我写的这些伪学术论文越来越烂了，很久没有好好研究各个C刊的口味了，一直懒得写，想想还是需要发点声，这文章是被普刊录用的，发在这里，感兴趣的可以看看。
知识服务的概念由来已久，图书馆作为文献信息提供中心，一直把知识服务当作研究和实践的目标。知识服务由网络背景下的信息服务演化而来，是服务主体基于自身知识和能力，在深度挖掘用户需求的基础上，通过一定方法充分组织和集成各种资源，在交互过程中帮助用户获取知识、科学决策、解决问题，实现已有资源增值的服务过程。
1 图书馆与知识服务
资源提供和服务是图书馆主要功能之一。传统图书馆主要提供纸本图书期刊和空间服务；在信息化发展的过程中，由于互联网、移动互联网、云计算、大数据等技术和应用的发展，图书馆提供服务的方式也越来越多，在数字资源的服务上尤为明显。图书馆的服务内容已经从纸本资源的提供更多地转向了数字资源。
图书馆知识服务是更高层次的服务。张秀丽和马新蕾认为图书馆智慧化知识服务是未来的趋势，其实现需要创新与融合，通过理念创新、技术创新、工具创新、方法创新、机制创新，融入知识服务的新生态、新环境。李杨和郑德俊从价值共创视角，运用案例分析法，对云舟知识空间用户智慧融入的用户角色定位、用户智慧融入的阶段性策略、用户智慧融入的保障机制进行分析，总结用户智慧融入的模式及优势。杨晓辉认为智慧图书馆嵌入式知识服务基于读者诉求,充分利用大数据技术,能够打破时间、空间的限制,为读者提供精准的文献资源服务。王超认为智慧图书馆知识服务生态系统的应用能够极大地提升图书馆知识信息服务水平，构建起更加全面、完善、及时的知识信息服务网络，提高知识信息的传播效率和利用水平，更好地满足不同主体的服务需求。王慧娜研究以智慧图书馆为基础的精准知识服务，深挖目标群体对智慧图书馆服务平台的需求及现阶段相关工作中存在的问题，提出构建智慧图书馆精准知识服务平台的策略。魏大威等人认为Web3.0在信息聚合、终端平台和用户体验等方面体现出分布式、开放式、多维化、智慧化的核心特征，为智慧图书馆实现高精准化、物联化和个性化的知识服务提供了技术条件。张鹤凡和李思慧梳理了国内智慧图书馆知识服务的合作情况、研究热点和发展趋势，提出加强新兴信息技术应用力度、完善智慧馆员培养机制、促进跨区域学科交叉融合等建议，为图书馆智慧服务相关学术研究和业务工作提供参考。
在知识服务方面图书馆界作了很多尝试，比如在学科服务、专利服务、知识产权服务和科技查新等方面，主要是提供学科报告、专利分析和查新报告等，由于缺乏有效的数据和工具支持，知识服务在深度上还存在欠缺的地方。
2 知识服务是智慧图书馆建设的核心要义
近年来，图情行业研究的重要课题之一是智慧图书馆。智慧图书馆是向前兼容的，它包括了传统图书馆、数字图书馆等阶段能够提供的服务，在此基础上又拓展了更多的智能、智慧服务，它们依赖于一些新技术构建的数字基座，比如物联网、云计算、人工智能、机器人和大数据等技术构建的数字基础设施。
图书馆坐拥海量数据，包括读者信息、图书借还预约数据、读者浏览检索等行为数据、读者和图书馆空间交互数据、读者咨询数据、座位预约数据、研讨间预约数据、全文学术数据库、电子书、专利数据、读者物理行踪、数字踪迹等，利用这些数据，理论上可以做到精准学术服务、资源服务、读者画像、资源画像、智能推荐、分析报告、决策报告等。这样的服务可以将图书馆服务质量提到更高层次，图书馆从简单的咨询服务、单纯的文献提供和单一的物理容身空间转向了知识服务、决策服务。
3 LSP向KSP转变的研究与实践
LSP是Library Service Platform的简称，即图书馆服务平台，学界多称下一代图书馆管理系统、下一代图书馆服务平台，主要是以纸电一体化为核心的图书馆业务管理和服务系统。KSP是Knowledge Service Platform的简称，即知识服务平台。
3.1 LSP下一代图书馆服务平台简介
3.1.1 背景
随着互联网技术在全球广泛应用，图书馆作为文献资源中心，也受到了大数据思维、互联网思维的冲击，高校图书馆一直面临着馆藏资源利用率低、馆际互借成本高、资源购置不平衡、读者需求多元及阅读载体多样化等巨大挑战。如何利用大数据思维应对资源建设危机，重塑高效资源采购流程，构建多元化的读者阅读体验，提高教学和科研服务水平是下一代图书馆搭建的核心问题。图书馆在之前的数十年一直在用各种“模块”来管理图书馆的活动，除了传统的系统管理纸本资源外，还要一些独立的系统来管理电子资源、数字化存档、机构库、科研数据管理等。工作流的集成、元数据的集成、不同接口的交互已经成为图书馆技术管理的重大挑战。图书馆系统已经不是简单的集成系统可以覆盖，而是一个综合的技术生态系统。
3.1.2 图书馆新需求
在当今由互联网向智联网发展的过程中，读者对图书馆的需求发生了更多的变化、图书馆馆员对于资源的管理业有了新的需求。
图书馆在电子资源上花费了更多的资金和人力，图书馆员需要有新的平台进行纸电一体化管理，包括试用和采购，进行统一的元数据管理和统一的资源发现服务。读者希望能够纸电一体化查询，便捷地获取信息、获取全文。
云计算作为基础设施、大数据提供了数据支撑，图书馆业务管理系统相应进行了改革，新一代图书馆服务平台优化了馆员工作流程、提高了工作效率。人工智能的加持，使得智能采购成为现实。根据读者的使用数据分析，新平台能够进行个性化阅读推荐，提升了服务读者的质量。新平台能够智能数据分析和预测，协助馆务决策。
图书馆服务平台需要能够稳定持续服务于用户，新平台通过SOA组件模式，实现多产品服务的统一管理，支持多租户，订阅型服务，易部署、易管理，易维护，降低服务成本（减少图书馆硬件存储投入成本，降低图书馆系统运维要求），同时提升馆员工作效率，提高读者使用图书馆的体验。
图书馆服务平台需要一个良好的发展生态。图书馆上下游都是密不可分的一部分，新平台要求能够实现全方位智能管理。图书馆与出版社、书商、资源提供商、电商、物流等需要更深入的整合，实现业务对接、数据共建共享。新平台要坚持开放的态度，可接受第三方开发的应用，通过OAuth协议提供丰富的API，连接上游（出版社、资源商）、中游（书商、第三方服务商），到最终用户，降低成本、提高效率、完善服务体系。
3.1.3 新一代图书馆服务平台的理念
新一代图书馆服务平台以用户为中心，具备开放的生态环境，形成多资源、全终端、一体化的微服务应用体系，整合图书馆数据流和业务流，为图书馆提供完整的平台级解决方案。同时基于开放平台的数据总线服务，采用开放互联的方式融合与输出更多的应用服务。并利用云服务和共享知识库连接所有图书馆、数据资源和用户。
LSP有其自身的优点，特点总结起来有如下几点：全新的技术架构。采用spring cloud技术，系统中的各个微服务可被独立部署、运行和升级，分布式架构降低高并发风险，具备良好的兼容性和扩展性；云计算SAAS服务模式。灵活的云部署方式，支持多租户模式、订阅服务，可定制化本馆业务流程，系统自动升级、无限扩展，无须安装和更新；一体化的服务体系。实现纸质、电子、数字资源的一体化采购和管理，还包括统一的元数据中心和一体化读者服务，全面提高馆员工作效率和图书馆服务质量；先进的分析决策。利用大数据技术，可进行文献保障分析、资源使用分析、读者行为分析以及学科分析等，并支持可视化展示。精准的数据分析，便于更好得馆务决策；统一资源发现。实时揭示电子资源，包含中文资源发现、分面分析、学术趋势分析，并提供知识关联图谱、智能辅助搜索等；支持多终端平台展现。提供PC端、移动端的馆员应用平台，可进行采购、借阅等业务操作，还有读者微信服务平台，随时随地用起来；开放性与安全性。通过开放平台连接第三方应用，确保系统的安全性和稳定性。具备多种加密策略，保护用户数据，支持本地数据备份；新技术推动智慧服务。支持人脸识别、图像识别、语音技术、智慧场馆等接入，还提供智能采选、自动收割统计报表等。
3.2 构建KSP知识服务平台为基础的智慧图书馆
3.2.1 KSP知识服务平台的建设需求
为读者提供文献、资源和服务是图书馆的核心内容。在目前互联网、移动互联网蓬勃发展的时期，资源少、不易获取已经不是图书馆和读者之间的主要矛盾。海量的资源信息反而给人们造成了选择的困惑。知识服务是现阶段读者所需要的，从文献服务到知识服务，是传统图书馆发展到智慧图书馆阶段的一个必要条件。
读者学习方式发生了变化，对图书馆服务的要求也起了变化，读者不再满足于简单的文献资源提供，读者需要更为智慧化的知识服务。
在智慧图书馆语境下、下一代图书馆服务平台的加持下，图书馆要从过去的资源驱动型向服务主导型转变。在资源建设上，原来以图书馆为中心，现在需要向以用户需求为中心的方向转变；在图书馆拥有的资源形态上，发生了更多的变化，纸质书不再是唯一途径，电子、数字和影音资源更多地涌现了出来，纸电一体化合理分配和互补是新的需求，这也符合读者在新的信息环境下的学习和认知；在服务内容上,从仅提供文献、数据向提供知识服务转变。
这种单一文献提供向复杂学习平台的转变、整册文献借阅服务向碎片化知识获取的转变，给图书馆的服务平台提出了新的需求，需要图书馆能够提供体电一体化、资源融合、空间再造等服务为一体的综合性服务平台。知识服务平台从以文献提供为主的服务向以信息输送、数据挖掘、空间再造、知识发现、智慧服务为主的“以人为本”的服务功能转变，最后的目标是提高智慧图书馆知识服务能力和水平,满足用户日益丰富的多样化、个性化需求。
3.2.2 平台结构
设计平台时，基础架构设计非常重要，以知识服务平台为目标的智慧图书馆建设主要分为三大部分：基础服务支撑、智慧图书馆主体建设、智慧图书馆评价保障体系。详细分类见图1所示。
图1 知识服务为基础的智慧图书馆结构图
3.2.3 知识服务目标下智慧图书馆定位
智慧图书馆是面向未来的图书馆的发展理念和阶段。通过智慧化技术手段提高图书馆管理水平和服务效能，为用户获取知识信息提供更加便捷、高效的支持，为人的智慧活动需求提供精准知识信息服务。图书馆的智慧包括知识组织、知识加工、知识存储、知识传播和知识服务。从四个方面解析如下：
1）图书馆业务全流程的智慧化管理。梳理图书馆业务架构和业务内容，解构图书馆的传统流程，比如纸本书刊的采访、编目、典藏、流通，分析每个流程的特点，找出可以利用自动化手段改造的地方，着手进行智慧化管理设计。对于电子资源的管理，主要是从电子表格、邮件和即时通信工具等沟通、传递方式改变为全流程在线管理和服务，比如构建电子资源中央知识库，从电子资源的了解、试用、评价、订购、开通服务、发票和合同管理到续购或停购为止，进行全生命周期的管理和服务。
全流程的智慧化重组，着重在于对工作流程的重组、对资源建设的重组、对人员的重组。重组的目的是对资源的有效管理、高效处理以及对读者的快速服务。重组的效果是实现文献信息全生命周期的一体化自动化管理，以工作流的方式转变图书馆基本业务的僵化结构。馆员是从事具体工作的最小单位，利用技术和系统解放馆员的手脚、释放馆员的活力，从而可以去从事面向高层次的服务，比如数据管理与服务、学科服务、专利分析、阅读推广以及如何将图书馆的资源全方位服务出去。
2）知识资源的全网立体集成。图书馆是文献、资源中心，一直以来是知识的传播中心。在互联网时代，人们获取信息的来源更多了。图书馆和互联网不是竞争的关系，应该是互助和互补的关系。
在智慧图书馆建设中，除了核心业务服务平台，需要建设数据中台，继而产生一些软件产品，和互联网公司沟通合作，利用开放接口对接数据、收割元数据，将互联网丰富的内容集成在图书馆系统中。图书馆的书目数据等也可以提供给互联网内容提供商，以供相关的读者检索和利用。在图书馆和外界这种良好的生态构建之后，图书馆可以实现互联网环境下对网络原生资源、科学数据、开放存取资源、个人创作资源等多元知识内容的统一加工和揭示。
3）知识服务生态链条的全域连通。知识服务从上游到下游，从信息文献到知识是一个有机的生态链。智慧图书馆语境下的知识服务将会进一步向生产、传播、消费等全生态链条延伸。
4）学习阅读空间的线上线下虚实交互。
智慧图书馆一个重要的组成部分是智慧空间，智慧空间概念比较广泛，原则上图书馆实体空间的每一部分都是它的组成部分，线上虚拟图书馆也是它的组成部分。从读者刷脸刷卡或者扫描二维码进入图书馆之后，读者和图书馆交互产生的数据也是智慧空间建设的组成部分，比如使用自助借还设备、查询图书、使用朗读亭、自助打印复印、使用作为管理系统、使用研讨小间、利用电脑使用图书馆的线上资源或者教程等等。研讨小间作为读者研讨的空间，可以做很多智能化服务，比如读者身份感知、智能推荐、学科资源推荐等。智慧图书馆需要做的是针对各类学习阅读场景量身定制个性化、智慧化解决方案，为用户提供便捷的支持与服务。读者和图书馆交互的过程中产生了大量的数据，比如用户需求、行为数据、空间、资源、设施工具等，这些数据都是实时的，智慧图书馆管理系统要及时匹配数据分析能力，在线上线下为用户提供服务。
3.2.4 知识服务目标下智慧图书馆建设总体思路
知识服务相对传统图书馆服务来说是个更高层次的追求和服务，这也是智慧图书馆建设到了一定阶段必须要做的事情，从图书馆服务平台转向知识服务平台是必由之路。
1）知识服务平台需要实现：资源、服务、管理的全面智慧化升级。知识信息的采集、汇聚、整合及关联检索。贯穿知识创作、知识发表、知识存储、知识传播、知识发现到知识服务全链条的大数据基础设施的构建。建立知识资源仓储系统，搭建开放式知识服务运营环境，辐射全国各级图书馆，普遍建立智慧化服务空间。
2）智慧图书馆建设总体架构模式：
智慧图书馆云基础设施，采用公有云和私有云相结合的方式，公有云的灵活性更高弹性更大。平台需要尽可能集成全网知识，形成数据湖、知识湖。湖的基础建成之后，就需要应用语义网、人工智能、智能标引、机器学习等技术，打造云知识生产中心，形成全网集成的智慧化知识网络图谱。提供对各个图书馆的数据支撑、提供知识服务社群。建立多维融合的知识服务平台之后，面向第三方平台进行生态服务、科研用户服务和社会公众服务。
数据湖的功能特性：数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库，可以通过数据湖宏观了解图书馆的数据。在一些需要为数据设置大型整体存储库的企业级业务中，数据湖正在成为一种更通行的数据管理策略。通过数据湖能够给用户提供更大的价值，能够进行新类型的分析，例如通过对业务数据，读者数据，设备空间数据、资源访问点击数据等新来源的机器学习，帮助馆员采选，合理布局馆藏，感知读者兴趣，进一步辅助图书馆管理层做出正确的决策，抓住图书馆的发展机会。
在数据湖建成之后，图书馆数据中心可以进行如下业务：数据推送。不同业务系统通过旁路方式将数据推送至流数据处理中心，SparkStreaming依据设定的业务规则对业务数据进行计算，并给予相应的响应；收集数据。对数据写入没有限制，数据湖可以更容易的收集数据；挖掘数据价值。自助分析，对数据进行分析，以及利用AI、机器学习的技术，从数据中发掘更多的价值；消除数据孤岛。数据湖中汇集了来自各个系统中的数据，这就消除了数据孤岛问题；扩展性和敏捷性。利用分布式文件系统来存储数据，因此具有很高的扩展能力。开源技术的使用还降低了存储成本；流/批数据处理的结合。处理速度快，基于该框架之上的应用主要有：数据查询分析服务、不完善记录扫描及数据修复，馆藏复本监控、图书下架参考、图书推荐、读者画像等。
3）下一代智慧图书馆管理系统的完善，向知识服务转化。主要组成部分为微服务系统架构、馆藏知识内容开放共享、各类终端设备智慧互联、全国图书馆文献资源业务协作环境、支持在线支付等服务手段、知识的生产者、知识的服务者和知识的消费者提供内容审核、资源加工、用户画像、活动推广空间管理、版权运营、数据分析等一系列运营管理能力。
4）实体智慧服务空间。这种形态多为研讨小间、以知识主题为中心的共享空间等个性化服务空间。主要完成文献智慧化传递体系、设施设备智能化管理、多媒体智能交互阅读场景、数据智能化获取和分析、个性化服务空间等、线下业务的智能化升级等任务。
3.2.5 构建三个支撑保障体系
知识服务是图书馆更高层次的服务，需要有一系列的保障体系来支撑这个服务的有效运行，现阶段可着眼于这三个体系的建设。
1）智慧图书馆评价体系建立。通过KSP平台的建立，结合智慧图书馆进一步的建设，智慧图书馆评价体系的建立就有了立足之地。一是图书馆全资源的实时动态监测，通过大数据对空间、设施、资源、服务等供给利用进行动态监控。二是科学立体评价，结合对用户需求、评论、行为偏好等数据的研究分析，对图书馆智慧管理运行效率及服务效能进行科学立体的评价。三是提供决策支撑，利用智慧服务的持续更新和财务资金投入优化配置来提供决策支撑。
2）智慧图书馆标准规范体系的建设。图书馆自动化管理系统从LSP转向KSP之后，以KSP为核心业务管理系统，向外延伸，管理图书馆的全资源，到这个阶段已经具备了建设智慧图书馆标准体系的条件。在此基础上围绕图书馆业务、数据、服务、技术和产品的建设、维护和管理，建立一套较为完善的标准规范体系，主要包含基础标准、技术标准、资源标准、服务标准等相关业务规范。
3）智慧图书馆研究及人才培养体系建设。智慧图书馆的建设说到底是由人来完成的，具备综合知识、有创新思想、有实践技能、特别是有开放性思维互联网思维的人才建设是重中之重，否则一切都是空中楼阁。这一部分是最难的，现阶段图情界风气大不如二十年前，这也是造成高大上的理论和实践脱节的最主要原因。人才建设，核心可能就是在改革上，打破很多人躺平的条件。
3.3 KSP中的智慧图书馆效能评估
智慧图书馆是以前各种业务、应用、数据和技术的集大成的发展阶段。LSP作为业务和数据管理、服务的核心，在逐步向KSP发展。在此平台中，对图书馆机构的效能评估是一个重要的组成部分。
效能评估功能建立在前期整合了图书馆的各类资源数据基础上，详细对数据进行分析，结合智能化的硬件设备，建立读者与数据的联系，将图书馆不同业务系统的数据统一存储进行相应数据分析维度的展示。
一般从四个维度去进行评估：机构。对机构整体资源、读者、流通、服务等进行数据分析，及时准确地获得总分馆的服务效能数据，实现对各个分馆进行智慧管理，完善总分馆运行管理和效能评价，构建现代化公共文化服务体系；资源。分析本馆馆藏数据，从图书的馆藏、采购、利用等角度分析馆藏资源是否合理化配置。掌握馆藏的流通情况、利用情况，分析读者的阅读倾向，了解馆藏资源的合理性，对馆藏资源结构及时进行调整，以适应读者对馆藏资源的需求；读者。结合数据了解读者的数量和结构是否变化以及借阅需求和借阅动向，掌握读者对图书的需求特点；服务。结合空间设备和运营活动等数据统计，分析读者利用图书馆的行为模式以及使用偏好。
4 结语
智慧图书馆建设目的之一是更好地管理与服务，将图书馆服务平台LSP逐步转向知识服务平台KSP是完成既定目标的重要步骤。知识服务不是个新概念，但是落地的产品和平台并不多，图书馆作为大学的文化信息中心、文献知识中心，应该承担起这个责任。以下一代图书馆管理系统为核心进行功能扩展、服务升级，知识服务目标下的智慧图书馆建设目标是帮助管理者运筹帷幄，实现图书馆智能化管理，拥有智慧大脑。智慧大脑是未来智慧图书馆的核心基础功能，它作为智慧图书馆的“神经中枢”，高效汇聚海量数据，监测馆内各系统软硬件运行情况，自主深度分析和整合图书馆各项数据，驱动图书馆智能化管理，更好地为读者和图书馆员服务。
知识服务目标下的智慧图书馆建设，最终要做到这几点。建立数据中枢：进行大数据采集、分析及存储，针对图书馆的业务对可利用的数据进行整合，消除条块分割，实现数据互通，建立起分布式的数据中心；进行动态可视化展示：打通不同类型和不同业务系统的数据，结合专题模型及算法，在大数据展示中心，可视化呈现图书馆业务监控，并进行运行监测和预警分析；利用智能语音交互：支持采用语音方式展开人机交互，大脑语义引擎支持对自然语言分析能力，能一定程度上理解用户需求、能适配多个查询的业务场景；建设数字驾驶舱：建设图书馆软硬件系统监控模块，实时动态监测图书馆运行各项监控系统及网络环境、服务运行状态，针对异常及时预警。为图书馆管理者提供直观、高效、可靠的决策支撑；进行业务数据监控：对图书馆关键业务数据进行自动扫描，并按预设的规则进行修复，对异常信息进行消息推送；图书馆智慧决策：根据经费预警信息、图书采购问题和读者借还的等不同需求，利用图书馆大数据和人工智能分析多维度统计分析，引导图书馆科学决策。
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