靠的依據(jù)。

4.2 農(nóng)業(yè)信息存儲(chǔ)

農(nóng)業(yè)信息存儲(chǔ)過程中最關(guān)鍵的一點(diǎn)就是保證數(shù)據(jù)的復(fù)用性與安全性，即經(jīng)過“清洗”后的數(shù)據(jù)的有效存取是至關(guān)重要的。如果將這些數(shù)據(jù)隨便放入農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)倉庫中，就有可能造成訪問受阻，從而致使數(shù)據(jù)難以復(fù)用。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)已不能滿足大規(guī)模存儲(chǔ)的需要。分布式網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)適合用來儲(chǔ)存非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中的各種原始數(shù)據(jù)。

Hadoop的HBase就是一種分布式、面向列的存儲(chǔ)系統(tǒng)。它最大的特點(diǎn)就是能夠解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無法解決的超大規(guī)模與分布式的特點(diǎn)。因目前農(nóng)業(yè)傳感器分布廣、數(shù)目多的特點(diǎn)，我們可以采用HBase構(gòu)建集群存儲(chǔ)管理系統(tǒng)，分布式存儲(chǔ)傳感器的數(shù)據(jù)[9]。

谷歌開發(fā)的GFS文件系統(tǒng)，是基于共享、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)的分布式文件系統(tǒng)，它的自動(dòng)多數(shù)據(jù)備份存儲(chǔ)增加了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性與可靠性。該存儲(chǔ)系統(tǒng)有利于提高農(nóng)業(yè)存儲(chǔ)資源的共享性和總體性能，可以滿足大容量、高性能的存儲(chǔ)要求。

4.3 農(nóng)業(yè)信息挖掘

如何更好地挖掘農(nóng)業(yè)信息資源的價(jià)值，滿足不同類型農(nóng)業(yè)用戶的需求，是農(nóng)業(yè)信息資源共享的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘是指從農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的過程，也是數(shù)據(jù)優(yōu)化的過程。如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對農(nóng)業(yè)信息資源中的氣象信息（溫度、濕度、風(fēng)力等）進(jìn)行挖掘，就能及早發(fā)現(xiàn)災(zāi)害天氣的到來，又如通過對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格走勢的數(shù)據(jù)挖掘，就能對將來的價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。

隨著信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了第5代，即基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘，其關(guān)注的重點(diǎn)就是實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化。如Hadoop項(xiàng)目中的 Mahout 子項(xiàng)目就是致力于數(shù)據(jù)挖掘的并行化，提供了大量的基于Hadoop 采用并行實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和知識發(fā)現(xiàn)算法[10]。農(nóng)業(yè)信息資源因其信息量大，學(xué)科專業(yè)廣，內(nèi)容涵蓋廣，不同的農(nóng)業(yè)類用戶對農(nóng)業(yè)信息資源的需求有其特殊性，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能處理農(nóng)業(yè)信息資源的這些特點(diǎn)，通用的數(shù)據(jù)挖掘工具可以做多種模式的挖掘，我們可以根據(jù)農(nóng)業(yè)用戶的需求選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘工具。

4.4 農(nóng)業(yè)信息展示與利用

如何將經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘后的農(nóng)業(yè)信息清晰明朗地呈現(xiàn)給農(nóng)業(yè)用戶是農(nóng)業(yè)信息資源共享的最終表現(xiàn)。以圖形化、圖像化甚至動(dòng)畫化的形式將農(nóng)業(yè)信息資源展現(xiàn)出來更能滿足農(nóng)業(yè)用戶個(gè)性化、多樣化的需求。

如PBC的新版本引入了一些分類算法，通過與用戶的交互，更好地得出分類結(jié)果。又如M ineSet 2.6使用了6種可視化工具來表現(xiàn)數(shù)據(jù)，對同一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可以不同形式表示，用戶可以任意放大、旋轉(zhuǎn)、移動(dòng)圖形，并可從不同的角度觀看，也可以根據(jù)個(gè)人喜好調(diào)整最終效果，以便更好地理解。這些大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)能夠幫助實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息資源更加生動(dòng)、多樣化地呈現(xiàn)給用戶，從而提高信息資源的展示效果與利用率。

5 結(jié)語

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)信息資源共建共享提供方便有效的手段，利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)區(qū)域乃至全國范圍的農(nóng)業(yè)信息資源共享，促進(jìn)農(nóng)業(yè)信息資源與農(nóng)業(yè)用戶的有效銜接，滿足農(nóng)業(yè)用戶的需求，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息資源有效開發(fā)與高效利用，加快農(nóng)業(yè)信息化進(jìn)程的重要途徑。但是，在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用過程中會(huì)遇到各種問題，如政策法規(guī)問題、知識產(chǎn)權(quán)問題、技術(shù)難題等，需要今后進(jìn)一步探討解決。

[1] 李廣建,楊林.大數(shù)據(jù)視角下的情報(bào)研究與情報(bào)研究技術(shù)[J].圖書與情報(bào),2012(6):1-8.

[2] 王敬儒.我國農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展的瓶頸與應(yīng)對策略思考[J].中國科學(xué)院院刊,2013(5):337-343.

[3] 梁川,王文生,謝能付.農(nóng)業(yè)信息資源上數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào),2009,25(11):243-247.

[4] 曹麗英,張曉賢,趙月玲,等.云計(jì)算在農(nóng)業(yè)信息資源整合模式中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)機(jī)化,2012(3):141-144.

[5] 李光達(dá),鄭懷國,譚翠萍,等.基于云計(jì)算的農(nóng)業(yè)信息服務(wù)研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,39(27):16959-16961.

[6] 尚明華,秦磊磊,王風(fēng)云,等.山東省農(nóng)業(yè)信息服務(wù)平臺構(gòu)建思路與前景展望[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2006(2): 48-51.

[7] 竇萬春,江澄.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)體系及潛在問題[J].中興通訊技術(shù),2013(6):1-15.

[8] 易芙宇.RFID:企業(yè)的數(shù)據(jù)采集員[J].中國科技信息, 2005(18):51-52.

[9] 周利珍,陳慶奎.基于HBase的農(nóng)業(yè)無線傳感信息存儲(chǔ)系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2012,21(8):6-9.

[10] 楊宸鑄.基于HADOOP的數(shù)據(jù)挖掘研究[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,2010:20-21.

Research on Agricultural Information Resources Sharing Based on Big Data Technology Era

Li Xiiaojing, Zang Yunping
(Library of Qingdao Agricultural University, Qingdao 266109)

The advent of the era of big data brought opportunities and challenges to the scientific research, and agricultural informatization also inevitably afected by big data, people gradually realize the importance of big data in agricultural information resources construction. Based on the analysis of characteristics of agricultural information resource in the era of big data, this paper researched the big data technology utilization value in agriculture information resource sharing, and introduced the technology of big data in the app lication of the agriculture information resource sharing that includes four aspects: information collection, information storage, information m ining and information use. This can help us to achieve effective development and the utilization of agricultural information resources and accelerate the process of agricultural informatization.

big data, big data technology era, agricultural information resources, information resource sharing

G253

：ADOI：10.3772/j.issn.1674-1544.2013.06.009

1 引言

確切地了解大數(shù)據(jù)時(shí)代農(nóng)業(yè)信息資源建設(shè)的研究現(xiàn)狀，筆者以“中國學(xué)術(shù)文獻(xiàn)

總庫（CNKI）為數(shù)據(jù)源，檢索策略為SU=（'大數(shù)據(jù)'+'海量數(shù)據(jù)'+'big data'+'extensive data'）*'農(nóng)業(yè)信息'，檢索日期為2013-07-06，進(jìn)行精確檢索，去重、篩選后，共獲得20條結(jié)果。年度發(fā)展趨勢如圖1所示。從圖1中可以看出，學(xué)術(shù)界對大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)信息領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展趨勢，2006年與2010年分別出現(xiàn)兩次高峰，2013年又開始出現(xiàn)上升趨勢。大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)信息領(lǐng)域應(yīng)用的研究尚處于初步發(fā)展階段，有待進(jìn)一步加深研究深度和廣度。本文在分析大數(shù)據(jù)時(shí)代農(nóng)業(yè)信息資源特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，考察了大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息資源共享方面的利用價(jià)值，并從農(nóng)業(yè)信息處理的流程分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息資源共享中的應(yīng)用，從而為農(nóng)業(yè)信息資源共享的實(shí)現(xiàn)提供建議和思路。

李曉靜（1981- ），女，青島農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館館員，研究方向：農(nóng)業(yè)信息化與信息資源建設(shè)。

2010年度教育部人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目基金資助項(xiàng)目“農(nóng)業(yè)院校圖書館對農(nóng)村提供信息服務(wù)模式的研究”（10YJA 870032）。

2013年8月20日。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)已成為一種新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)，科研已進(jìn)入了以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)的第四范式[1]。大數(shù)據(jù)給科學(xué)研究與實(shí)踐帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。我國農(nóng)業(yè)正在逐步轉(zhuǎn)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)與信息農(nóng)業(yè)。在長期的科學(xué)研究中，人們通過觀察、試驗(yàn)和計(jì)算等多種方式積累了大量有科學(xué)價(jià)值和實(shí)用意義的農(nóng)業(yè)信息資源。這些信息資源信息量大、學(xué)科專業(yè)廣、綜合性強(qiáng)，是農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的基礎(chǔ)和必不可少的資源[2]。近年來，研究大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息資源建設(shè)中的應(yīng)用越來越廣泛，取得了一定的研究成果。王儒敬分析了我國農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展面臨的困難和瓶頸問題，并提出了“加快云計(jì)算與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究與農(nóng)業(yè)應(yīng)用，開發(fā)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)”的發(fā)展策略[2]。梁川等介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用，并提出了農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的構(gòu)建方案，對于通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)信息服務(wù)水平具有一定意義[3]。曹麗英等為了解決農(nóng)業(yè)信息資源整合建設(shè)過程中的共知、共建和共享等問題，將云計(jì)算模型引入農(nóng)業(yè)信息資源整合建設(shè)中，提出了云環(huán)境下農(nóng)業(yè)信息資源整合的實(shí)現(xiàn)機(jī)制[4]，這對于解決農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)中的“信息孤島”和“重復(fù)建設(shè)”等問題具有一定價(jià)值。此外，李光達(dá)等闡述了云環(huán)境下農(nóng)業(yè)信息服務(wù)的模式，提出了云計(jì)算與農(nóng)業(yè)信息服務(wù)結(jié)合的一個(gè)實(shí)踐探索——農(nóng)科云，對于解決農(nóng)業(yè)科技信息孤島和服務(wù)滯后等問題具有一定意義[5]。這些研究表明，人們已經(jīng)認(rèn)識到大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)信息資源建設(shè)中的重要性，開始借助大數(shù)據(jù)及云計(jì)算等技術(shù)解決農(nóng)業(yè)信息資源建設(shè)中的關(guān)鍵問題，試圖加快農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展。在此基礎(chǔ)上，一個(gè)最值得關(guān)注的問題就是，在這個(gè)“數(shù)據(jù)爆炸而知識貧乏”的時(shí)代，如何更好地將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)信息資源共享中。