1、“.....是大数据在知识服务过程中的价值提升核心。未来知识关联研究应侧重于聚合维度关联方法研究，即通过定的方法，在知识粒度分析的基础上，对知识服务安全保障技术等。采集存储层。该层为大数据知识服务提供了最初的知识来源。分析处理层。该层是大数据知识服务模式的重要组成部分。产品服务层。这是直接与用户进行交互，实现创新知识服务的表现层。大数据知识服务模式展望基于知识集成的深度个性化服务大数据时代给知识服务带来的变化之就是使深度个性化服务成为可能。包括知识与知识的集成。该集成不仅包括大数据知识服务模式下采集存储层的数据组织，也涵盖分析处理层的知识抽取网络服务与开放获取知识创新等。未来图书馆可以在海量情境知识的基础上，对用户行为及其背后的知识结构进行分类聚类与推理，进而汇聚成知识地图，帮助用户获计算等信息技术的迅速发展，数字信息环境越来越泛在化移动化和智能化......”。

2、“.....由此推动了基于大数据的知识服务模式创新。由此，探索大数据驱动下的知识服务新模式愈发重要，这也成为近期知识服务新的关注点。同时，这探索也面临着些机遇和挑战。目前面向大数据的知识服务研究与实践刚起步，研究成果还不多。因此有必要对现有知识服务模式相关研究进行及时梳理与评价，分析未来的研究方向，以期对今后的知识服务研究提供参考。本文首先梳理国内外关于知识服务及其模式的概念界定，建构了面向大数据的知识服务概念模型厘清知识服务模式的发展演化大数据视角下智能知识服务模式研究论文原稿，大幅提升知识的价值。以用户为中心的设计理念。倡导用户参与，重视用户体验，提出图书馆的嵌入式学科化知识服务模式，强调融入用户解决具体问题的过程和环境。注重用户的服务体验。基于将数字图书馆扩展成为个以用户为中心的工作空间的研究......”。

3、“.....设计出种可以实现个性化知识推送和学习路径优化的云服务平台。重视用户反馈评价。用户体验的好坏直接影响到服务评价。通过对用户反馈建模提出用户反馈定量分析的方法，对于用户信息管理，促进知识服务质量提升具有重要性。再生产模式基于技术创新的知识服务再生产知识服务模式是对增值知识服务模式的再完善。它在验的好坏直接影响到服务评价。通过对用户反馈建模提出用户反馈定量分析的方法，对于用户信息管理，促进知识服务质量提升具有重要性。知识服务系统。有助于建构实现企业知识共享提高企业知识的重用率和使用率的主动式知识服务及跨知识库个性化知识服务的知识服务系统，有效改善用户检索环境的知识服务系统。云计算和人工智能云计算技术具有快速实现资源共享方便存储和使用的特性，被广泛应用于知识服务领域，其关键技术包括虚拟化分布式存储和海量数据处理。人工智能是门对人脑的意识思维认知功能进行模拟的新兴学科......”。

4、“.....基础模式基于知识共享的知识境下，用户数据快速增长，多源异构数据加速累积，这些对数据挖掘和知识发现提出了新的要求和挑战。同时，以本体云计算人工智能等为核心的新代大数据信息技术蓬勃发展，推动了知识服务的深度变革。基础模式基于知识共享的知识服务知识服务的基础模式覆盖知识的获取组织分布和共享个阶段，形成简单的知识聚类知识重组等基础服务，推动知识在用户与服务机构间的传播。相关研究主要是基于知识服务的需求主体主客体内容资源平台及特性而展开。世纪年代起，俄罗斯科学院社科情报专家首先意识到用户的信息获取需求的重要性，开展了相关服务。国内外许多学者从上述多个角度出发，倡导知识服务必须顺应用关键词知识服务大数据服务模式研究趋势随着云计算和可信计算等信息技术的迅速发展，数字信息环境越来越泛在化移动化和智能化......”。

5、“.....由此推动了基于大数据的知识服务模式创新。由此，探索大数据驱动下的知识服务新模式愈发重要，这也成为近期知识服务新的关注点。同时，这探索也面临着些机遇和挑战。目前面向大数据的知识服务研究与实践刚起步，研究成果还不多。因此有必要对现有知识服务模式相关研究进行及时梳理与评价，分析未来的研究方向，以期对今后的知识服务研究提供参考。本文首先梳理国内外关于知识服务及其模式的概念界定，建构了面知识服务用户大量的信息垃圾同时可以跨界融合，通过多方位多维度的互动交流渠道衔接外部资源，进行跨界资源的有机融合，展开图书馆知识服务嫁接，集成更多功能形成联动互通。参考文献孙雨生，白璧娇国内基于本体的知识服务研究进展核心内容图书馆学研究，谢智敏，郭倩玲基于深度学习的学术搜索引擎情报杂志，张兴旺信息推荐为例探讨图书馆人工智能体系的基本运作模式情报理论与实践......”。

6、“.....范兴丰基于云计算和大数据的知识服务平台架构研究无立知识服务人员和用户之间的高效互动机制，快速定位用户所需，从而实现知识的提炼整合与创新。基于知识挖掘的多维知识发现服务知识发现是种对信息资源的高级处理过程，是从数据集中识别出隐含未知的潜在有价值的内容。知识发现趋势是基于数据源由单向混合转变，分析的粒度从粗化转向细化，分析的维度由单分散转向多维复合，从多源异构海量数据中分析提取知识，知识发现的深度和广度也不短深化和拓展。从多维知识发现的技术来看，主要热点仍然是针对海量数据进行数据挖掘的技术。目前知识挖掘的方式主要是直接挖掘，而间接挖掘和链接挖掘的技术不断发展，将来间接挖掘和链接挖掘的技术变得越来越科学的大数据知识服务战略规划指导。根据大数据环境下知识服务的内涵和特点......”。

7、“.....构建了大数据环境下的知识服务创新模式。包括采集存储层分析处理层产品服务层。整个服务过程离不开数据分析技术的运用，包括大数据挖掘与存储技术大数据分析与处理技术知识服务可视交互技术大数据智能感知技术知识服务安全保障技术等。采集存储层。该层为大数据知识服务提供了最初的知识来源。分析处理层。该层是大数据知识服务模式的重要组成部分。产品服务层。这是直接与用户进行交互，实现创新知识服务的表现层。大数据知识服务模式展望基于知识集成的深度个，何胜，熊太纯，柳益君，叶飞跃，潘瑜基于的高校图书馆文献推荐方案及实证研究图书情报工作，作者简介王玉梅，女，南京大学博士生。研究方向人工智能与大数据，机器识别，信息管理与知识服务综上，国外对知识服务多以知识管理为切入点，将知识服务看作知识管理的发展和延伸，突出知识服务实践，因而国外以论述知识服务模式为主要内容的文章鲜有报道......”。

8、“.....国内图情界的研究成果主要集中在从知识管理角度讨论图书馆的参考咨询服务方面，知识服务的概念界定从宏观视角转向服务过程视角，重点强调从技术和组织创新的角度满足用户的知识服大数据视角下智能知识服务模式研究论文原稿线互联科技，何胜，熊太纯，柳益君，叶飞跃，潘瑜基于的高校图书馆文献推荐方案及实证研究图书情报工作，作者简介王玉梅，女，南京大学博士生。研究方向人工智能与大数据，机器识别，信息管理与知识服务程度的不断深入，从而实现深层次语义关联框架的构建。基于知识融合的知识精准服务大数据时代的知识服务，用户需求从个性化服务的般满足上升为精准智慧层面，于是精准服务应运而生。基于知识融合的知识精准服务主要在分析处理层实现，通过大数据技术智能处理，利用云技术将分布于领域知识库非结构化的网络数据源和异构数据源中抽取知识......”。

9、“.....精准满足用户的知识服务请求。未来图书馆精准知识服务可以运用本体技术，基于内部读者画像及资源画像，构建图书馆大数据知识服务运营平台，消除服务匹配技术知识融合算法技术和智能优化技术等，从大数据知识服务集合中优选和组合出最佳的组解决方案，精准满足用户的知识服务请求。未来图书馆精准知识服务可以运用本体技术，基于内部读者画像及资源画像，构建图书馆大数据知识服务运营平台，消除知识服务用户大量的信息垃圾同时可以跨界融合，通过多方位多维度的互动交流渠道衔接外部资源，进行跨界资源的有机融合，展开图书馆知识服务嫁接，集成更多功能形成联动互通。参考文献孙雨生，白璧娇国内基于本体的知识服务研究进展核心内容图书馆学研究，谢智敏，郭倩玲基于深度学习的学术搜索引擎情报杂志，重要，挖掘的维度随着知识关联研究的拓展更加丰富和多维......”。