【摘 要】随着网络信息技术发展，使传统的情报收集、检索和分析面临着前所未有的海量信息处理压力，因此情报的智能化处理需求变得越来越迫切。如何建立一套科学、高效、实用的情报智能化处理系统是目前情报界的主要研究课题之一。主要探讨了在开发情报智能化处理系统过程中，如何运用和体现情报学的基本原理，以保证智能处理机制符合情报的基本规律。
【关键词】情报学；基本原理；智能处理
0 引言
信息技术的快速崛起促进了情报处理系统的大踏步发展，互联网的应用更是使情报收集、检索和分析面临着前所未有的海量信息处理压力。因此情报的智能化处理需求变得越来越迫切，同时情报的智能处理也能为决策部门提供更加科学、客观的依据。然而，在大数据时代，信息的海量性、异构性和无序性使得情报的即时获取、智能解析和准确评价等方面都存在着许多困难。
另一方面，情报学作为一门新兴学科，与其他学科一样具有一些带有普遍意义的、基础性的思想和原则，这些思想和原则主导着情报学的发展，我们称其为情报学的基本原理。无论时代怎么发展，技术怎样创新，这些基本原理作为独立的理论或规律在情报学中的作用和地位是不会改变的。
由此可以得出，情报的智能化处理机制和系统的建立，一定要基于情报学的基本原理，否则将使情报工作陷于纷繁复杂的泥淖之中不能自拔。情报应该是对关注对象所处环境与状态的全面监测过程，即通过广泛搜集相关的大量信息，经过筛选、提炼和综合分析，对关注对象进行综合评定，进而提出相应对策的过程。这是一个计算机高效处理性能与情报分析人员判断相结合的智能系统，从智能处理的系统性和情报学的基本原理出发，可以将智能情报处理系统分为信息/数据层、逻辑业务层和功能层三个层次，而情报学的基本原理在这三个层次中都有不同程度的运用和体现。
1 基于离散分布原理选择信息源
信息/数据层，是将分布在世界各地的感兴趣的信息资源采集下来并进行初步处理，形成网络信息资源库，进一步按照所属领域构建相关的知识库。这项工作是情报智能化处理机制的基础部分，工作量巨大，且时效性很强，因此可交由计算机按照事先设定好的程序自动检索完成。其检索程序的设计应遵循情报的离散分布原理。
信息、知识和情报是以离散形式分布的，在离散的基础上趋于集中。情报的离散分布现象是全部情报活动的基石，因此对情报分散规律的研究不仅有助于信息资源库和知识库的建立，也将对情报学的发展起到奠基性的作用。迄今为止对情报离散分布现象研究最富盛名的成果是布拉福德（Bradford）定律，它与描述科学生产率分布的洛特卡（Lotka）定律，词频分布的齐夫（Zipf）定律，文献增长老化的指数定律具有共同的渊源和机理。布拉德定律在研究中创造了频次-等级排序法：按某一具体事项（如标题、作者、关键词等）在其主体来源（如期刊、作者集合等）中出现的频次按递减顺序排列，就会导出布拉德福分布，其特点在于所考察的具体对象大多数都集中于少数主体来源[1]。例如，某一主题的科学论文约三分之二集中在少数期刊上。导致这种结果的主要原因是，作者在写文章或发表文章时，总是希望选择常用的、传递功能强的词汇和期刊。这种现象实际上是情报离散分布基础上形成的核心趋势，是成功经验积累的结果，也是“马太效应”的表现形式。
因此，在运用计算机自动检索技术搜集情报过程中，应充分考虑情报的这一基本原理，首先选择相关领域的权威期刊或网站，这些期刊或网站往往集中了大量的有价值的知识和情报。以这些期刊或网站作为相关领域情报的主要来源，不仅能提高情报检索的效率，而且能保证所搜集情报的质量。
2 利用有序性原理对情报进行“深加工”
搜集到信息资源库或知识库里的“情报”，准确的说还不能称之为情报，只能称其为有价值的但未经处理的信息。按照情报智能化处理机制的要求，接下来在信息资源库和知识库的支持下，计算机将完成信息的逻辑计算，包括对相关信息的进一步分/聚类、信息的访问与传递、信息的业务管理，以及为情报分析人员提供交互工具、评估工具、建模环境等，这部分工作在情报智能化处理机制中称之为逻辑业务层，由计算机和情报分析人员共同完成，其工作的机理同样需要遵循情报学的基本原理――有序性。
情报结构无论是以自然系统存在还是以人工系统存在，都具有某种“序性”。研究和揭示这种“序性”是设计最优情报系统的基础。情报的有序性结构既来自情报创造过程的机理，也来自知识体系自身的组织功能。在知识体系结构中具有不同的功能，但都会通过知识的自组织而形成有序性结构。20世纪70年代中期，布鲁克斯曾提出描述情报作用的基本方程式：
K[S]+ΔI=K[S+ΔS]
式中K[S]为原有的知识结构，K[S+ΔS]为吸收情报以后的知识结构，ΔI为增加的情报。这个方程式说明新的知识结构形成是由于吸收情报的结果。30多年来这个以伪数学形式表达的简单方程式引起了人们广泛的兴趣和关注，认为它对描述情报的概念和作用是最基本的。
情报不仅仅是简单的逻辑计算，更重要的是情报分析人员对信息的解读和加工。这种对情报的“深加工”是以新知识结构的产生为目的，是以人为中心的信息处理过程。因此情报智能处理系统的设计应利用情报的有序性原理，模拟情报人员工作时的动态思维过程，综合人的认知判断能力与计算机的逻辑运算能力。这不仅需要通常意义上的算法、建模与仿真，更重要的是启发人们对新知识结构的认知，为进一步的科学决策提供有价值的和有竞争力的情报服务。
3 面向实际应用提供多功能情报服务
情报最突出的特点就是“智慧”，它不是简单的数据堆积，也不是简单的信息加工，而是要注入许多创造性的智力劳动，从反映客观事物的信息中，通过识别、分析、评价，最终形成新的增值情报产品，并服务于科学决策[2]。因此，智能情报处理机制必须要面向实际应用，为用户提供如标准事件、可能性事件、突发事件等多种应对方案，以及决策性咨询服务等。
在此过程中应体现出情报的准确性、预见性和易用性原理。随着获取信息渠道的不断拓宽以及信息智能处理技术的研发，情报服务也从最初的“比多比全”发展为现代的“比精比准”[3]。情报的准确性，不仅指情况的真实、数据的准确，更重要的是分析判断的准确。这种提前的判断体现了情报的预见性。情报是为计划、决策提供依据的，是为将要实施的行动服务。因此，情报的准确性和预见性，是情报服务的最高价值体现。
此外，在提供情报服务过程中，还应充分考虑其易用性的原理。人类交流、获取和利用信息、知识、情报，总是趋向简捷、方便、易用和省力。穆尔斯定律指出，一个情报检索系统，如果用户从它取得情报比不取得情报更伤脑筋和麻烦的话，这个系统就不会得到利用。因此，智能情报处理机制一定是从用户的角度出发，建立在易于存取、易于利用的基础之上的，甚至在某些情况下用户对于情报的易用性比情报本身的要求都高。
4 结束语
综上所述，智能情报处理机制应该是以情报学基本原理为基础建立和发展的，网络信息技术为智能情报服务系统的开发提供了实践的土壤。相信在不远的未来，以情报学基本原理为基础、以用户实际需求为导向的智能情报服务系统必将得到长足的发展和广泛的应用。
【参考文献】
[2]吕志坚，王冠宇，崔霞.网络环境下情报智能处理机制研究[C]//北京科学技术情报学会年会.，2009，12.
[3]陈佳.网络信息智能处理技术在企业竞争情报系统的应用[C]//第十八届全国计算机信息管理学术研讨会论文集.2004，10.
