摘 要 可視化技術(shù)利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)、數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)等把沒有空間模型的信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成視覺形式，將其應(yīng)用于數(shù)字圖書館信息檢索可以使其信息服務(wù)更加人性化、智能化，可極大提高檢索效率，獲得滿意的檢索效果。本文論述了數(shù)字圖書館信息檢索可視化的必要性，構(gòu)建了數(shù)字圖書館檢索可視化系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞 數(shù)字圖書館 信息檢索可視化

中圖分類號(hào)：G250 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1數(shù)字圖書館信息檢索可視化的必要性

首先，數(shù)字圖書館的信息資源不僅包括各種多媒體信息，還包括各種經(jīng)過處理的網(wǎng)絡(luò)信息資源，館藏信息資源內(nèi)容的多樣性、廣泛性和深入性遠(yuǎn)甚于多載體文獻(xiàn)形式的傳統(tǒng)圖書館。傳統(tǒng)圖書館文獻(xiàn)信息是按照一定的分類編目法進(jìn)行組織分類編目并建立相應(yīng)的類目標(biāo)引體系，而數(shù)字圖書館信息資源是數(shù)字化信息，是以指針、元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行組織存貯。因此，數(shù)字圖書館信息資源組織方式和檢索操作的復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)圖書館。其次，數(shù)字圖書館作為大眾化的信息服務(wù)中心，其服務(wù)對(duì)象具有廣泛性和多樣性的特點(diǎn)。面對(duì)信息資源的多媒體性以及信息存貯的數(shù)字化，數(shù)字圖書館要為用戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)就應(yīng)提供更為簡(jiǎn)便化、人性化、自動(dòng)化的人機(jī)交互檢索系統(tǒng)，為用戶獲取所需信息提供有效捷徑。

2數(shù)字圖書館信息檢索可視化系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)

可視化檢索系統(tǒng)主要包括特征索引庫模塊、用戶檢索模塊以及結(jié)果可視化模塊，如圖1所示。在傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞標(biāo)引匹配檢索方法中一般是通過對(duì)多媒體信息的物理特征進(jìn)行著錄標(biāo)引，并將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的文本格式，建立索引庫，然后按照文獻(xiàn)檢索一樣，將用戶提問的關(guān)鍵詞與索引庫數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。由于圖像、音頻、視頻等包含的信息量很龐大，物理特征描述往往不能揭示這些數(shù)字信息的內(nèi)容，用戶也難以用文字合理地表述對(duì)其所需，導(dǎo)致信息檢索不能滿足用戶的信息需求。目前，基于內(nèi)容的多媒體檢索技術(shù)較好地克服了這一缺點(diǎn)并成為數(shù)字圖書館多媒體信息檢索的熱點(diǎn)技術(shù)，本系統(tǒng)就以這種檢索技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建各功能模塊：

建立數(shù)字化信息資源特征索引庫是數(shù)字圖書館信息檢索的基礎(chǔ)。特征索引庫模塊的功能主要是對(duì)各種多媒體數(shù)字化信息資源按照選定的特征抽取方法，生成相應(yīng)的特征數(shù)據(jù)庫建立索引數(shù)據(jù)庫。對(duì)數(shù)字化多媒體信息資源進(jìn)行特征提取，是指選擇按照一定的算法從原始數(shù)字化資源庫中分析出可以表示數(shù)字化文本、圖像、音頻、視頻等各種信息資源本質(zhì)內(nèi)容的數(shù)據(jù)信息，并為這些信息數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的特征庫。在該模塊中為了加快檢索速度，系統(tǒng)模塊將這些數(shù)據(jù)按照抽取的方法分類存放到數(shù)據(jù)庫中，同時(shí)把各種媒體的特征數(shù)據(jù)和具體的媒體信息關(guān)聯(lián)起來。因?yàn)槎嗝襟w信息具有多種屬性，為了有效揭示信息內(nèi)容，系統(tǒng)會(huì)從多個(gè)不同角度描述信息資源，所以特征索引庫的數(shù)據(jù)是多維的數(shù)據(jù)。用戶檢索模塊是用戶進(jìn)行查詢和瀏覽數(shù)據(jù)的接口，該模塊的主要功能是將用戶的檢索提問輸入檢索系統(tǒng)為可視化信息檢索提供數(shù)據(jù)接口，將用戶提供的查詢需求與索引庫數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配檢索。結(jié)果可視化模塊的功能是通過可視化算法求出匹配成功數(shù)據(jù)的可視化結(jié)構(gòu)模式，結(jié)合圖符庫將檢索結(jié)果以視圖形式顯示給用戶。由于基于內(nèi)容特征的信息檢索是一種相似度檢索，需要在檢索過程中不斷與系統(tǒng)交互，評(píng)價(jià)系統(tǒng)查詢結(jié)果，并重新匹配調(diào)整查詢提問，逐步求精獲取有效信息的方法，所以系統(tǒng)設(shè)置利用相關(guān)反饋技術(shù)來收集用戶對(duì)檢索結(jié)果的反饋信息。

此外，信息檢索可視化需要把信息資源的特征數(shù)據(jù)信息描述為n維向量，然后選擇合適的檢索模型將向量在n維空間中顯示出來，因此選擇可視化檢索模型時(shí)要考慮所選模型是否能夠以向量的形式描述信息資源和查詢。布爾邏輯模型、向量空間模型和概率模型是常用的三大檢索模型。布爾邏輯模型（Boolean Model）是一種基于關(guān)鍵詞的信息檢索模型，通過將用戶的檢索提問與特征數(shù)據(jù)的標(biāo)志進(jìn)行嚴(yán)格字符匹配比較來檢索信息。它的改進(jìn)模型包括模糊集合模型和擴(kuò)展布爾模型。模糊檢索模型較好地克服了嚴(yán)格匹配導(dǎo)致查全率下降的不足，但它并沒有對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行向量化處理；擴(kuò)展布爾模型是對(duì)提問與特征數(shù)據(jù)進(jìn)行布爾檢索后，再將檢索結(jié)果按照向量檢索模型處理，所以它符合可視化檢索要求。向量空間模型（Vector Space Model，VSM）是把每一條特征數(shù)據(jù)以及每個(gè)檢索提問用向量表示，然后將檢索中的特征數(shù)據(jù)與提問的匹配處理過程轉(zhuǎn)化為向量空間中特征數(shù)據(jù)向量與提問向量的相似度計(jì)算問題，所以向量空間模型及其改進(jìn)模型都可以成為可視化檢索模型。概率模型是基于概率排序原理，根據(jù)特征數(shù)據(jù)信息與提問的相關(guān)概率來排序輸入檢索結(jié)果的方法。因此，擴(kuò)展布爾模型以及向量空間模型及其改進(jìn)模型都可以成為可視化檢索模型的選擇。

3結(jié)束語

可視化技術(shù)的研究和利用給數(shù)字圖書館環(huán)境下的信息資源操作管理帶來了根本性的變革。通過對(duì)可視化技術(shù)的研究和利用，數(shù)字圖書館把計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)、多媒體技術(shù)結(jié)合起來，將那些通常難以設(shè)想和接近的環(huán)境和信息，以動(dòng)態(tài)直觀的方式表現(xiàn)出來，為讀者提供更加有效的服務(wù)。

作者簡(jiǎn)介：羅慧麗（1986.8-）女，漢族，福建省建甌市人，本科 ，閩北職業(yè)技術(shù)學(xué)院，助理館員，研究方向：圖書館服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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