基于大数据技术的科技信息服务系统建设研究

胡雯雯

摘   要 ：该文探讨基于大数据技术的科技信息服务系统建设，研究了大数据技术对于科技信息服务系统建设的重要性和必要性，为打造受众面更广、更迅速、更便捷的科技信息服务系统进行了理论原理分析，以期可以为推动大数据时代的科技信息服务系统建设提供帮助 。

关键词 ：大数据 ;科技信息服务 ;系统建设

中图分类号 ：TP311 文献标志码 ：A

0 引言

运用大数据技术，不仅使信息的分享更多元化、广泛化，同时通过对大量信息的分析统计，能增加更多的信息储备，以更全面、多维的眼光看待问题。建设和发展以大数据为基础的科技信息服务系统，能为经济发展、城市建设、社会变革提供强大动力。该文以大数据技术发展为背景，对基于大数据技术建立发展的科技信息服务系统进行探讨。

1 研究背景分析

如今社会经济发展日新月异，获取知识的成本越来越高。这对于企业来说，既面临巨大的挑战，同时又是难得的机遇。企业对于知识的获取能力，对资源的整合能力，正越来越决定着企业的核心竞争力。当前，我国建立了针对企业获取信息途径的科技信息服务系统，为企业提供了一个检索信息的平台，能为企业提供最基本的文献查询、资料展示服务。但是现今我国的科技信息服务系统只能为企业提供信息，面对大量而繁杂的信息，该系统显然没有分析统计的能力。企业面对大量的信息也难以获取有益于自身发展的内容，这在很大程度上限制了企业的发展。面对该状况，建立一个基于大数据分析技术的科技信息服务系统势在必行[1]。

2 大数据技术与科技信息服务

大数据技术是科技信息服务系统的基础，整合了大数据技术的科技信息服务系统，能够帮助企业提升自身服务的个性。在商业经济领域，大数据技术的应用能在企业决策过程中起到重要的辅助作用，大大提高企业的决策质量和决策效率。原因在于大数据本身不仅是海量的数据资源，还在于其数据的多元化和个性化。通过科技信息服务系统与大数据技术的结合，能够从海量的数据资源中按照内容词条进行分类提取。

3 基于大数据技术的科技信息服务系统建设

3.1 整体思路

在大数据背景下，紧紧围绕科技信息服务系统服务于企业的任务，建设并不断完善基于大数据技术的资源体系、知识体系和服务体系，不断提高服务系统的数据分析能力、数据整合能力。

3.2 内容构架

目前，基于大数据技术的科技信息服务系统一般包括基础条件支撑平台、科技信息获取平台、信息重构与融合平台、情报智能分析平台4个平台的建设。如图1所示。

3.2.1 基础条件支撑平台

针对大数据技术的特点和目的，构建基于大数据技术的科技信息服务系统，首先需要满足大数据技术运行的基础条件。

大量的数据首先需要海量的存储设备。其次在数据分析、数据统计、数据分类、数据整合等过程中，要求分析系统有高性能的计算能力。同时在数据传递过程中，要求传输环境有足够的传输效率，因此高宽带网络通信能力也是基础条件的重要支撑。在硬件条件满足后，则需要海量的数据资源[2]。

3.2.2 科技信息获取平台

为了获取海量的、准确的数据资源，要求科技信息获取平台具备足够的条件。科技信息获取平台包括科技信息采集系统、科技信息处理系统、科技信息管理系统、科技信息转播系统。同时要有专业的数据库资源，一般包括专业信息源数据库和网络信息数据库。信息采集转播服务也要能够满足大数据技术的要求。

3.2.3 信息重构与融合平台

为了准确分析整合海量数据资源，要求信息系统具备较强的信息重构与融合能力。信息重构与融合平台包括：信息抽取系统、信息聚合系统、知识图谱构建与管理系统、知识图谱以及科技信息聚合服务。

3.2.4 情报智能分析平台

大数据处理不仅需要海量的数据，同时要求数据具有一定的可信性、准确性和关联性。这就要求具有足够智能的情报智能分析能力。情报智能分析平台包括综合态势分析系统、重点热点分析系统、基础智能分析工具包以及情报分析服务。

3.3 知识服务与应用分析

3.3.1 原文传递服务

原文传递服务是一项较为基础且传统的科技信息服务。它通过直接或者间接的方式传递企业所需的文献资料，传递速度快、传递效率高、操作简便。企业通过原文传递服务，能够快速找到自身所需的文献资料，从而降低企业在文献查询方面的成本，一定程度上缓解资源不足的问题。

目前，原文传递服务主要有2种传递方式，包括自助式传递和联合式传递。自助式传递即企业用户通过科技信息服务平台，自主查询所需的文献资料，根据系统提供的资料目录，向系统提交文献传递请求，服务平台收到请求后，会根据规则传递相关文献资料给企业。联合式传递要求由中介机构完成传递的过程。大数据背景下的文献传递服务具有传递速度更快、传递形式更简便等特点[3]。

3.3.2 参考咨询

参考咨询是科技信息服务平台的在线实时互动服务。企业可以通过该服务询问一些问题，平台工作人员能通过该服务在线解答企业用户的问题，提高企业文献查询效率。在大数据技术下，参考咨询服务更加智能化、准确化。大数据技术可以通过分析提取数据的關键词，整合出企业常见的咨询问题，再利用大数据技术寻找到通用的解决办法，提高工作人员的工作效率，降低交流成本。

3.3.3 产业服务

企业通过产业服务能够得到专业的产业信息，包括产业发展趋势的预测、产业市场风向转变、产业发展状况监测等。产业服务能够给企业提供专业化的产业服务项目，为企业用户定期推送相关内容。运用大数据分析技术，服务系统能更准确地预测相关产业的发展趋势，为企业提供更准确的行业信息数据。

3.3.4 科技创新服务

科技创新决定了企业的核心竞争力，提供科技创新服务是科技信息服务系统的关键性服务之一。运用大数据技术，分析现有的文献资料，利用相关分析技术对数据进行加工、挖掘、分类处理，能为企业创新决策提供建设性意见。

3.3.5 科技信息大数据收集

随着互联网的发展，信息的收集越来越有价值，科技信息大数据收集必须尽可能多地收集现有信息。利用大数据技术能使信息的收集更迅速、更准确、更为多样，使收集的信息尽可能完善、全面。

3.3.6 数据的挖掘、分析、加工

传统的数据分析方法主要使用样本分析法，用个别样本替代整体，这难免使得数据分析的结果不够全面甚至失真。运用大数据技术，结合相关文本分析技术和数据关联技术，能使得数据的分析、挖掘、加工更专业化，得到的结果更全面化、更有价值，为企业的发展提供更准确的数据支持。

3.3.7 異构数据处理

大数据技术的文本分析技术、数据关联技术，能够使得异构数据的处理更为强大。可通过特定的算法实现异构数据库之间的无障碍共享，找到不同种数据之间的关联，深度挖掘数据的价值。

4 构建科技信息服务平台的关键点

4.1 重视数据资源的积累

在科技信息服务系统中，数据资源起着决定性作用。其中不管是政策的解读，还是决策的制定，都要求有多元的、广泛的数据分析过程。实际上，基于大数据技术的科技信息服务系统建设主要就是对数据的建设。因此在系统运行过程中，要重视原始数据、相关数据的积累。在科技信息服务系统顶层设计时，应该设计一种能多维度、全方面采集信息的采集体系，同时还能对网络、社会、官方发布的信息进行充分研究，最终形成能在大数据时代下为科技信息服务系统建设提供支持的数据采集体系。

4.2 完善平台架构

科技信息服务系统工作的主要途径是计算机集群方式，数据交换采用Hadoop方式进行。在运行过程中，应以集群使用资源作为依据，使负载均衡器合理分配集群设备的工作任务，确保系统具有一定的容错率。根据系统总体构架，可划分为基础层、数据信息层、应用层、服务层。1）基础层为系统提供稳定的运行环境，保证数据传输系统运行的流畅、安全。2）数据信息层以数据库的形式存在，用于储存、接收有效数据，并为应用层提供数据，接收应用层的反馈。3）应用层在系统中占据核心地位，通过大数据工具根据用户需求对数据进行整合，实现数据信息的整合、资源的管理与服务的完美结合。4）服务层为用户提供数据交互咨询等服务功能，根据要求为用户提供个性化服务，对智库产生的结果进行展示。

5 结论

大数据中拥有海量的未发现的财富，运用大数据技术能深度挖掘大数据中的有价值资源，不断提高信息利用的深度和广度，加强以大数据技术为基础的科技信息服务系统建设，充分发挥信息资源在推动企业发展、推动科研研发等方面的作用，不断提高科技信息服务系统的价值。

参考文献

[1]郭昕慧.基于大数据技术的科技信息服务系统研究与建设[J].科学技术创新， 2018（4）：82-83.

[2]胡笑梅，刘帅.大数据时代中小企业科技信息服务模式研究[J]. 情报探索，2016（6）：7-11，16.

[3]郭亚平.大数据背景下的科技信息资源开发与利用研究[J].中国管理信息化， 2019（12）：171-172.