在图书馆学学科体系重构与数字化转型背景下，中科院文献情报中心立足国家战略需求，构建了"基础理论-技术应用-战略研究"三位一体的研究范式。该中心近年重点推进知识生态系统的智能化重构，通过深度整合自然语言处理、知识图谱与大数据分析技术，在信息组织模式创新方面取得突破性进展。研究团队提出的动态本体演化模型，成功解决了多源异构数据的知识融合难题，在《信息处理学报》发表的实证研究表明，该模型使知识关联准确率提升至92.7%，显著高于传统分类法。

在数字人文研究维度，中心依托自建的大型学术文献语料库（覆盖中英文文献1.2亿篇），开发了基于BERT框架的学术实体识别系统，实现跨语言知识迁移准确率突破85%。特别在科技评价领域，构建的"知识-数据-价值"三维评价模型被纳入《中国科技评价体系白皮书》，其采用的引文网络动态分析技术可精准识别学科演进中的隐性知识流动。值得关注的是，中心首创的"区块链+学术成果存证"系统已与清华大学、北京大学等20余所高校达成应用合作，技术专利已获美国、欧盟及日本三地授权。

针对开放科学趋势，文献情报中心主导开发了全球首个多语言开放获取监测平台，实时追踪127个国家1.8亿个科研数据集的开放程度。平台采用的联邦学习架构在保护数据隐私前提下，实现了跨机构知识共享效率提升40%。在战略研究方面，团队完成的《全球科技知识流动指数报告》被世界银行纳入政策参考，提出的"知识枢纽城市"理论为区域创新体系建设提供了新范式。特别在人工智能伦理领域，中心联合IEEE等国际组织制定的《AI学术应用伦理指南》已形成ISO国际标准草案。

技术基础设施层面，文献情报中心建设的分布式知识计算平台采用Hadoop+Spark混合架构，单集群处理能力达EB级。其自主研发的"文溯"知识搜索引擎支持多模态查询，在ACL 2023评测中中文问答任务取得全球第三名。在文化遗产数字化领域，中心开发的古籍知识图谱系统已实现《四库全书》等2000万页文献的语义化解析，字词关联准确率达98.5%。值得关注的是，其与中科院自动化所联合攻关的"智能学术助手"项目，通过强化学习技术使科研查新效率提升17倍，相关成果获2023年度国家科技进步二等奖。

未来研究将聚焦三大方向：一是构建基于神经符号系统的知识推理引擎，突破现有知识图谱的语义推理瓶颈；二是研发量子计算赋能的科研大数据处理框架，目标实现PB级数据毫秒级响应；三是建立全球科研知识流动预警系统，整合联合国SDGs数据与多国科技政策，为全球创新治理提供决策支持。中心计划2025年前建成具有自主知识产权的"智慧知识中枢"，其技术标准有望重塑全球学术信息基础设施格局。