前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的船舶類期刊集群信息產品融合的新需求，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
中國船舶重工集團公司擁有近30種期刊出版物服務于船舶行業，《指揮控制與仿真》作為其中一員，近年來與兄弟單位合作策劃開展船舶類期刊集群信息融合服務模式研究，并開發實現了船舶信息融合服務應用平臺，得到了上海市文創信息技術資金的支持。
在傳統的編輯出版模式下，出版的期刊是知識匯聚的最終成果，為用戶提供單一方向的專業知識服務。目前，隨著大數據、云技術、個性化、按需定制等新技術的不斷發展和成熟，傳統的船舶類期刊集群數據與信息生成流程再構造、數據與信息知識聚合、個性化的數據與信息服務產品等多種信息產品的種類和渠道可以在新技術的支持下得到拓展和服務延伸。
1.1新技術環境中傳統信息產品知識生產流程的信息融合新需求
傳統的船舶類期刊集群知識生產流程主要由作者、編輯、審稿專家等構成，信息流向一般是單方向溝通，且信息流向大多以作者的此次投稿的稿件內容為信息源，對作者的學術記錄與科研經歷等信息均給予忽略。新技術環境中，通過信息抓取與特定的相關內容匯聚，能夠獲取到作者的學術記錄、近幾年的科研動向以及自動獲取及核實參考文獻，將這些作為稿件送審的補充信息，會有助于審稿專家對此篇稿件的了解，給予準確且有價值的審稿意見。應用新技術提供信息融合服務新方式，方便作者、審稿專家、編輯的互動多維溝通，從而有利于為創新型知識的生成提供良好的學術環境支持。
1.2新技術與移動互聯網帶來的信息產品服務的新業態
隨著移動端新技術的不斷發展，相應地出現了手機應用App、微信等新的移動產品業態，給傳統的PC端產品化服務帶來了新的挑戰。手機應用App與微信等移動產品能夠精確地獲取用戶的行為信息與興趣偏好，能夠基于用戶的行為進行動態分析，從而為個性化推送與個性化增值服務提供相關的數據與信息源基礎。船舶類期刊群與相關專業學會在內容生產、專家智庫資源、活動策劃、會議組織等傳統的知識生產與服務領域具有較多優勢，需要借助于手機客戶端、微信等新媒體產品形態進行優勢互補，從而將傳統資源優勢與新的技術平臺相結合，為用戶提供與其相適應的個性化推送與增值業務服務，提高船舶類集群期刊與學會為相應用戶群服務的能力與水平，取得較好的經濟效益與社會影響力。
1.3按需定制出版與新媒體智庫融合服務
國外的期刊出版集團擁有的期刊數量、每年出版的圖書種類都較多。例如荷蘭的Elsevier，其擁有2200余種期刊，4000余種圖書，匯聚了規模較大的數據種類及其數據信息。Elsevier集團引入大數據處理技術，應用機器學習的策略、設定數據挖掘的規則，對已有的數據進行多維分析與挖掘，并且利用智能標注技術對數據資源進行多維分類，建立了ScienceDirect新媒體服務平臺，為用戶提供友好的信息挖掘與咨詢服務，獲取了較好的經濟效益，提升了集團產品在國際上的影響力。我國船舶類期刊集群由于近幾十年一直專注于船舶行業，積累了國內外船舶領域大量的數據與信息知識，可以將上述的數據分析與挖掘技術方法應用于船舶期刊集群多年來積累的數據與信息，為用戶提供行業圖書的按需定制與出版服務，以及新媒體專家智庫資源等信息融合服務。
2船舶類期刊集群信息融合服務模型
2.1模型的構建
船舶類期刊集群信息融合服務模型由數據信息源、數據信息抓取、數據信息存儲、數據信息處理、個性化數據信息產品及推送、信息融合服務處理等構成，如圖1所示。船舶類期刊集群信息融合服務模型的質量水平主要取決于數據信息源的抓取策略與算法、個性化數據的采集及匹配推送、數據信息產品的自適應多端顯示、專家智庫資源的服務水平等方面，如下所述。1)數據源信息抓取策略與算法。船舶類期刊集群信息融合服務模型的數據分析、信息聚合、個性化推送、知識流程輔助決策、數據可視化、信息多維共享等功能需要大量的數據作為基礎，數據的質量與規模性能影響模型的上述諸多特征效果，而對于信息抓取策略與相關算法的研究將決定數據抓取的質量與規模性能;因此數據源信息抓取的策略與算法將是模型構成的重要內容。模型以結構化學術元數據為基礎，通過編寫網絡爬蟲并設定數據抓取規則，國內從知網、萬方、維普資訊等知識服務商抓取中文信息元數據，國外從EI工程庫、IEEEXplore、ElSEVIER、Crossref、Plos、PubMed等知識服務商抓取英文信息元數據，重點研究元數據億條規模級別信息抓取的策略與性能，為船舶類期刊集群的數據信息服務產品提供數據基礎。2)基于數據的用戶行為分析與個性化推送方法。基于用戶的行為分析與推送一直是互聯網領域研究的熱點，并提供前端引入相關程序、后端集成相關程序、交互式引入、可視化引入等諸多技術方案來對用戶的行為進行分析，并基于用戶的行為記錄推送相關的信息與內容，為用戶提供個性化服務，提升用戶黏性與核心指標轉換率。在知識服務領域，國外的知識服務商提供了智能標注、搜索行為記錄、相關性知識推薦、關鍵詞多維分類等多種用戶行為分析與個性化推送方法來進行增值服務，提升用戶尋找信息的準確率與效率，而目前國內的知識服務商在基于數據的用戶行為分析與個性化推送方面則缺少有力的知識營銷與產品服務。隨著手機、微信等新媒體方式的出現，對于PC端、手機端、微信端用戶行為的統一分析與多維個性化推送面臨著良好的發展機遇，船舶類期刊集群信息融合服務模型自動采集用戶行為記錄、分析，將微信、手機及函件個性化推送作為核心服務內容，引入到學術性期刊知識服務領域，提升知識服務領域的服務有效性。3)數據可視化及多端信息自適應顯示。基于數據的分析結果需要以視覺的形式展示，以便為科學的決策提供服務，學術性期刊新媒體信息融合服務平臺的數據可視化研究關注于學科的研究歷史與趨勢、知識服務的研究熱點、特定知識種類的主題關鍵詞、學者群的影響力與研究方向、研究機構的研究歷史與趨勢等多維數據的可視化展示。項目還需要對PC端、移動端等同一種內容信息進行自適應顯示進行研究，以自動探測用戶的使用工具對信息進行自適應適配，以提高信息界面顯示的交互性與靈活性。4)新媒體智庫營銷與會議服務。隨著智能手機與微信用戶群的迅速擴大，專業的會議服務引入了新媒體技術的解決方案，利用新媒體溝通的便捷性與使用的方便性，將會議服務的流程與智庫營銷的模式進行了重新的規范，減少了會議主辦方與智庫服務方的諸多信息搜集和信息反饋的精力及時間，將精力集中于會議與智庫營銷的核心流程，提高了會議服務和智庫營銷的效率與應用推廣;因此，船舶類期刊集群信息融合服務模型關注于新媒體為會議服務與智庫營銷提供的信息化產品服務，其與PC端進行優勢結合，引入微信報名、微信支付、微信推送，將為會議與智庫營銷提供PC端、移動端集成的信息化會議與智庫營銷數據信息服務。
2.2模型關鍵技術的實現
1)大規模數據抓取、存儲、分析處理及可視化技術。模型的平臺實現需要大規模的高效抓取已經出版的各種知識結構化元數據作為平臺的基礎數據源，經過比較和分析，平臺擬應用分布式信息采集系統Nutch作為網絡爬蟲框架，按照設定的規則抓取相關的知識元數據。由于國內外知識出版的元數據信息量巨大，因此采用分布式存儲框架Hbase來進行信息的存儲。使用傳統的數據分析方法和工具，無法快速地對百萬級別以上條目的知識元數據進行分智能標注、聚類分析，平臺因此擬采用Spark框架對大批量的數據進行分析處理，并使用自帶的機器學習算法對數據進一步進行數據挖掘，并將相關結果通過圖表等數據可視化的方式展示出來。2)用戶行為數據的自動采集、分析及個性化服務技術。如何在信息與數據量巨大的知識資源中，發現用戶需要的信息與資源，一直是船舶類期刊集群數據與信息服務增值產品領域關注的核心問題。目前，隨著新技術的不斷出現與發展，通過在系統界面嵌入追蹤與記錄程序、后端集成分析程序、移動端與PC端集成處理分析程序來對用戶的行為數據進行自動采集與分析，并基于分析的結果向其提供所匹配的知識資源，從而達到個性化服務的效果，通過對比與分析各種方法和工具，平臺擬采用Heap框架作為用戶行為自動采集與分析框架，通過使用微信、手機、函件自動推送作為個性化服務技術的方法。
3模型的應用及效果
中國船舶重工集團公司第七一六研究所與兄弟單位聯合策劃并開發實現的船舶期刊集群數據信息服務平臺，在開發實現過程中應用了船舶類期刊集群信息融合服務模型，不斷拓展為用戶提供多形態的數據與信息增值服務，取得了雙方共贏的效果。1)船舶行業類圖書按需定制出版增值服務。服務平臺會定期采集國內外船舶領域的信息和數據，應用數據分析工具，獲取船舶行業的熱點研究領域和發展趨勢，同時根據專家學者的建議，提出圖書定制出版的重點方向，與專業出版社協同合作，完成按需定制的出版增值產品服務，打通從圖書設計到圖書定制發行的若干渠道。平臺同時將多年積累的行業數據資產重新進行知識聚合，形成若干分類專題，以內部資料產品的形式提供給用戶;同時引入國外優秀船舶類外文書籍的版權，按照船舶設計科研院所、船廠、船舶配套等用戶進行分類，按照用戶的需求進行圖書出版定制。目前按需定制出版增值服務以每年近50%的產值增長，已超越傳統的期刊出版業務收入，跨入百萬規模收入級別，取得了較好的社會效益和經濟效益。2)船舶行業類智庫與會議信息增值服務。首先，船舶期刊集群數據信息服務平臺關注中國造船工程學會、海上指揮控制與信息融合學會、火力控制學會等信息，及時獲取會議信息和會議征文方向，并結合國外相關學會和智庫提供的服務，策劃下一個年度的船舶行業智庫與會議信息增值服務的方向和主題。其次，利用中國船舶重工集團公司平臺，匯聚了船舶領域內的眾多知名專家學者和船舶設計大師，有諸多船舶企事業單位可以通過平臺約見專家學者進行智力支持，平臺同時通過個性化采集用戶的智力需求和科研需求，主動與專家學者對接，解決船舶企事業單位的技術需求。平臺會定期對用戶的需求進行深入挖掘，并結合專業會議的主題確定召開船舶類會議，解決船舶企事業單位在產品選型和配型上的信息和數據對接需求，提升船舶行業類的智庫服務能力和水平，同時獲得較好的增值服務收入。3)船舶行業類個性化服務與新媒體增值服務。首先，船舶期刊集群數據信息服務平臺對船舶領域期刊積累的歷史數據進行分析，依據作者群的學歷、職稱、單位等信息進行分類區分，為個性化與新媒體增值服務提供用戶來源。其次，對船舶領域期刊積累的專家學者群進行動態跟蹤，獲取其近年的科研動態和研究方向，為個性化與新媒體增值服務提供智力服務來源。第三，平臺不斷地對用戶進行數據采集及分析，及時了解用戶的需求，為船舶企事業單位提供定制的新媒體廣告服務，通過主題策劃，將新媒體廣告、微信公眾號軟文等相結合方式擴大用戶的產品和服務的曝光率;同時為船舶行業的專家學者提供科研數據信息服務，利用船舶行業類具有的眾多知名專家優勢，采用個性化一對一服務的模式，數據與信息產品允許多端自適應匹配顯示，提升船舶行業個性化服務與新媒體增值服務產品的滿意度。平臺已經吸引國外的驗船協會投放數十萬元的新媒體展示廣告。
4結束語
本文首先分析新技術環境中船舶類期刊集群對于數據與信息產品的知識融合需求;其次，根據新技術環境與知識管理需求，構建面向用戶多元化需求實現的船舶類期刊信息融合服務模型;最后，總結船舶類期刊集群應用新技術拓寬信息服務產品的種類和渠道，取得與用戶共贏的服務成果。平臺不斷進行模式探索與創新，后續將進一步在深度上進行不斷優化和提升，同時在實際應用中對船舶期刊類信息融合服務模型的信息與數據產品進行不斷豐富和增加，以數據和增值服務為中心，以協同化和數據驅動為特征，從而提升平臺的船舶類信息和數據服務傳播的影響力。
