构筑知识基础结构的关键技术，本文主要内容关键词为：关键技术论文,结构论文,基础论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
知识服务正在成为信息服务业的主旋律。越来越多的信息服务机构和企业已在着手向知识服务方向重新定位和设计。如何更新和创建更加合理的信息基础结构，如何及早做好知识服务的前期基础工作，国内外已出现哪些关键技术需要探索和研究，如何寻找这些问题的解决方案，是广大信息服务领域信息管理和信息技术专业人员共同关注的课题。尽管人们对未来的知识服务轮廓、特征、模式等仍在探讨、摸索中，而且国内外已出现的技术和方案也未必是未来的主流技术和方案，但是，跟踪和研究这一新生领域的发展，对规划和设计21世纪新型信息服务业有着重要的现实意义。
1、“后数字图书馆”时代
美国国家科学基金会(NSF)和其他联邦机构自1994年以来对数字图书馆的研究投资近1亿美元，创建了数字图书馆的研究环境，取得了举世瞩目的成果。2003年6月，NSF召开了一个题为“后数字图书馆的未来”研讨会，数字图书馆和信息领域众多著名专家学者汇聚一堂，总结了数字图书馆发展10年来的成绩和问题，并就数字图书馆未来发展走向进行了热烈讨论。会后，NSF发表了题为“Knowledge lost in information——NSF数字图书馆研究方向研讨会的研究报告”。这是数字图书馆发展史上一次具有里程碑意义的学术盛会，宣告“后数字图书馆”时代的到来。
10年来美国NSF的数字图书馆工程研究项目(DLI)，在多个领域取得了技术突破，例如：三维模型、途径控制、代理人软件、存档/文件保存、视听检索、分类与聚类、数据途径服务技术、数字录像、经济模型、电子笔记、联邦结构、地理信息系统、图像、信息过滤、信息图示化、学习环境、联接、追踪数据分析、移动计算、多媒体融合、自然语言处理、光学图像识别、互操作、并行处理、协议、个人化、起源、手稿再使用、演说文件处理、自动总结、文本分析、录像编辑等。与前5年的DLI-1项目相比，后5年的DLI-2体现以下技术特点[1]：
(1)以人为中心的研究
试图进一步了解数字图书馆在增强人类在创造、寻求、使用信息方面的活动中的影响和潜力，并促进为这些活动设计的技术的研究。
(2)以内容和收藏为基础的研究
注重于更好理解并完善获取新的电子内容和收藏的途径，鼓励跨学科研究，鼓励所有学科领域的参与。
(3)以系统为中心的研究
注重于技术的部件与整合，因为社会环境是千变万化的、灵活的。这方面的成果应能在个人、团体、机构等各种层次上起作用，能够将庞大的、不定型的、不断增长的数据体改成用户定义的结构和规模。
NSF在总结DLI成绩的同时，也总结了问题和教训。DLI的主要问题表现在：信息源(内容)、经费、版权、科学数据、计算机的人文问题、界面技术和软件库等方面。NSF认为，DLI的某些教训值得总结[2]：第一，在知识开发利用领域，DLI研究是在“爬行式改进”而没有取得重大突破。其次，研究项目太过于“面向课题”而不能在学科领域上取得更明显的成绩。第三，没有外部的正式评估。为此，NSF决定吸取教训，今后在经费的使用方面要采取两个措施：第一，内容第一的模型，也就是说，信息资源利用的效果是第一位的，研究项目都要围绕信息资源的内容开发利用去设计。第二，强制性第三方评估。不言而喻，课题是否有用有效，第三方来评估。
10年来，信息技术正在整体更新换代。1999年，世界仅两台计算机达到每秒1 teraflop理论能力；2003年数十台；预计2005年计算机处理能力将达到10 teraflop。由于存储能力的提高，个人拥有TB量级、社团拥有PB量级的数据库将成为家常便饭。过去网络通信速度通常是45MB/s，现在是2.5GB/s，美国Grid以40GB/s连接主要的科学资源节点，构成美国新的科学基础设施，目前实验室单根光纤已实现11TB/s。据“How Much Information? 2003”一书，2002年全世界存储的信息量为5 exabytes，或50亿亿字节，比1999年的2 exabytes总量翻了一倍半，相当于美国国会图书馆(世界最大图书馆)馆藏量的50万倍。专家预测，在不久的将来，所有原始信息格式和通信渠道都将数字化(电话、电视、摄像机等)。传感器网络将广泛普及。实现泛在计算，至少会在发达国家首先实现。普通用户能够采用密码技术，网络空间足够提供娱乐和交互应用，自然语言处理将取得重大进展，但学科核心问题仍然不太可能得到解决。话语识别将取得进展，话语将成为重要的格式。量子计算将有新突破，但不会取代现有模式。
2001年，美国总统信息技术咨询委员会(PITAC)向美国总统布什提交了题为“Digital Libraries:Universal Access to Human Knowledge” (数字图书馆：人类知识的普适存取)的报告，描绘了未来人类利用知识的前景[3]：
“任何公民在任何地方、任何时候，能够利用与Internet连接的任何数字设备，检索人类全部知识。通过Internet，他们能够访问全世界传统图书馆、博物馆、档案馆、大学、政府机构、专业组织乃至个人创建的数字化资源所包含的知识。这些新型图书馆提供传统图书馆、博物馆、档案馆等包括文本、文件、视频、音频、图像等在内的电子版信息资源。而且，他们提供强大的新技术能力，使最终用户能够不断反馈提问，分析结果，并改变信息的形式，同系统沟通、对话”。
“超高速网络使数字图书馆用户之间在科研实践中能够利用模拟环境、远程科学设备、声像信息流协同工作，彼此沟通。无论这些数字信息的物理存放地点如何，先进的检索软件都能够把它们找出来并提供给用户。在这样的环境下，所有的课堂、组织和个人独能够共享世界上最大的知识资源。”
“后数字图书馆的未来”研讨会认为，数字图书馆未来的一个主要方向就是构建以上图景描绘的“泛在知识环境”(Ubiquitous Knowledge Environment,UKE)。
2、知识基础结构
后数字图书馆的提出与NSF知识基础设施构想的出台是前呼后应的关系。2003年1月，也就是召开“数字图书馆的未来”研讨会的半年之前，美国NSF在《通过Cyberinfrastructure实现科学和工程革命》报告中提出了一项“先进计算网络基础结构”计划(Advanced Cyberinfrastructure Program,NSF/ACP)[4]。这项计划今后每年将持续投入10亿美元，从硬件、软件、信息、服务、人员、机构各个方面构筑美国新一代科技知识基础结构。值得一提的是，《通过Cyberinfrastructure实现科学和工程革命》是以密歇根大学Daniel Atkins教授为首的“蓝带委员会”完成的，而Atkins教授曾是美国“数字图书馆先导研究计划第一期(DLI1)”密歇根大学数字图书馆项目的负责人，也是数字图书馆研究的先驱之一。可以看出，NSF是以“泛在知识环境”这一主轴把Cyberinfrastructure与后数字图书馆链接在一起的。“后数字图书馆的未来”研讨会也称“泛在知识环境”研讨会，显然表明此举是NSF/ACP计划布署的一个行动。
NSF/ACP报告指出，实施NII计划的10年来，科技人员从事研究、发展、教学的科技环境发生了革命性变革。首先是科技资源信息化。科技资源是指计算资源、科研仪器设备、科学基础数据和科技信息资源。现在，科学家个人可利用由超级计算机组成的计算网格，高级计算不再限于少数研究领域和研究机构(如气象预报、高能物理等)，而是普及到各个科学工程领域，如生物、化学、社会科学、环境科学、医学、纳米科学等。目前几乎所有科研仪器设备具有数字化控制、远程共享、结果可视化等特点，科学家个人可远程操纵和利用大型、昂贵科学仪器设备。依靠各种监测仪器可实时实地采集、网络传输和存储、计算机处理、远程访问海量科学基础数据。科技信息资源全面实现数字化、网络化和多媒体化，出现数字化图书馆、期刊数字化、网络杂志等出版和流通模式，传统的科技信息资源需要重新定义。其次，科研方式和手段也发生巨大变化。理论/分析和实验/观测两种传统科研方法同计算机仿真/建模相结合，开拓新的可能性和实现新的精密度。科研信息、数据的实时获取与处理，大规模计算成为分析、发现和预测的主要手段之一。科学研究对象不再是简单孤立系统，而是涵盖更大的范围，跨学科。整合众多来源的原始数据，使用最先进的数据工具来分析和模拟它们之间的复杂联系，以更形象的方式使之可视化。科学家可打破地域和时滞限制，同异地、跨学科乃至非传统的研究机构的同事协同工作。这些变化导致了已有的研究方法和科学门类的变革。
可以认为，“后数字图书馆”、“泛在知识环境”、“Cyberinfrastructure”的共同内涵是建设知识基础结构。NSF-ACP明确提出，要通过Cyberinfrastructure的实施全面实现科学技术与工程的新革命。什么是Cyberinfrastructure？如果说1993年NII的Infrastructure是建设信息社会的国家信息基础结构，那么NSF-ACP的Cyberinfrastructure则是建设知识社会的国家知识基础结构。NSF-ACP不是国家信息基础设施投资规模和水平的线性扩大，而是代表科技先进国家21世纪构建国家知识基础结构的新方向，是Internet新革命的开始。我们应当像当年关注NII的发展那样，关注和研究Cyberinfrastructure的发展动向，并以科学发展观看待这一新生事物。
“后数字图书馆”、NSF-ACP的发展动向，可以给我们几点有益启示：
(1)NSF-ACP、“后数字图书馆”、“泛在知识环境”代表知识基础结构的新理念，是人类提高采集、挖掘、管理、共享知识水平的新努力和新发展。
(2)后数字图书馆体现5S的数字图书馆统一形式理论[12]。5S代表Streams(信息流)，Structures(结构)，Spaces(空间)，Scenarios(事态)和Societies(社会)的缩写。5SL对数字图书馆5个互补的维数进行高层次说明，包括数字图书馆多媒体信息的种类(信息流模型)，信息是如何结构化和组织的(结构模型)，数字图书馆不同组件的逻辑和表现性质和运作(空间模型)，数字图书馆的行为(事态模型)和共同实行数字图书馆行为的参与者、用户和管理人员不同群体的社团(社会模型)。5S其实也是构筑科技知识基础结构的5个主要因素，可体现全面、协调、可持续的信息生态观和发展观。
(3)信息系统、信息技术、信息服务、信息内容必须按照以人为本的思想进行重新设计。
(4)知识基础结构的实施必将促进一批新技术和新应用的产生，网格技术、超计算共享、信息资源整合、知识组织、知识服务、智能技术、网络协同、教育改革等，将为有关业界提供学术上和商业上新的成长亮点。
3、构筑知识基础结构的技术关注重点[5-7]
知识基础结构的实现将改变现有Internet的信息孤岛、垃圾山、低能处理等先天缺陷，创建一个“泛在知识环境”。从技术上看，这个环境应具有如下特点：一次登录，访问全网格。在全世界范围内，方便发现和共享信息知识资源。提供任何人、任何地点、任何内容、任何格式的个性化智能化信息检索。从非结构化信息中抽取知识，信息自组织和知识自生成，对不同应用能够自动辨别并进行语义整合。从数据到信息、从信息再到知识的转变，能够进行知识挖掘和知识的个人组织。信息资源的高效采集、组织、检索、传播和利用，计算、存储、数据传输等将达到前所未有的水平，从人员、数据、信息、工具、手段等方面对科研人员更互动、功能更完整。构筑这样的知识环境，需要重点解决以下关键技术。
3.1 从WWW到GGG
传统互联网(WWW)实现了计算机硬件的连通(Internet)和网页(Web)的连通，数据和信息资源零散地分布在各个网站，WWW主要为人们提供电子邮件、网页浏览等通信功能。网格(Great Global Grid,GGG)是构筑在WWW上的一组新兴技术，将高速互联网、高性能计算机、大型数据库、传感器、远程设备等融为一体，把整个互联网整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源的全面共享。网格借用电力网(Electric Power Grid)的用语，目的是使科学家们像使用电力网一样，方便地使用计算能力、数据库、实验设备、协同工作，消除信息孤岛和资源孤岛。将WWW升级为GGG，是构筑知识基础结构必不可缺的物理基础和技术平台。网格技术在知识服务中将起到如下作用：突破空间障碍，建立彼此可共享信息、资源、应用工具与知识的虚拟组织(Virtual Organization)。有效管理分散于各机构之异质(Heterogeneous)资源，促进资源共享与利用。整合网上的各式计算资源，汇整为远超过单一计算系统和单一机构所能提供的计算能力，有助于科学家们处理更大尺度、复杂度更高的问题。建构安全、稳定、快速的海量数据储存、管理与共享机制。实现资源有效利用的最佳化。有效地增进国际间分工合作与资源整合。
3.2 Web Services
信息服务界的任务是利用网格技术平台，建设信息网格，以适应科研环境变化的需要。不同的应用，不同的企业所使用的开发语言不同，部署平台不同，通讯协议也可能不同，对外交换的数据格式也有着很大差异。如何去解决语言差异、平台差异、协议差异、数据差异，实现大范围的跨企业实体的应用系统对接，这是网络服务面临的一大问题。Web服务技术(Web Services)提供了这一问题的解决方案。Web Services的主要目标就是在现有的各种平台的基础上构筑一个通用的与平台无关、语言无关的技术层，各种不同平台之上的应用依靠这个技术层来实施彼此的连接和集成，从而可把现在以传输信息为主要功能的Internet网变成到处可实现计算资源、存储资源、信息资源、知识资源等全面共享的网络。Web Services要解决五个“透明”——名词透明、位置透明、平台透明、检索透明、编码透明。
(1)名词透明让用户无须知道名词而能够检索他所需要的数字实体。通常做法用描述性元数据进行查询，这些元数据用逻辑名词空间表现。逻辑名词空间用于构筑独立于不同系统的名词，并对数字实体提供全球一致的标识，只要这个数字实体已在系统上登录。
(2)位置透明让用户无须知道存放位置而能够检索数字实体。通常做法把逻辑名词空间的全球一致标识挂接到物理存储位置和物理文件名。对网格拥有的存储数据，当数字实体移动时，存储位置和物理文件名的管理属性可以自动保持一致地进行更新，检索控制自动与逻辑名联系。
(3)平台透明让用户能够从任意类型的存储系统中检索他所需的数字实体。通常做法是采用存储目录抽象表的办法。数据网格依靠协议让存储系统与存储目录抽象表定义的操作进行互动。每当某一存储系统加入到数据网格时，数据网格需要增加一个新的驱动器类支持新的存储系统的特定协议。当用户要检索已存储元数据属性并给定逻辑名空间的信息库时，也需要相似的平台透明。信息目录抽象是指一组在信息库或数据库中处理信息所需的操作。
(4)检索透明让用户能够以一个更好的检索机理检索数据网格存储的数据。检索抽象是可在数据网格内执行的一组操作或服务。特定的检索机理放在检索抽象表的顶端，这样每个不同的学科可以选用特定的检索机理进行检索。
(5)编码透明让用户在原来的应用结束之后可以继续显示和处理某一数据实体。通常做法需要理解相关的数据模型和编码标准。转换式移植是把某一编码标准转换为另一个非专用、正式出版、可检索多种应用的格式。转换式移植可用于跟踪基础设施的演变而不管编码标准如何。
3.3 知识组织系统[8，9]
知识组织系统(Knowledge Organization Systems/Services,KOS)，是各种对人类知识结构进行表达和有组织的阐述的语义工具(Semantic Tools)的统称，包括传统图书馆建立在文献单元基础上的分类法、标题表、叙词表以及更泛指的情报检索语言、标引语言，也包括网络时代建立在概念单元或只是单元基础上的概念地图(Concept Maps)、语义网(Semantic Networks)、概念本体(Ontologies)等。传统的知识组织工具在庞杂的网络信息资源面前黯然失色，不论在速度上、质量上、效率上都无法拿出与文献资源增长水平相应的手段。过去的10年中，图书馆信息科学领域之外的IT业界在尝试了无数的工具和方法，直到走过360度后，才又发现知识组织系统的魅力，并掀起对网络环境下知识组织系统的研究、开发、应用的新一轮高潮。应该指出，传统知识组织和网络时代的知识组织有共性的东西，都是对人类知识结构进行表达和有组织的阐述的语义工具，但是后者并不是前者的简单的重复或改良，而是螺旋式上升的质的飞跃。
知识组织系统根据其对人类知识结构的表达能力可划分以下几类：
词单型(Term Lists)：如Gazetteers地名表、Glossaries/Dictionaries词汇/字典、Authority Files权威文档、Synonym Rings同义词环等。
分类型(Classification & Categorization)：如Subject Headings标题表、Categorization Schemes范畴表、Taxonomies体系分类表、Classification Schemes分类法等。
关系型(Relationship Groups)：如Thesauri叙词表、Concept Maps概念地图、Semantic Networks语义网、Ontologies概念本体等。
各类知识组织工具功能和用途不同，但它们之间不是相互排斥的，而是相互补充的。例如分类法有主题索引，叙词表通常带有范畴表。当前，随着知识管理和服务领域的扩大，知识组织系统的研究是各个领域关注焦点，尤其Ontology(概念本体)的研究更是研究热点。Ontology与叙词表关系非常密切，可以说Ontology在语义关系上是在叙词表基础上起步的，实际上许多著名的Ontology是在原有叙词表基础上发展而成的。但是，Ontology与叙词表有着实质性的差异，当前我们应该认真、全面了解Ontology研究的一切细节，才能把握当前知识组织系统未来的走向。
叙词表用自然语言词语作为标识，直观表达信息主题概念，以直接标引信息为目的。叙词表是供人使用的，即便实现了机读化，仍然是用于人的理解和使用，例如标引人员用于标引或者用户用于检索。叙词表主要通过5种具体的参照方式——“用”、“代”、“属”、“分”、“参”来表达和揭示叙词之间的概念关系。这些关系往往没有经过严格的定义，经常导致词间关系含糊不清。叙词表通过范畴(分类)索引，将叙词按其概念所属学科或范畴分成若干大类，大类下再分为若干小类，小类下则将主题词按字顺排列，形成一个类似体系分类表的分类系统。这样的概念层次关系的表达能力是有限的。此外，叙词表不能用标记语言及数学语言表达，很不利于计算机对主题内容的自动处理。
Ontology的最大特点是供机器理解和使用。Ontology的目标则是捕获相关的知识，提供该知识共同的理解，确定该领域内共同认可的概念，从不同层次的形式化模式给出这些概念以及它们相互间关系的明确定义，并通过概念间的关系来描述概念的语义。Ontology在语义关系揭示程度上普遍进行了更深、更广的挖掘和扩展。例如UMLS生物医学Ontology的概念共设计了135种语义类型和50余种语义关系，并以语义类型为“节点”、以语义关系为“链”形成了一个完善的语义网络结构。另外Ontology还可以通过对概念添加属性，对属性添加逆反属性，属性与属性之间再添加映射关系，可以体现许多在叙词表中无法描述的关系。Ontology以其良好的概念关系、层次结构和对逻辑推理的支持能力，采用一阶谓词逻辑的数学语言，与Metadata、XML、RDF(S)、DAML+OIL等标记语言配套使用，从而可为计算机理解和处理语义内容提供可能性。一部完整的Ontology一般都具备概念、关系、函数、公理和实例这5个基本的元素。根据Ontology的描述对象不同，Ontology还可分为顶层Ontology、通用Ontology、领域Ontology和任务Ontology等类型。总之，Ontology作为一种能在语义和知识层次上描述信息概念模型的建模工具，在知识组织方面具有很大优势，但Ontology的构建是一项非常费时费力的工作。目前国内外正在积极研究Ontology自动化编制和利用叙词表来构建Ontology的问题。
3.4 创建科研网络协同环境
“协同”(Collaboration)是从“合作”、“协作”、“协调”这些概念衍生而来的。“协同”成为信息服务的一个时尚用语，是同人们获取信息和知识的途径发生变化有着密切的关系。据Gartner 2002年的一份研究报告说，“企业雇员从别人直接获得50％-75％对他们有用的信息。企业80％以上的数字化信息存储在个人的硬盘或个人文件里。企业个人掌握着知识经济的钥匙，一旦他们离开企业这把钥匙则丢失掉。”另据国外对一些成功的企业信息服务现状的调查，信息提供大致比例是：提供企业信息5％，提供产品服务的信息5％，利用外部可获取的信息5％，利用专家经验15％，通过团队协同获得信息25％，通过专业社团(Community of Practices，COP)获得专业知识(Best Practices)45％。
以上说明，通过同事、同行、专业团体获得信息和知识，要比图书馆途径更直接、更有用。从图书馆信息服务通常获得的是信息，而从同事、同行、专业团体获得则是知识。于是，建造协同环境就成为知识管理和知识服务的一项重要课题受到重视。协同是指一种两个或两个以上的个人或机构之间为实现靠单方面也许不能实现的目的而产生的关系。他们共同设定目标，每一方贡献各自的资源，每个实体或个人贡献自己的特长，彼此公开思想，大家共享思想，团体和个人负担各自的费用，而大家都从完成的结果得到好处。协同是一个泛义词，可用在协同工作、协同办公自动化、协同技术、协同软件、协同网、网络协同等场合，但目前信息服务或知识管理通常都是通过网络(宽带、移动、网格)创建协同环境并开展相关服务，称之为网络协同(Collaboratories)。
从服务项目看，网络协同可包括专业社团(COP)、专业知识(Best Practices)、在线讨论、远程教育、远程培训、新闻发布、网络会议、网络展览、思想风暴(Brainstorming)、同行交谈、虚拟大学及其课程、应用培训、雇员交流、董事会议、演示、研讨会、产品发布和介绍、演讲、旅游、研究团队协同、协作性共同创作、共同制定项目、客户吹风会、产品首次展示培训、建立社团、赞助商交流和赞助等。
从技术上看，网络协同提供的功能包括共享网浏览、PowerPoint演示、应用共享、内容共享、桌面共享、声音和视频流、文献可视化、共享书写板协同、实时调查、远程拷贝、多样化报表、动态会议控制和远程参与(一对一，一对多，多对多)、录音和回放、提问管理、程序模版、管理报表、电子商务支持等。
网络协同服务为科技人员提供计算机通信渠道和协作空间，突破地域、机构、学科界限，扩大科研团队，提供更加人性化的知识交流方式，提供科研人员之间进行充分融合、交流，边缘学科、交叉学科互补成长的良好环境，是知识服务的重要工作模式。
3.5 个性化服务[8，9]
传统信息服务以系统为中心，系统提供什么，用户就用什么。Internet上随机更新的、无序、急剧膨胀的信息，带给用户的是信息过载和信息迷航。用户或不知道如何贴切表达自己的信息需求，或不知道如何有效地去查找信息。网上海量的信息和用户驾驭信息的能力形成了强烈的反差。任何人、任何地点、任何内容、任何格式、任何设备的“五任何”个性化检索服务成为以人为中心的信息服务的目标。以系统为中心提供服务还是以人为中心提供服务，这是信息服务和知识服务的分水岭。这个分水岭将深刻地改变信息的传播方式，并对信息的采集、加工、传递、利用和控制产生深远的影响。个性化对信息组织，要求内容揭示兼具深度与广度，内容清晰、可理解、内容针对性强，很好的开放性和广度的柔性。个性化对导航系统与界面，要求权威导航，资源跨平台无缝链接，细致有效的分类，界面人性化，使用简便，提示清楚。
个性化信息服务能够根据不同用户的不同特点和需求为用户提供特定的信息服务，目前有信息资源的定制访问、信息过滤、主动推荐、个性化信息检索、从搜索引擎到基于Agent的主动提供以及多样化参考咨询等应用方式。智能Agent能够在用户不参与的情况下独立发现和索取符合用户需求的可利用资源，主动将检索结果存入本地数据库，以待提供给用户。数字参考服务包括：MyLinks、MyUpdates、MyContents、MyCatalog、My Document Delivery等多种方式。例如：
(1)个人图书馆或信息服务机构定制图书馆资源及其他Web资源；
(2)个人图书馆管理；
(3)最新资源通告消息；
(4)与图书馆自动化系统OPAC的接口；
(5)个人链接收藏；
(6)提供馆际互借和原文传递服务；
(7)个性化页面及资源显示；
(8)与搜索引擎连接；
(9)共享图书馆；
(10)从图书馆选择资源的自动更新下载；
(11)本站快速检索；
(12)Web链接检查工具；
(13)图书馆网站资源可直接添加到“My Library”；
(14)网上实时咨询服务；
(15)网络会议咨询服务；
(16)专家咨询服务；
(17)协同数字参考服务。
4、结语
信息服务向知识服务转化是时代的要求，是信息服务业在知识社会生存和发展的必然选择。知识基础结构的建设是国家行为，是全社会各行各业的共同事业，它同信息服务业的发展关系尤其密切。知识服务的发展不能脱离国家知识基础结构的发展，但是信息服务业同时也是建造“泛在知识环境”的生力军。我们在寻找知识基础结构关键技术的解决方案，实际上也是在为国家知识基础结构大厦的建设添砖加瓦。信息服务业为我国科技进步、经济振兴和社会发展做出了重大贡献，今天应该与时俱进，锐意创新，为知识社会提供知识服务。例如，知识组织这门科学，同图书馆信息服务有着历史、学术、血缘联系，如果我们率先探索和研究Ontology之类关键技术的解决方案，在未来将有力推动电子商务、电子政府等信息化的发展，也必将为智能信息技术的发展做出积极贡献。
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