基于区块链技术的图书馆隐性知识采集方法研究

公维臣

摘  要： 针对传统图书馆隐性知识采集方法采集的数据点中隐性知识数据点少的问题，提出一种基于区块链技术的图书馆隐性知识采集方法。首先将图书馆知识来源整合为一个大网络，计算网络各节点的关联强度，从大到小排列关联强度值，得出可采集的图书馆知识集合，数据净化处理图书管理员Web访问流程，不断补充路径数据，整合为全部图书馆知识数据，使用区域块技术筛选全部的图书馆知识数据，并储存到隐性知识模块中，评价隐性知识模块，得到最终的图书馆隐性知识数据，图书馆隐性知识采集结束。实验结果表明，与两种传统方法相比，基于区块链技术的图书馆隐性知识采集方法采集到的隐性知识数据点更多，更适合图书馆隐性知识的采集。

关键词： 图书馆; 隐性知识采集; 区块链技术; 知识数据筛选; 关联强度计算; 对比验证

中图分类号： TN919?34; G250                    文献标识码： A                      文章编号： 1004?373X（2020）08?0041?03

Research on library tacit knowledge collection method based on block chain technology

GONG Weichen

（Shandong Agricultural University， Taian 271018， China）

Abstract： In allusion to the problem that there are only few tacit knowledge data points in the data points collected by the traditional library tacit knowledge acquisition method， a library tacit knowledge collection method based on block chain technology is proposed. The library knowledge sources are integrated into a large network to calculate the association strength of each node in the network， and then the association strength values are arranged from large to small to obtain the collectible knowledge collection of a library. The data purification processing is performed for the WEB access process of librarians. The path data is supplemented continuously， which are integrated into all the library knowledge data. All the library knowledge data are screened by means of the area block technology and stored in the tacit knowledge module. The tacit knowledge module is evaluated to obtain the final library tacit knowledge data， and then the collection of library tacit knowledge is finished. The experimental results show that， in comparison with the two traditional methods， the library tacit knowledge acquisition method based on the block chain technology can collect more tacit knowledge data points， which is more suitable for the library tacit knowledge acquisition.

Keywords： library; tacit knowledge collection; block chain technology; knowledge data selection; association strength calculation; comparison validation

區块链技术是分布式数据储存、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式[1]。区块链是比特币的一个概念，本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块包含一批次比特币网络交易的信息，来验证其信息的有效性和生成下一个区块[2]。图书馆知识常分为显性知识与隐性知识，图书馆隐性知识是指深植、隐藏于图书馆员的头脑、行为和经验中，难以表述和尚未编码的意会性知识。常指图书管理员在工作时为读者提供服务过程中表现出来的经验、技能，发现问题、解决问题的能力。而基于区域块技术的图书馆隐性知识采集方法，可以将图书馆隐性知识挖掘出来，转化为显性知识并形成一套知识体系，运用到图书馆的知识交流与新人培训上[3]。

1  图书馆隐性知识采集方法

1.1  收集全部图书馆知识

图书馆知识源来源广，收集时应分析其知识来源与Web访问流程。图书馆的知识常分为内部知识组织层面与外部知识组织服务层面，将图书馆知识源集成为一个大的网络，如图1所示。

将图1中的图书知识馆来源分为四部分，分别为智力知识库、数据采集馆员、综合知识库和知识咨询[4]。针对这四部分计算整个网络各知识节点之间的关联强度，计算公式为：

式中：C代表关联度;A代表智力知识库;V代表数据采集馆员;H代表综合知识库;D代表知识咨询;k为知识点的节数;Z代表整数;m为有交集的知识节点数量[5]。保留图书馆知识网络中关联性强的知识节点，将得出的数值按照大小进行排序，整合为可采集的图书馆知识数据变量的集合。

Web访问流程主要是针对图书馆管理人员经常使用的图书馆界面，也就是服务器上留下的访问记录，包括频繁的访问路径、频繁访问页组和用户聚类[6]。数据净化处理访问记录中，设访问记录数据组为[X=X1，X2，…，Xn]，数据净化处理公式为：

式中，[I]表示访问数据记录数据组合。识别数据记录中的用户、会话以及事件，不断补充路径数据，形成最终的用户对话文件。使用数据采集聚类算法处理为最终的用户对话文件，计算相关系数[ρ]，发现图书馆全部知识：

式中：[I]表示数据组合的路径数据[7]，[I=1MNp∈WI（p）];W与S代表聚类处理次数;p表示用户对话文件。得出相关系数[ρ]，当[ρ>1]时，Web访问数据为图书馆知识;[ρ<1]时，Web访问数据不是图书馆知识。联合分析后图书馆的知识来源，整合为全部的图书馆知识，筛选图书馆隐性知识[8]。

1.2  使用区块链技术筛选图书馆隐性知识

全部的图书馆知识存在不同级别的集成。识别不同级别中包含的图书馆隐性知识，利用哈希算法，将获取图书馆全部知识编程为一串定长的字符串，在区块链上进行图书信息交易[9]。设定图书馆用户发送方为主公钥地址，收入方为提供数据资源用户方的公钥地址[10]。在主公钥地址上检索并选择输出一个适当的交易项，封包生成数据字符，如图2所示[11]。

匹配私钥地址与全部的知识数据，将所得结果再进行哈希运算，得到同一个级别的图书馆隐性知识字符串，储存到隐性知识模块中。将每个级别的图书馆知识使用哈希计算，然后放入区块链交易中，经区块链交易处理后，储存到隐性知识模块中。随后评估生成的隐性知识模块，筛选图书馆隐性知识。

评估隐性知识模块要综合多种指标，将指标分为内容可信度、需求相关性、知识结构契合度三项指标。评价内容可信度时，量化图书馆员自身经验级别的经验、技巧，将具有可操作性的实际工作步骤量化，以及馆员自身的专业、学历及从业年限，形成基本数据，将基本数据使用式（2）、式（3）计算[ρ]，将属于图书馆隐性知识的数据保留。评估需求相关性主要是判断知识与社会需求的相关程度，使用脑图判断隐性知识需求的相关度，以图书馆隐性知识为中心概念，向四周发散生成无穷多的分枝，此时的图书馆隐性知识就会通过图像形式转化为外显知识，保留此部分转化为外显知识的图书馆隐性知识。

评价知识结构契合度，主要针对图书馆员个人知识结构与图书馆工作的契合度，以图书馆员的知识范围做分母，以图书馆所含图书类别范围做分子，计算得出的契合度百分比。将图书馆员的知识结构分为纵向与横向，动态跟踪图书馆员的知识结构变化。计算动态下图书馆员个人知识结构与图书馆工作的契合度。对比纵向与横向的知识结构的契合百分比，哪个方向的数值越大，证明馆员的某向的知识结构属于隐性知识。整合筛选后的隐性图书馆知识数据，使用区块链技术筛选图书馆隐性知识结束。

2  图书馆隐性知识采集实验

2.1  准备阶段

准备如表1所示的实验参数。

使用表1的实验参数，将服务器接入到图书馆层，利用服务器记录图书馆馆员使用过的信息数据，将数据传输至Web层统计，经由服务层整理传输至数据库中，设计如图3所示的实验环境。

使用图3设计的实验环境，分别采用三种知识采集方法采集图书馆隐性知识。

2.2  结果分析

准备采集好的12个有关图书馆知识的数据点，分别使用三种图书馆隐性知识采集方法，采集这12个知识数据点中的隐性知识点，记录这三种采集方法采集出的隐性知识数据点的情况，结果如圖4～图6所示。

从图4～图6可以看出，使用图书管理页面，图书馆知识选择隐性知识，导入准备的12个图书馆知识的数据点，使用不同的隐性知识采集方法，传统方法1在采集隐性知识时，采集到图书馆隐性知识数据点少，只采集到8个图书馆隐性知识数据点。传统方法2采集到10个隐性知识数据点，而使用基于区块链技术的图书馆隐性知识采集方法采集到15个隐性知识数据点，采集的隐性数据点更多，更适合图书馆隐性知识的采集。

3  结  语

图书馆隐性知识对图书馆知识管理、人力资源管理有着重要的影响。而图书馆隐性知识只存在于图书馆管理人员的思维中，无法形成显性知识，方便学习，个人的交流与理解能力很难保证在知识传播中不受影响。图书馆是为社会提供文献知识的服务性组织， 要为社会营造一个良好的学习和创新的环境，寻求新的管理方式和知识组织方法。在图书馆工作中， 图书馆馆长和馆员们的知识水平和接受新知识的能力、图书馆整体的信息能力和应变能力等隐性知识都起着极其重要的作用，特此研究一种基于区块链技术的图书馆隐性知识采集方法，采集图书馆隐性知识。实验结果表明，基于区块链技术的图书馆隐性知识采集方法采集范围更大，对图书馆的发展具有重要的意义。

参考文献

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[5] 毕崇武，王忠义，宋红文.基于知识元的数字图书馆多粒度集成知识服务研究[J].图书情报工作，2017（4）：115?122.

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[10] 朱伟珠，李春发.服务于协同创新的京津冀跨区域公共图书馆联盟平台构建分析[J].现代情报，2017，37（10）：78?83.

[11] 陈小平.基于区块链理念的图书馆移动用户行为大数据挖掘研究[J].图书馆工作与研究，2018（12）：63?68.