大數據以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征。在大數據時代，每個人的工作都會涉及到大量的數據，通過人力或現行處理工具，在合理的時間和成本范圍內，難以實現對相關數據的有效選取、管理、分析和處理，需要專門的知識庫和知識服務系統作為支撐。知識服務是文獻服務和信息服務的深化，是信息管理、知識管理與組織學習綜合集成的一種服務。大數據知識服務是為適應信息服務業智慧化、協作化和泛在化的發展趨勢而衍生的,是一種基于網絡以解決結構化、半結構化及非結構化數據多維度處理的信息服務新模式，它充分利用各種資源，采用一定技術工具提取與挖掘知識的發現過程，強調用戶參與和群體協同，是面向不同知識層次的服務，在服務過程中強調知識分享和知識創新。在互聯網和大數據時代，知識成為生產力的關鍵要素。傳統的信息服務已經不能滿足用戶需求，信息技術支撐下的知識服務將在當代信息社會中扮演重要角色。

　　一、林業大數據整合與知識庫建設

　　數據資源是大數據知識服務發展最重要的驅動因素。中國林科院科信所1985年開始從事林業科技文獻數據庫建設，系統收集和整理國內外與林業相關的主要科學數據和文獻資料，建成了80多個擁有自主知識產權的林業科技信息數據庫群。1998年建成并開通的《中國林業信息網(www.lknet.ac.cn)》，已運營20年，是林業行業大型綜合性網站，已成為林業行業中信息量最大的權威性行業網站。實現了林業信息資源的匯聚，建成了林業行業的云數據中心。同時，大力引進國內外林業數字化資源，截止目前，中國林業數字圖書館共引進了26個國內外林業數據庫，其中全文數據庫23個，文摘庫3個，建成了中國知網、重慶維普、萬方數據和超星等7個鏡像站點和網絡版授權訪問資源。通過購買、采集、自建等多種方式，匯聚整合了一定規模的林業專業資源，構建了“集中+分布”的林業大數據知識倉儲。建成了統一資源整合服務平臺，解決異構林業數字資源的整合和檢索問題，為用戶提供“一站式”檢索服務。

　　近年來，在中國工程院的支持下，建成了中國工程科技知識中心的林業分中心—林業專業知識服務系統。該系統以林業工程及相關學科的科學數據和文獻資源為主，在已建林業數據庫資源的基礎上進行數據的規范化加工，整合林業行業豐富的科學數據和信息資源，完成了4大類45個數據庫1100多萬條數據的整合工作，建成了林業科技大數據知識倉儲，構建了林業領域的知識詞庫系統。林業主題詞和同義詞庫系統按林業學科組織，包括國家、中國行政區劃、林業機構的全稱、縮寫、歷史名稱變更以及樹種、花卉、動物、植物、昆蟲、病蟲害、主要林業術語等的異名詞和別名等。按照上位詞、下位詞、同義詞、英文名、拉丁名組織，實現語義檢索，形成知識圖譜。

　　二、林業知識服務平臺構建

　　大數據時代的知識服務需要集成化的知識服務平臺支撐。知識服務平臺是大數據時代知識服務的基礎設施，需要進行科學的規劃和設計，搭建合適的平臺架構，選擇合理的建設模式，適應知識服務的領域和規模要求。

　　林業知識服務平臺是一個基于大數據技術的數據獲取、存儲、組織、分析、資源和服務共享與協作的智慧平臺，采用Elastic Search分布式全文搜索引擎技術和Spring MVC框架，搭建了系統服務器集群，系統具有林業知識的深度搜索、學科導航、知識鏈接、大數據分析、知識圖譜和可視化分析等服務功能，實現了基于語義關聯的林業知識發現服務。

　　“林業搜索”檢索系統致力于幫助用戶精準發現、獲取與沉淀學術精華，提供強大的檢索、實時分組和統計分析能力，通過一次操作可得到多次聚合的結果，自動排序。依托主題詞表，構建了多維度、多層次、內容深度關聯的知識組織脈絡；支持檢索結果的細化分層和多維聚類，幫助用戶在海量資源中快速定位最佳匹配結果。為用戶從整體上掌握學術發展趨勢，洞察知識之間錯綜復雜的交叉關系，發現高價值學術文獻，激發創新靈感提供高效而權威的學習和研究工具。系統支持統一檢索、高級檢索外、特色是同義詞、上位詞、下位詞檢索功能。實現檢索結果的實時文獻計量統計和可視化展示，檢索結果能夠以曲線圖、柱狀圖、餅圖等多種方式展示。動態生成和展示檢索主題的相關圖譜。包括：主題詞圖譜、相關關鍵詞圖譜、相關著者圖譜、相關機構圖譜、著者圖譜、機構圖譜等。

　　中國林業信息網、林業專業知識服務系統等10多個網站共享統一的數據庫資源和用戶身份認證系統，實現了林業各平臺數據的有效打通和共享。各平臺有獨立WEB服務器對外運行，底層數據資源共享數據庫服務器資源，保持數據更新與維護的一致性。網站、微信公眾號和移動端統一對外提供信息服務。

　　三、林業知識服務模式優化和創新

　　大數據知識服務強調以用戶需求為導向、由用戶需求驅動，核心是滿足不同用戶的信息需求。知識服務產品開發要根據不同知識內容、不同用戶、不同應用場景，選擇不同的知識產品形式和運營模式。

　　(1)基于語義關聯的知識發現服務

　　林業專業知識服務系統采取公共用戶、手機實名注冊用戶、入網用戶和授權IP用戶4類進行分級分類管理。國家林業局、主要林業高等院校和科研院所已團體入網的授權IP用戶，系統會自動檢測并登錄，共享網上林業數據資源，為用戶提供了全面、便捷、智能多維度的林業知識服務。

　　(2)面向特定需求的個性化定制服務

　　林業統計數據可視化分析系統，對國內外林業統計數據進行可視化分析和地圖展示，滿足了不同用戶的信息需求。包括：中國森林資源清查數據、中國濕地資源調查數據、荒漠化和沙化調查數據、中國石漠化調查數據、野生大熊貓調查數據、野生動植物資源調查數據、世界森林資源數據、世界森林碳匯數據、國際重要濕地數據、世界林產品貿易數據、中國自然保護區數據、中國林業產業類數據、中國森林災害類數據、中國林業投資類數據、中國林業生態工程類數據、中國鄉村林業類數據等。

　　林業GIS應用，接入天地圖矢量地圖、天地圖遙感影像，實現底圖切換管理。共享接入林業專題圖、各類林業統計數據的GIS展示和統計分析、各類矢量型林業特色機構的GIS定位、查詢與展示（包括：國家公園、國家森林城市、國家森林公園、國家濕地公園、國家地質公園、世界遺產名錄、國際重要濕地名錄等）。

　　(3) 基于深度融合的林業情報分析服務

　　開展世界林業發展動態跟蹤、林產品進出口數據分析和專利預警分析研究，形成了一系列研究報告。建成世界林業科技發展動態跟蹤分析平臺,實時監測120多個國家及國際組織的最新林業政策、科技前沿、專利技術和林產品貿易等方面的最新動態信息, 開展世界林業發展動態跟蹤分析服務。

　　運用數據挖掘技術和可視化技術，從海量、異構、分散的專利數據中挖掘和分析隱含的規律和發展趨勢，實時監測和分析國內外林業重點領域的專利動態變化，增強知識產權預警能力和應急機制，為政策制定、技術創新提供信息支撐。選擇林業行業容易遭到國外專利壁壘的重點林產品領域，以及林業科技創新前沿領域。采用定量和定性分析相結合的方法，聘請行業專家參與，根據數據分析結果結合專家意見，形成研究結果。已完成40多個技術領域的專利分析研究，出版專利分析報告8部。

　　(4)針對特定主題的專題知識服務

　　專題頁面定制功能模塊，快速生成專題知識應用。通過后臺配置與某一專題相關的關鍵詞、學科分類和數據庫等要素，實現專題數據的自動抽取和聚類。 可靈活配置專題頁面的布局和樣式，圖文并茂地展示該專題的數據資源。 采用數據挖掘技術，實現了專題各類數據資源的有效打通、統一管理、知識關聯和可視化展示。一個專題也是一個獨立網站，每日晚上同步更新。一帶一路、鄉村振興、木材安全、知識產權、院士專題和中國林科院機構知識庫等專題知識應用上線運行。

　　一帶一路林業專題從林業專業知識服務系統中實時抽取和整合了一帶一路沿線65個國家的林業數據資源，包括：動態、文獻、樹種、濕地、森林資源和林產品貿易等數據，專題數據量達到52萬多條。

　　快速構建機構知識庫。從林業專業知識服務系統中實時抽取和整合了中國林科院建院60年來的產出成果，包括：期刊論文、SCI收錄論文、學位論文、科技成果、獲獎成果、推廣成果、申請專利、制定標準、軟件著作權、授權植物新品種、林科專家等數據，并進行數據統計和可視化分析，建成了中國林科院機構知識庫。針對任何一個機構、學科團隊、知名專家均可快速構建自己的知識庫和網站，實現自動采集、更新和可視化分析。

　　四、林業知識服務特色產品

　　開通“林業知識服務”微信公眾號，跟蹤世界林業科技前沿，每周發布原創的林業科技前沿文章。關注“林業知識服務”微信公眾號，可使用我們面向用戶開發的2個知識服務特色產品：林業搜索APP應用和樹木識別微信小程序。

　　(1)林業搜索APP應用

　　采用微信公眾號接口技術，開發了基于安卓系統和蘋果系統的移動端應用—林業搜索，提供移動設備的“一站式”檢索服務。包括推薦、位置、成果、標準、專利、期刊、動態、專家、機構、術語、法規、植物新品種、動植物資源、林木良種等12類數據資源。提供統一搜索、知識鏈接和原文獲?。藴?、專利）。移動端（林業搜索）與網站底層數據同步更新，用戶可在線檢索網站數據庫中的數據，每日更新，免費獲取，使用更為便捷和高效。

　　(2)樹木識別微信小程序

　　以海量植物分類圖片為基礎，采用人工智能技術，通過機器學習自建模型圖庫實現樹木植物的精準識別，只需拍攝樹木、花卉等植物的花、莖、果、葉等部位，即可快速識別植物。能識別中國野生及栽培植物3000屬，近5000種，幾乎涵蓋身邊所有常見花草樹木，把最完整的樹木植物信息呈現給用戶，為用戶提供實時信息服務。

　　五、展望

　　近年來，林業行業充分利用大數據、虛擬現實、云計算、數據挖掘與可視化技術，整合林業行業豐富的科學數據和信息資源，構建了林業科技大數據知識服務平臺，為林業科技創新和轉型升級提供了信息支持，取得了一定成效。未來林業知識服務的主要任務和前景主要體現在以下幾個方面：

　　(1)推進林業科學數據資源開放共享

　　加強林業基礎數據的采集和整合，建設林業基礎知識庫系統，推進林業科學數據資源的開放共享。建立國家林業科技報告制度，匯集國家林業科學研究過程中的各類科學數據和科研報告，形成統一匯交和整合服務平臺，保持科研工作的連續性。探索開展基于大數據的用戶行為分析研究工作。

　　(2)建設國家林業科技信息共享平臺

　　以高效服務科技創新和現代林業建設為目標，運用現代信息技術優化林業科技信息管理與服務平臺，整合林業行業高等院校、科研院所的各類文獻和數字資源，建設數字化、網絡化、智能化和可視化的國家林業科技信息共享平臺，促進林業科技信息資源的合理配置、開放共享和高效利用。建立以科研用戶為中心、面向全國林業行業的數字資源網絡服務體系，提供面向科研一線的林業數字資源保障與服務，面向個性化需求的分布式知識化信息服務，實現國外80%、國內95%以上各類林業科技文獻資源的數字化共享，提高林業行業的科技文獻保障和信息服務水平。

　　(3)建設國家林業科技成果轉化應用平臺

　　篩選優秀林業科技成果、林業專利和授權林業植物新品種，建立林業科技成果轉化應用項目庫，建成國家林業科技成果和知識產權交易服務平臺，實現供需對接，項目評估和動態交易，提高林業科技成果的轉化運用能力和水平，推動林業產業轉型升級。

　　在大數據和人工智能技術的驅動下，知識服務將更加注重與用戶潛在需求之間的智能響應，將以更智慧的方式進行知識傳播和決策服務。以林業專業知識服務平臺為基礎，我們將不斷推動林業科技大數據整合和知識服務創新，全面推動知識服務與科技創新的深度融合，推動知識服務向智能化、便捷化、個性化和多樣化發展。