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档案信息资源具有来源多样、内容丰富、信息分散、数据繁杂等特点，这对档案部门的信息管理和开发利用能力提出了较高要求。大数据技术通过新型的信息处理模式和技术，解决了一些传统软件工具难以应对的数据问题，为档案信息管理和开发提供了新的解决方案。

青岛市档案馆完成的“大数据背景下档案信息资源挖掘策略与方法研究”项目，以大数据技术在档案管理中的应用为核心，探讨了大数据技术与档案信息资源建设、管理、开发的有机结合，取得了显著成果。该项目获得了2017年度国家档案局优秀科技成果二等奖。

研究成果

1. 提出档案信息资源数据化的发展思路

传统载体档案的数字化极大提升了档案信息管理和利用的效率，也为长期保存档案资源提供了新手段。然而，早期档案数字化主要集中在图像格式的转换，未能直接解决档案内容的管理和开发问题。随着数字化工作的深入，特别是“增量电子化”理念和OCR技术的发展，档案信息资源逐步实现了从“数字化”到“数据化”的转变。数据化旨在使计算机能够自动分析、理解和处理档案信息，从而改变传统的“页面阅读”模式，转向“内容控制”和“信息开发”。

大数据技术追求的是对概率和趋势的理解，而非局部或细节的精准性。因此，档案数据化成果即使存在一些不精确性，也完全可接受。这种灵活性有助于档案信息资源建设的拓展，尤其是在智慧城市背景下，数据化档案信息资源的特点包括来源广泛、类型多样和格式复杂。为此，课题组建议建设一个集数字化和数据化、传统资源和非传统资源于一体的档案信息资源库，为数据挖掘等技术提供基础信息。

2. 探讨数据挖掘技术在档案管理中的应用场景与实施策略

数据化档案资源蕴含丰富的信息，通过数据挖掘技术，可以在档案信息资源建设、管理、开发及业务管理中发现有效的新模式，从而提升工作效率。课题组指出，数据挖掘成果的价值不仅取决于技术，更在于“档案意识”和“业务需求”。基于此，课题组提出了数据挖掘技术在档案资源建设、管理、开发和业务管理四个领域的具体应用场景和实施策略。

例如，通过数据分析和建模，可以发现新的档案类别和归档工作趋势，提高归档文件的齐全完整程度和准确性。此外，通过数据挖掘技术，可以建立虚拟人名库和文件字号库，提升档案检索效率。还可以通过算法抽取文件摘要，以低成本满足档案利用需求。课题组还通过对档案目录的词频分析，构建了档案开放划控词库，提高了档案开放划控的效率。

3. 构建基于数据挖掘技术的档案信息资源智能检索模型

课题组基于专家利用档案的经验和一般用户查阅档案的习惯，构建了11种智能检索模型，旨在提高档案信息的查全率和查准率。这些模型包括因果关系模型、对象的作用与影响分析模型、对象的性质地位分析模型、热词检索模型、数据相关关系模型、文本相关关系模型、递进关系模型、类似和相关关系模型、近义词检索模型、交叉关系模型以及人物检索模型。

4. 搭建档案智能检索和共享服务平台

为了探索档案信息资源数据挖掘的有效途径，课题组搭建了一个档案智能检索和共享服务平台，运用关联、分类、聚类等技术设计数据挖掘工具，实现了档案资源的智能检索和聚合。该平台以档案信息资源的挖掘分析服务为目标，由结构化数据挖掘组件、文本数据挖掘组件、多维建模组件和全文检索组件构成，具备实用的数据挖掘和信息服务功能。

创新点

• 新理念：提出了一种新的档案信息资源建设理念——档案数据化，并针对大数据环境下的档案信息资源提出了分类标准。
• 新思路：拓宽了档案数据挖掘模型的开发思路，归纳了档案数据挖掘的一般规律，提出了结合数据挖掘算法与档案信息开发的具体方法。
• 新平台：构建了档案智能检索和共享服务平台，验证了多项关键技术的实用性和可行性，为后续应用积累了宝贵经验。

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