Abstract： In the era of big data， multi-sourcedata fusion technology hasan important value in deply excavating the potentialvalueofdataandoptimizingthearchivaldatagovernance proces.Thisarticlediscusses theapplicationpathofmultisourcedata fusion technologyinthe fieldofarchival govemance.Through literaturereview andtheoretical analysis，the key technologyframeworkofmulti-sourcedatafusionisdevelopedwith\"datacolection，datacleaning，dataintegration，data fusion\"asthemainline，thekeyissuesandkeytasksinachlinkareelaboratedindetail，andthearchivalbigdatagoveance system including technology layer，operation layer，detailed layer and application layer is established to providesystematic guidance for the standardized processing，in-depth excavation and valuerealizationof the archival data.The purpose is to provideideas and references foroptimizing the archivaldata governance proces，improving thequalityof archival data and mining the value of archival data.

Keywords：Multi-source Data Fusion; Archival Data Governance; Data Security Management

在大數(shù)據(jù)與人工智能時代，數(shù)據(jù)已成為重要的基礎性戰(zhàn)略資源，對社會生活、經(jīng)濟運行及政府治理影響深遠。基于此，各級檔案機構與相關組織正加速推進大數(shù)據(jù)平臺建設，旨在通過數(shù)據(jù)挖掘釋放檔案數(shù)據(jù)的潛在價值。然而，大數(shù)據(jù)在為人們帶來便利的同時，也帶來了一些亟待解決的問題與挑戰(zhàn)，如質量參差不齊、管理分散、形式具有異構性等，這些問題嚴重阻礙了檔案數(shù)據(jù)的開發(fā)利用，限制了其潛在價值的有效釋放。2021年，中辦、國辦印發(fā)《“十四五”全國檔案事業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，要求推動檔案全面納入國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，重點開展檔案數(shù)據(jù)治理等重大課題研究；[1]2024年1月，國家檔案局公布《中華人民共和國檔案法實施條例》，明確鼓勵有條件的機關開展數(shù)字檔案室建設；[2]2024年12月，國家檔案局辦公室印發(fā)《推進機關數(shù)字檔案室建設實施辦法（試行）》，統(tǒng)籌推進數(shù)字檔案室的科學建設與管理，引領機關檔案工作轉型升級，逐步形成覆蓋各領域、各層級的數(shù)字檔案室體系[3]。然而，檔案領域面臨制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的普遍難題，體現(xiàn)為：其一，數(shù)據(jù)來源廣泛，不僅涉及政府機關、企事業(yè)單位，還包括社會組織及個人等多主體。不同主體在記錄數(shù)據(jù)時采用的格式與方式存在顯著差異，給后續(xù)處理和整合帶來了極大困難。其二，數(shù)據(jù)質量參差不齊。檔案數(shù)據(jù)生成時間跨度長、管理環(huán)節(jié)復雜等特性導致檔案數(shù)據(jù)普遍存在質量問題，常見問題包括數(shù)據(jù)錯誤、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)重復等，嚴重影響了檔案數(shù)據(jù)的可信度和可用性。其三，數(shù)據(jù)管理分散。目前，不同部門、不同地區(qū)之間的檔案數(shù)據(jù)難以實現(xiàn)共享和協(xié)同，從而形成了一個個“數(shù)據(jù)孤島”。即使一部分檔案數(shù)據(jù)實現(xiàn)了整合，但也存在形式整合、部分整合、片面整合等情況，甚至在整合之后，出現(xiàn)失真、失準、失效問題。其四，數(shù)據(jù)形態(tài)異構。檔案數(shù)據(jù)不僅包括傳統(tǒng)的紙質文檔，還包括電子文檔、圖像、音頻、視頻等多種形式，這些異構數(shù)據(jù)蘊含著巨大價值，但數(shù)據(jù)之間融合和利用成為檔案數(shù)據(jù)治理的關鍵難題。

綜上所述，大數(shù)據(jù)平臺建設無疑是時代發(fā)展的必然趨勢，但若忽視多源異構數(shù)據(jù)融合的關鍵技術與治理體系，僅憑盲目投入，將難以達成預期目標。檔案數(shù)據(jù)治理因數(shù)據(jù)的特殊性，涉及技術、行政、管理、制度、立法等多個層面，其中技術無疑是核心所在。但現(xiàn)階段，多數(shù)檔案部門缺乏成熟的數(shù)據(jù)治理工具，對技術難點認知有限，缺乏參照體系，只能在探索中前行?；诖?，文章聚焦多源異構大數(shù)據(jù)處理關鍵技術，深入系統(tǒng)地對數(shù)據(jù)采集、清洗、集成、融合等關鍵環(huán)節(jié)進行綜述，提出涵蓋“數(shù)據(jù)采集一數(shù)據(jù)清洗一數(shù)據(jù)集成一數(shù)據(jù)融合”全流程的多源異構數(shù)據(jù)融合關鍵技術框架，并結合檔案應用實例，設計檔案大數(shù)據(jù)治理體系，期望能夠為當前廣泛流行的“互聯(lián)網(wǎng) + 檔案大數(shù)據(jù)”模式提供有益的理論思考與實踐參考。

1相關概念與研究進展

多源數(shù)據(jù)融合是一種對異構數(shù)據(jù)源進行集成、處理、萃取和管控的綜合型數(shù)據(jù)處理范式。該技術通過構建多維關聯(lián)分析模型，旨在突破數(shù)據(jù)孤島效應，實現(xiàn)跨源信息的深度挖掘、系統(tǒng)分析與智能集成，進而形成有機協(xié)同的數(shù)據(jù)生態(tài)體系，助力信息分析師建立全局化認知框架。［4]研究聚焦復雜數(shù)據(jù)治理場景，擬采用多源信息融合技術攻克分布式異構數(shù)據(jù)處理、跨模態(tài)知識圖譜重建與深層模式解析等核心技術難題，通過研發(fā)自適應融合引擎與智能分析組件，為科學決策支持體系提供高信度、強關聯(lián)、可解釋的數(shù)據(jù)資源支撐，推動決策范式向數(shù)據(jù)驅動型智能決策轉型。

近年來，多源異構數(shù)據(jù)融合已成為學術界和實踐領域共同關注的熱點話題。眾多學者在此領域取得了顯著的研究成果。例如，祁友杰在闡述多源數(shù)據(jù)融合的基本原理及功能模型框架后，系統(tǒng)性地概述了當前廣泛應用的多源數(shù)據(jù)融合算法；[5]周璇提出了知識圖譜技術下智慧城市多源異構大數(shù)據(jù)融合方法，并構建了相應的技術架構；陳一帆等人對多傳感器領域的多源數(shù)據(jù)融合模型進行了綜述，系統(tǒng)梳理了該領域的研究進展；7李芊芷等人將研究重心放在聯(lián)邦學習框架內(nèi)多源異構數(shù)據(jù)融合算法的探索上，實現(xiàn)解決視頻、音頻、文本等異構數(shù)據(jù)在無直接交互情境下的融合難題，并通過一系列實驗成功證實了所提出模型的實際效用[8]

由此可見，多源數(shù)據(jù)集成較單一數(shù)據(jù)源更具可靠性優(yōu)勢，多模態(tài)協(xié)同表征較單模態(tài)更能全面刻畫實體特征。然而，數(shù)據(jù)源的格式異構性與模態(tài)表征差異性構成了關鍵挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有研究雖在結構化數(shù)據(jù)治理與多模態(tài)融合領域取得突破，卻少有能系統(tǒng)性整合結構化、半結構化及非結構化數(shù)據(jù)的治理框架。檔案數(shù)據(jù)因其顯著的多源性特征、復雜的多模態(tài)屬性以及特有的歷史連續(xù)性與文化傳承價值，成為數(shù)據(jù)治理領域的特殊研究對象，值得深人探討和研究。

2檔案數(shù)據(jù)采集

檔案數(shù)據(jù)源頭多樣，包括多個業(yè)務系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集設備及各類存儲介質，呈現(xiàn)出高度的多樣性和復雜性，這對數(shù)據(jù)采集的全面性、準確性和效率提出了嚴格要求。數(shù)據(jù)采集工作涵蓋結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)以及非結構化數(shù)據(jù)（其流程如圖1所示）。

2.1結構化數(shù)據(jù)采集

結構化數(shù)據(jù)以關系型數(shù)據(jù)庫（如Oracle、MySQL、DB2等）為載體，通過明確的字段定義、數(shù)據(jù)類型約束及存儲次序規(guī)范，為高效檢索與分析提供結構化基礎。［9]在檔案數(shù)據(jù)治理中，結構化

識庫技術可有效提取數(shù)據(jù)中的層級化信息。如基于XPath的XML解析器能精準定位文檔對象模型中的節(jié)點元素，結合Schema驗證機制可確保數(shù)據(jù)轉換的完整性與一致性。[11]

2.3非結構化數(shù)據(jù)采集

非結構化數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)領域的重要數(shù)據(jù)類型，主要包含文本、圖像、視頻等缺乏固定結構的信息載體。這類數(shù)據(jù)具有形式多樣、語義隱含的特征，需要通過深度學習等先進技術進行特征提取。近年來，多模態(tài)預訓練模型在“文本一圖像”關聯(lián)分析中數(shù)據(jù)采集采用全量遷移與增量同步雙軌策略：全量遷移通過SQL腳本實現(xiàn)表級數(shù)據(jù)整體復刻，適用于系統(tǒng)初始化或周期性更新場景；增量同步則基于時間戳字段或事務日志（TransactionLog）實施變更數(shù)據(jù)捕獲（CDC），在混合云環(huán)境中實現(xiàn)毫秒級實時同步。［10]以杭州易康信技術股份有限公司在政務系統(tǒng)的實踐為例，其通過自研OEA數(shù)據(jù)集成平臺構建了標準化采集體系，針對嘉興住房公積金、人社等核心系統(tǒng)，創(chuàng)新性地采用了“全量初始化 + 增量流式捕獲”的混合采集策略，即初期通過全量抽取完成基礎數(shù)據(jù)加載，后續(xù)利用日志解析技術實現(xiàn)微秒級變化捕捉，經(jīng)壓力測試顯示日均錯誤率穩(wěn)定控制在 0.3% 以下。為確保數(shù)據(jù)一致性，增量同步引入時間戳校驗與事務日志回滾，優(yōu)先保留最新版本數(shù)據(jù)，采用異常狀態(tài)回溯至穩(wěn)定節(jié)點機制，有效解決多源數(shù)據(jù)沖突與臟數(shù)據(jù)污染問題。

2.2半結構化數(shù)據(jù)采集

HTML文檔、JSON、XML等半結構化數(shù)據(jù)的特點介于結構化與非結構化數(shù)據(jù)之間，雖具備基礎結構框架但缺乏嚴格的關聯(lián)約束。此類數(shù)據(jù)的采集通常采用Webservice、Kafka、MQ等技術進行傳輸，在數(shù)據(jù)解析階段須重點處理格式轉換與結構解耦問題。通過引入正則表達式匹配和本體概念知取得顯著進展。這些模型通過構建跨模態(tài)注意力機制，將視覺特征與語義表征進行聯(lián)合嵌人，利用對比學習實現(xiàn)特征空間的對齊，有效解決了跨模態(tài)數(shù)據(jù)間的語義鴻溝問題。［12]

3檔案數(shù)據(jù)清洗

在檔案數(shù)據(jù)治理過程中，數(shù)據(jù)清洗是確保數(shù)據(jù)質量的關鍵步驟。由于數(shù)據(jù)在采集、傳輸和存儲過程中易受多種干擾因素的影響，容易產(chǎn)生錯誤數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)和重復數(shù)據(jù)等“臟數(shù)據(jù)”，所以，為了提高檔案數(shù)據(jù)的準確性和可用性，必須進行數(shù)據(jù)清洗工作。文章將從錯誤數(shù)據(jù)清洗、缺失數(shù)據(jù)清洗和重復記錄清洗三個方面深人探討檔案數(shù)據(jù)清洗的技術要點和策略。

3.1錯誤數(shù)據(jù)清洗

錯誤數(shù)據(jù)清洗的目的是確定和消除數(shù)據(jù)中的離群點和錯誤。目前，對虛假數(shù)據(jù)的探測方法主要有兩大類：一是定量檢測，二是定性檢測（如圖2所示）。定量檢測是基于統(tǒng)計學原理，利用異常點檢測結果來識別異常值，常用方法涵蓋極值統(tǒng)計分析、聚類分析、概率統(tǒng)計建模、距離測度、數(shù)據(jù)密度分析和信息理論模型等，這些算法能夠自動發(fā)現(xiàn)并標注數(shù)據(jù)中的離群點，為后續(xù)剔除工作奠基。[13]定性檢測則是運用描述性工具定義特定模式或規(guī)則，不符合模式的數(shù)據(jù)被視為錯誤，依賴人為準則，雖具主觀性，但在特定場景中精度更高。為剔除錯誤數(shù)據(jù)，常采用分箱、回歸等平滑噪聲的方法，并借助ETL工具，即數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）、轉換（Transform）、裝載（Load）和數(shù)據(jù)移植工具進行人工修改或改編，有效去除誤差，消除隨機噪聲，提升數(shù)據(jù)精度和可信度。[14]此外，錯誤數(shù)據(jù)清洗綜合應用了人工干預機制、動態(tài)分箱技術和本體知識平臺等方法，以確保清洗的全面性和準確性，顯著提升數(shù)據(jù)質量，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎。

3.2缺失數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)缺失是數(shù)據(jù)治理領域的普遍性挑戰(zhàn)，特定場景下系統(tǒng)關鍵字段缺失率可達 50%-90% 。針對該問題，需要建立“缺失模式診斷一插補算法選擇一修復效果驗證”的治理體系，通過多重填補法（MultipleImputation）生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)修復，同時構建缺失敏感度評估矩陣（MissingDataSensitivityMatrix，MDSM）量化數(shù)據(jù)缺陷對業(yè)務的影響。數(shù)據(jù)缺失治理需構建“識別一修復”雙階段技術體系（如圖3所示）。在識別階段，首先通過顯性缺失檢測發(fā)現(xiàn)明顯的空值或特定標記，然后借助隱性缺失識別并結合業(yè)務知識挖掘潛在的不完整信息，同時運用跨模態(tài)關聯(lián)分析檢測多模態(tài)數(shù)據(jù)間不一致的缺失情況。在填補階段，先進行缺失模式診斷以確定缺失類型，再選擇合適的填補方法，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)填補等，并最終實施數(shù)據(jù)修復。[15]在修復過程中，采用分級策略：對于低缺失率字段，應用XGBoost進行預測填補；對于復雜場景，則引入生成對抗網(wǎng)絡以實現(xiàn)跨模態(tài)協(xié)同修復。修復完成后，還需驗證數(shù)據(jù)的完整性和一致性，確保填補后的數(shù)據(jù)符合業(yè)務邏輯且質量可靠，從而為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘工作奠定堅實基礎。例如，嘉興市公積金管理中心對歷史貸款記錄清洗時，發(fā)現(xiàn)2015一2018年存在 13% 月還款額缺失。技術人員利用時間序列插值法，結合相鄰月份還款額中位數(shù)填補，使數(shù)據(jù)完整度提升至 99.7% ，為后續(xù)信用評估提供了可靠依據(jù)。

3.3重復記錄清洗

重復記錄是指描述同一個實體的多條相似記錄，在檔案數(shù)據(jù)中同樣較為常見。為了提高數(shù)據(jù)的準確性和一致性，需要進行重復記錄清洗。如圖4所示，在重復數(shù)據(jù)識別與消除過程中，首先采用SEEA、JAPE、Jaccard等檢測算法和WHIRL、TAILOR、FEBRL等檢測工具對數(shù)據(jù)進行對比分析，判斷不同記錄是否指向同一實體，運用規(guī)則匹配法、DBSCAN聚類算法、動態(tài)融合策略等方法消除冗余數(shù)據(jù)。「16]其中，規(guī)則匹配法基于預定義規(guī)則合并記錄，DBSCAN聚類算法通過密度聚類劃分相似記錄群組，動態(tài)融合策略利用實體解析技術生成唯一標識實現(xiàn)自動化整合。

4檔案數(shù)據(jù)集成

檔案數(shù)據(jù)集成是通過元數(shù)據(jù)映射、語義本體對齊及關聯(lián)數(shù)據(jù)技術，將多源異構檔案資源進行邏輯聚合與語義關聯(lián)，構建統(tǒng)一的知識化數(shù)據(jù)視圖。其核心作用在于消除信息孤島，通過跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合揭示政策演變、事件關聯(lián)等隱性知識網(wǎng)絡，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)資源的深度互聯(lián)與協(xié)同治理。

4.1數(shù)據(jù)集成的方法

數(shù)據(jù)集成通常有三種方法：一是基于元數(shù)據(jù)的方法：通過構建DublinCore、EAD等標準化語義映射規(guī)則，實現(xiàn)結構化檔案資源的跨系統(tǒng)語義對齊與交換，但受限于MARC、MODS等標準碎片化問題，難以處理非結構化數(shù)據(jù)的深層語義關聯(lián)。二是基于語義本體的方法：采用OWL語言形式化定義檔案領域概念體系，構建單本體、多本體及混合本體三種集成模式，在歷史檔案關聯(lián)挖掘中能達到 89% 的準確率，但面臨本體演化與跨領域概念對齊的技術瓶頸。三是基于關聯(lián)數(shù)據(jù)的方法：以RDF三元組為核心，通過URI標識符與Jaro-Winkler算法實現(xiàn)跨庫實體匹配，但需克服工程復雜度高、動態(tài)更新效率低等挑戰(zhàn)。［17]三類方法分別適用于結構化整合、語義推理與跨域互聯(lián)場景，融合其技術優(yōu)勢構建“標準驅動一語義增強一動態(tài)關聯(lián)”混合框架，是破解多源異構檔案集成難題的有效路徑。方法對比與適用場景如表1所示。

4.2數(shù)據(jù)復制方法

數(shù)據(jù)復制方法通過ETL操作將異構數(shù)據(jù)源的檔案資源進行提取、轉換并加載至統(tǒng)一存儲層，進而構建邏輯集中化的數(shù)據(jù)副本。這種方法能夠有效應對靜態(tài)查詢需求，并保障系統(tǒng)穩(wěn)定性。其核心優(yōu)勢在于：一是通過物理層數(shù)據(jù)聚合消除跨系統(tǒng)訪問開銷，將查詢響應速度提升60%-80% ；二是基于快照隔離機制保障數(shù)據(jù)一致性，適用于更新頻次低的場景，如日均更新不超過5次的司法檔案等；三是支持多版本數(shù)據(jù)歸檔，便于在政務檔案治理中回溯十年內(nèi)數(shù)據(jù)版本差異。然而，該方法面臨存儲冗余度較高（達 30%-50% ）與同步延遲（高峰期超12小時）等問題。為了解決這些問題，需要采取以下措施：采用增量同步技術與列式存儲優(yōu)化空間效率，同時結合觸發(fā)器與日志監(jiān)聽構建實時數(shù)據(jù)管道以保障跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)時效性。實施時需建立動態(tài)權衡模型，對核心業(yè)務數(shù)據(jù)（如元數(shù)據(jù)主表）采用全量加增量的混合復制策略，對邊緣數(shù)據(jù)如用戶行為日志按需構建冷熱分層存儲。實踐表明，通過定義數(shù)據(jù)生命周期規(guī)則，如“30天未訪問自動降級至對象存儲”，可降低 40% 運維成本。目前，技術研究聚焦于輕量化容器化復制引擎（如Airbyte）及智能副本調(diào)度算法，旨在實現(xiàn)資源消耗與數(shù)據(jù)可用性的帕累托最優(yōu)。

4.3基于本體的方法

以本體論為基礎的研究方法側重于對文檔數(shù)據(jù)進行語義沖突的處理。本體是一種對特定領域知識進行清晰概念描述的知識表達方式，它為文檔數(shù)據(jù)提供了一個通用的詞匯和概念框架?；诒倔w理論的文檔數(shù)據(jù)集成策略可以分為單一本體集成、多本體集成和混合集成。單一的本體策略是指在一個統(tǒng)一的、覆蓋共享詞匯的完整本體上建立一個整體本體，這種方法更適用于數(shù)據(jù)結構比較統(tǒng)一、語義比較簡單的情況；多本體策略則允許各個數(shù)據(jù)源能夠靈活地利用其自身的本體進行描述，從而更好地適用于數(shù)據(jù)結構多樣、語義差異明顯的情況；混合方法則充分融合了上述兩種方法的優(yōu)勢，在保持不同數(shù)據(jù)來源特有本體的同時，通過建立公共詞匯庫解決語義不一致性問題。在實現(xiàn)本體的過程中，必須構建一套行之有效的本體管理機制，以保證本體的精確性和實時性。［18]

5多源檔案數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)集成存在差異。數(shù)據(jù)集成是將分布于不同位置的數(shù)據(jù)集中整合至統(tǒng)一平臺，便于用戶訪問；數(shù)據(jù)融合則是一個更為深人的處理過程，它通過對多個數(shù)據(jù)集進行綜合分析和提煉，旨在生成新的、更具價值的數(shù)據(jù)，在這一過程中信息可能會得到增強或有所損失。

5.1多源檔案數(shù)據(jù)融合流程

數(shù)據(jù)融合是一個極為復雜的問題，其關鍵在于模式的匹配、實體的對準、沖突的消解、關系的推理以及實體的融合。融合過程從模式匹配開始，建立多源異質數(shù)據(jù)之間的屬性映射關系，保證屬性之間的精確對應。然后，根據(jù)匹配結果進行實體對齊，將分散在不同位置的同一個實體記錄連接起來，以保證數(shù)據(jù)的一致性。該方法能有效地處理屬性之間的沖突，確保融合的可靠性。關聯(lián)推理能夠反映事物之間的內(nèi)在關聯(lián)，可以加深對數(shù)據(jù)結構的認識。最終實現(xiàn)對多源數(shù)據(jù)的集成處理，提煉出內(nèi)容豐富、統(tǒng)一、準確的數(shù)據(jù)集合，為后續(xù)的分析和應用打下良好的基礎（流程如圖5所示）。

5.2多源檔案數(shù)據(jù)融合策略

5.2.1直接融合

在多源檔案數(shù)據(jù)融合策略中，直接融合是一種基礎且直觀的方法，其核心是將不同渠道、不同格式的檔案數(shù)據(jù)直接整合成一個綜合數(shù)據(jù)集。如圖6所示，這種方法通過補充和充實同一文件中的事物或其屬性，構建綜合性、豐富性的數(shù)據(jù)源。為確保數(shù)據(jù)一致性和可比性，常采用線性加權法等簡單數(shù)據(jù)處理方法。例如，研究人員可從圖書館、檔案館、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫等渠道采集歷史文獻、圖像、聲音等信息，進行直接融合，形成完整的歷史事件數(shù)據(jù)集。這有助于研究者多視角深度解析歷史事件，并為后續(xù)數(shù)據(jù)分析挖掘提供有價值的材料。然而，直接融合技術雖具有直觀、易實施的優(yōu)點，且在處理海量、多樣化文檔數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出高效、可操作的優(yōu)勢，但由于缺乏深度挖掘與分析，易產(chǎn)生冗余或無用信息，忽視數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關系與隱含規(guī)則，從而影響數(shù)據(jù)集質量和精度。[9］因此，在應用直接融合方法時，需謹慎篩選數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型，并結合數(shù)據(jù)清洗、轉換、關聯(lián)等治理策略和技術手段，提升數(shù)據(jù)集質量和可用性，充分發(fā)揮多源數(shù)據(jù)融合在檔案數(shù)據(jù)治理中的優(yōu)勢和潛力。

5.2.2特征融合

通過精細提取、精細分類、有序聚合和整合多源信息，建立更完整、更深層的多源數(shù)據(jù)集。該方法的關鍵是對特征進行抽取，即提取出的特征既要準確地表達原信息，又要能夠準確地反映原信息，這對融合效果和實際應用有著重要影響。從圖7中可以看出，特征融合算法的主要優(yōu)點是能夠在初始階段對多源數(shù)據(jù)進行有效融合，既能夠挖掘出數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關聯(lián)，又能夠提高數(shù)據(jù)的表達能力和信息量。在檔案數(shù)據(jù)治理方面，特征融合可以將圖書館、檔案館和網(wǎng)絡等多個途徑的核心檔案信息有機地結合，建立更加全面和有深度的檔案數(shù)據(jù)，這對于歷史研究和文化傳承都有著十分重要的意義。但是，由于多源異構數(shù)據(jù)在表達與分布上的特殊性，使得多源異構數(shù)據(jù)在變換中存在著靈活性不足的問題，以及容易損失重要信息或產(chǎn)生噪聲。

5.2.3決策融合

決策融合是一種新興的數(shù)據(jù)處理手段，其核心是針對不同類型的多源數(shù)據(jù)，分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進行自主決策，并在決策層次上對不同類型的數(shù)據(jù)進行融合，以保證決策的有效性和準

確性（如圖8所示）。在實際的文檔數(shù)據(jù)治理中，決策融合策略具有明顯的優(yōu)越性。以情緒辨識為研究對象，擬利用LSTM模型（長短時記憶網(wǎng)絡）來捕獲文本中的時間相關性。針對語音數(shù)據(jù)，采用隱馬爾可夫模型對語音信號時變特征進行建模。而在圖像數(shù)據(jù)方面，由于支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）具有優(yōu)良的分類性能，是一種理想的方法。［20]通過為不同模態(tài)的數(shù)據(jù)選擇最適合的模型，決策融合策略不僅提升了單個模型的決策準確性，還在決策融合階段實現(xiàn)了信息的有效整合，從而形成了更為全面、深入的決策結果

5.2.4模型融合

模型融合策略是應對復雜數(shù)據(jù)融合需求的創(chuàng)新方法，其核心在于對現(xiàn)有模型進行深度加工與改造，通過融合多個模型的功能與優(yōu)勢，以滿足特定場景下的實際需求（見圖9）。

在檔案數(shù)據(jù)治理領域，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法，不僅可以有效地提取數(shù)據(jù)的空間特性，還可以對時間序列進行分析，從而達到有效的數(shù)據(jù)融合，并對其中隱含的相關性進行深層次挖掘，從而為檔案數(shù)據(jù)的深層次管理提供強有力的支撐。[2I]該方法不僅適用于文檔數(shù)據(jù)，在圖像識別和自然語言處理等方面也具有廣闊的應用前景。在模型融合方面，還存在模型選取、融合策略和模式選擇、融合效果評價等問題。因此，在將該模型融合用于檔案數(shù)據(jù)治理的過程中，需要從數(shù)據(jù)的特征和管理的需要出發(fā)，進行更深層次的探索和實踐。

5.3多模態(tài)檔案數(shù)據(jù)融合

多模態(tài)數(shù)據(jù)集成技術，作為數(shù)據(jù)融合領域的前沿探索，旨在模擬人類通過多元感官全面感知世界，實現(xiàn)對文本、圖像、視頻、音頻等多種模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合處理。這些不同模態(tài)的信息，雖然格式各異，但在語義層面上對同一實體保持著一致性，通過集成可以相互補充、相互關聯(lián)，從而更全面地揭示客觀實體的本質。[22]

5.3.1多模態(tài)數(shù)據(jù)融合流程

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合依據(jù)各模態(tài)數(shù)據(jù)的特性，選取適當?shù)念A處理方法和表征模型，完成單模態(tài)數(shù)據(jù)的表示。在此基礎上，構建涵蓋所有模態(tài)的綜合表示，即多模態(tài)數(shù)據(jù)表示。利用先進的深度學習模型對這些綜合特征進行融合處理，得出最終的融合結果。多模態(tài)數(shù)據(jù)集成技術通過模擬人類多感官認知機制，實現(xiàn)文本、圖像、視頻及音頻等多源異構數(shù)據(jù)的語義級融合。多模態(tài)檔案數(shù)據(jù)融合的流程如圖10所示。

5.3.2多模態(tài)數(shù)據(jù)融合關鍵技術

（1）特征表示學習

特征表示學習通過將文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一語義空間，消除模態(tài)間的語義鴻溝，為后續(xù)融合提供基礎支撐。在單模態(tài)編碼階段，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取圖像空間特征、基于BERT模型（預訓練語言模型，BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）生成文本語義向量、利用Mel頻譜圖解析音頻時頻特性，形成高維特征表示；在跨模態(tài)編碼階段，依托Transformer架構構建編碼器，如CLIP模型（圖文多模態(tài)模型，ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）通過共享注意力機制實現(xiàn)圖文特征分布對齊。以歷史檔案數(shù)字化為例，該方法可將手稿文本語義與掃描圖像視覺特征映射至同構空間，支撐跨媒介關聯(lián)檢索。然而，當前技術瓶頸在于模態(tài)間固有分布差異，需通過自適應歸一化策略優(yōu)化特征空間一致性。

（2）對齊技術

對齊技術旨在建立跨模態(tài)數(shù)據(jù)的細粒度語義對應關系，例如圖像區(qū)域與文本描述匹配、語音片段與文字段落時序同步。顯式對齊依賴標注數(shù)據(jù)訓練模型，隱式對齊通過對比學習捕捉模態(tài)關聯(lián)性。在檔案修復場景中，可通過圖文對齊技術將破損文獻的文本描述與高光譜掃描圖像區(qū)域精準匹配，還原歷史原貌。不過，在弱監(jiān)督條件下對齊精度受限，需引入自監(jiān)督預訓練策略提升模型魯棒性。

（3）交互機制

交互機制通過跨模態(tài)注意力網(wǎng)絡與對比學習增強模態(tài)間語義協(xié)同，優(yōu)化復雜語義理解能力?？缒B(tài)注意力矩陣動態(tài)分配特征權重，對比學習通過相似度優(yōu)化拉近相關模態(tài)表征。例如，在文化遺產(chǎn)解讀中，該機制可自動關聯(lián)壁畫圖像與古籍文本描述，生成文物背景知識圖譜。然而，挑戰(zhàn)在于模態(tài)間信息冗余與噪聲干擾，需設計門控機制過濾無效交互信號，確保語義關聯(lián)的精準性。

（4）融合策略

融合策略整合多模態(tài)特征形成統(tǒng)一語義表征，支持分類、檢索等下游任務。早期融合在輸入層拼接多模態(tài)特征，晚期融合采用加權平均或雙線性池化，層次融合結合多粒度信息，如CLIP交叉注意力。動態(tài)門控網(wǎng)絡可自適應調(diào)節(jié)模態(tài)貢獻度，例如在歷史事件多模態(tài)分析中，依據(jù)文本描述與歷史影像特征動態(tài)生成事件分析報告。當前，需優(yōu)化模態(tài)缺失場景的魯棒性，開發(fā)缺失感知架構以應對部分模態(tài)數(shù)據(jù)不可或缺的挑戰(zhàn)。

6檔案大數(shù)據(jù)治理體系

近年來，檔案數(shù)據(jù)管理領域迎來了前所未有的發(fā)展機遇，全國檔案管理機構在基礎設施建設層面取得了長足進步，不僅部署了國產(chǎn)自主可控的CPU通用服務器、高性能網(wǎng)絡設備與安全防護系統(tǒng)，還構建了適應各類設備運行需求的物理環(huán)境。然而，盡管檔案機構已具備強大的數(shù)據(jù)存儲與計算能力，但在檔案數(shù)據(jù)的深度挖掘與價值利用方面仍存在明顯短板，亟須構建一套高效的數(shù)據(jù)治理體系?；诖吮尘埃恼略O計了基于多源數(shù)據(jù)融合的檔案大數(shù)據(jù)治理體系。如表2所示，其核心構成包括技術層、操作層、明細層與應用層，各層之間緊密協(xié)作，共同推動檔案數(shù)據(jù)的治理與高效利用。

6.1技術層：檔案數(shù)據(jù)處理的核心基石

技術層作為檔案數(shù)據(jù)處理的核心基石，整合了數(shù)據(jù)存儲、計算與管理等一系列先進技術。依托分布式大數(shù)據(jù)平臺，該技術層構建了強大的數(shù)據(jù)存儲能力與彈性擴展機制。在該層級中，實時流數(shù)據(jù)接入與分發(fā)技術、流計算引擎及離線計算框架被深度應用于海量檔案數(shù)據(jù)的高效處理與分析，機器學習算法與數(shù)據(jù)抽取轉換技術則為深度挖掘檔案數(shù)據(jù)潛在價值提供了強有力的支撐。此外，基于深度學習等前沿技術，技術層還實現(xiàn)了自然語言處理、語音識別、圖像解析及視頻處理等智能化功能，為多源異質檔案數(shù)據(jù)的綜合治理奠定了堅實基礎。

6.2操作層：檔案數(shù)據(jù)的規(guī)范化與整合

該層通過四階段技術體系實現(xiàn)多源異構數(shù)據(jù)的全流程治理。數(shù)據(jù)引接階段采用異構數(shù)據(jù)源統(tǒng)

數(shù)據(jù)的標準化管理提供系統(tǒng)性支撐，也為后續(xù)檔案利用提供更為豐富多元的數(shù)據(jù)資源。其中，主題庫和專題庫依據(jù)檔案數(shù)據(jù)的主題屬性及業(yè)務應用需求進行分類組織；數(shù)據(jù)規(guī)則庫與數(shù)據(jù)標準集共同確保檔案數(shù)據(jù)的規(guī)范性與一致性；數(shù)據(jù)標簽集和數(shù)據(jù)模型集通過數(shù)據(jù)打標與建模提升檔案檢索效率與管理效能；知識圖譜模型集則通過挖掘和加工檔案中的領域知識，為智能應用場景提

一結構化表征技術，完成結構化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)解析、半結構化數(shù)據(jù)的模式化轉換、非結構化數(shù)據(jù)的智能置標，構建可計算數(shù)據(jù)基底；數(shù)據(jù)清洗階段部署自動化質量修復引擎，通過規(guī)則引擎校驗錯誤數(shù)據(jù)、生成對抗網(wǎng)絡模擬缺失值分布填補、局部敏感哈希消減跨源重復記錄，確保數(shù)據(jù)可信度；數(shù)據(jù)集成階段基于知識圖譜實體解析技術，實現(xiàn)多源屬性語義映射、實體對齊與跨庫實體連接，破除數(shù)據(jù)孤島；數(shù)據(jù)融合階段引入多模態(tài)深度學習框架，通過語義對齊技術實現(xiàn)圖文關聯(lián)、跨模態(tài)注意力機制融合文本與音頻時序特征、時空特征提取技術解析視頻內(nèi)容，生成統(tǒng)一語義表征，支撐檔案數(shù)據(jù)的跨模態(tài)檢索與關聯(lián)推理。全流程采用流批一體架構，實現(xiàn)海量多模態(tài)檔案數(shù)據(jù)的實時治理與深度挖掘。

6.3明細層：檔案數(shù)據(jù)的細化與豐富

在操作層基礎上構建的細粒度層，主要承擔檔案數(shù)據(jù)資源的精細化加工與價值深化任務。該層級通過建立主題庫和專題庫對檔案數(shù)據(jù)進行主題化、業(yè)務場景化組織，同時構建包含數(shù)據(jù)規(guī)則庫、數(shù)據(jù)標準集、數(shù)據(jù)標簽集、數(shù)據(jù)模型集及知識圖譜模型集的多維存儲體系。這些存儲體系既為檔案

供底層能力支撐。

6.4應用層：檔案價值的直接體現(xiàn)

應用層是檔案數(shù)據(jù)價值外顯的核心載體，通過業(yè)務場景化組織方式，將檔案數(shù)據(jù)與多維應用需求深度對接。該層級廣泛運用統(tǒng)計分析、對比分析、關聯(lián)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘等技術手段，全面滿足文化遺產(chǎn)機構、學術研究單位及公共檔案館的多元化需求。具體而言，應用層可支撐歷史事件關聯(lián)分析、資源利用趨勢預測、跨模態(tài)信息檢索、檔案安全監(jiān)控、保護策略優(yōu)化、館藏數(shù)字化管理、檔案服務調(diào)度等核心業(yè)務場景。這些應用場景既顯著提升了檔案資源的利用效率，更為文化遺產(chǎn)傳承、歷史研究深化與公共知識服務提供了關鍵支撐，助力構建開放共享的知識生態(tài)系統(tǒng)。

6.5知識圖譜構建

知識圖譜以“實體（Entity）—關系（Relation-ship）一實體（Entity）”三元組為基本單位，圍繞檔案核心實體節(jié)點構建四維語義關聯(lián)網(wǎng)絡，涵蓋事件、人物、機構及時空維度。知識圖譜的構建流程如圖11虛線框內(nèi)所示。知識圖譜構建通過四大技術路徑實現(xiàn)結構化知識轉化：（1）知識抽?。夯诋悩嫈?shù)據(jù)源，運用實體抽取、關系抽取與屬性抽取技術，解析非結構化文本中的實體特征及關聯(lián)關系，形成初始知識單元。（2）多源融合：通過實體對齊、屬性校正與本體構建技術，整合以所有權演變?yōu)楹诵牡臋鄬冁?、聚焦多方協(xié)作關系的參與網(wǎng)，以及強化時空上下文關聯(lián)的背景層，消除數(shù)據(jù)冗余與語義沖突。（3）知識推理：依托時空推理引擎，通過時間戳解析與地理坐標映射構建動態(tài)演進模型，推導政策迭代路徑與文化傳播規(guī)律，輔以質量評估與知識更新機制保障數(shù)據(jù)時效性。（4）本體約束：采用分層架構設計，底層實現(xiàn)結構化數(shù)據(jù)存儲，上層通過語義關聯(lián)與邏輯規(guī)則約束，確保知識體系的一致性與可擴展性。

6.6效用對比分析

表3系統(tǒng)對比了基于多源數(shù)據(jù)融合的檔案數(shù)據(jù)治理與傳統(tǒng)管理模式的差異。分析表明，本研究構建的檔案數(shù)據(jù)治理體系在方法論層面更契合當代數(shù)據(jù)治理的復雜需求。該體系通過智能融合算法攻克跨層級、跨領域檔案數(shù)據(jù)整合技術瓶頸，以構建全生命周期治理鏈條推動數(shù)據(jù)資源向價值開發(fā)轉型，在實證中展現(xiàn)出顯著提升檔案檢索準確率和服務響應效率的實踐優(yōu)勢，不僅實現(xiàn)了方法論革新，更提供了可推廣的系統(tǒng)性解決方案，為檔案數(shù)據(jù)深度開發(fā)開辟了新路徑

7結語

檔案數(shù)據(jù)的來源多樣化、格式復雜化、管理碎片化特點，給檔案數(shù)據(jù)治理帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。面對數(shù)據(jù)源的廣泛分布、格式的異構性及管理模式的碎片化，檔案治理策略亟須向體系化、智能化方向升級。文章基于多源數(shù)據(jù)融合技術路徑，深人探索檔案數(shù)據(jù)的治理范式，構建涵蓋數(shù)據(jù)采集、清洗、整合與深度融合的全流程技術框架，具體而言，通過智能元數(shù)據(jù)提取技術實現(xiàn)結構化與非結構化數(shù)據(jù)的靈活轉換，完成檔案數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入與初步整合；依托前沿數(shù)據(jù)清洗技術精準解決數(shù)據(jù)質量參差不齊的問題；借助模式集成與本體映射策略推動數(shù)據(jù)標準化與高效整合；在數(shù)據(jù)融合層面深度挖掘語義互補性，實現(xiàn)文本、圖

像、視頻、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的無縫銜接與深度融合，極大地豐富了檔案數(shù)據(jù)的內(nèi)涵價值與利用維度。展望未來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的持續(xù)創(chuàng)新，多源數(shù)據(jù)融合將在檔案治理領域展現(xiàn)出更廣闊的應用前景，為檔案資源的智能化開發(fā)與社會化服務提供核心動能。

*本文系2023年貴州省社科理論創(chuàng)新課題（聯(lián)合課題）項目“數(shù)字人文發(fā)展視域下貴州紅色檔案資源保護與開發(fā)利用策略研究”（項目編號：GZLCLH—2023—254）與2024年度中共畢節(jié)市委重大課題“紅色文化賦能推動畢節(jié)市檔案事業(yè)現(xiàn)代化建設的實踐與思考”（項目編號：C2024078）階段性研究成果。

作者貢獻說明

孫云紅：提出論文選題、寫作思路與框架，收集與整理資料，撰寫、修改并定稿論文；康琴：參與框架設計，撰寫、修改與校對論文。

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（責任編輯：邵澍）