【CALIS（联合目录中文期刊数据维护实例探析.doc）】在高校图书馆信息资源建设中，CALIS（中国高等教育文献保障系统）作为重要的资源共享平台，承担着全国高校图书情报资源的整合与服务功能。其中，联合目录系统的建设与维护是确保信息资源高效利用的关键环节。尤其在中文期刊数据的管理方面，由于其种类繁多、更新频繁、来源复杂，如何实现数据的规范化、标准化和持续性维护成为图书馆员面临的重要课题。

本文以实际案例为基础，对CALIS联合目录中中文期刊数据的维护过程进行深入分析，探讨其在数据采集、加工、校验及更新等方面的具体操作流程，并结合实践中的问题与应对策略，提出优化建议，旨在为相关工作人员提供参考与借鉴。

首先，在数据采集阶段，中文期刊信息主要来源于各成员馆的馆藏目录、电子资源数据库以及国家图书馆等权威机构。然而，由于不同系统间的数据格式不统一，信息字段缺失或重复等问题较为常见。例如，部分期刊的ISSN号缺失、出版单位信息不完整，甚至存在同一期刊在不同系统中出现多个条目，导致数据冗余。针对这些问题，需要通过人工核查与自动化工具相结合的方式，对原始数据进行初步清洗与整合。

其次，在数据加工过程中，关键在于信息的标准化处理。例如，对期刊名称进行规范命名，统一使用标准的分类代码，如《中图法》分类号，以及准确标注期刊的出版周期、卷期号等信息。此外，还需对期刊的索引信息进行补充，如摘要、关键词、作者等元数据，以提升用户检索的准确性与便利性。

在数据校验环节，系统自动比对与人工复核相结合是确保数据质量的重要手段。通过设置合理的校验规则，如ISBN/ISSN有效性检查、标题一致性比对、出版日期逻辑验证等，可以有效识别并修正错误数据。同时，定期组织专家团队对重点期刊数据进行抽查，进一步提高数据的权威性和可信度。

最后，在数据更新方面，由于中文期刊的出版具有较强的动态性，许多期刊会因停刊、改名、合并等原因发生变化。因此，建立一套完善的更新机制至关重要。一方面，可借助网络爬虫技术实时监控期刊变动情况；另一方面，鼓励各成员馆及时反馈数据变更信息，形成闭环管理。

综上所述，CALIS联合目录中中文期刊数据的维护是一项系统性、长期性的工程。只有通过科学的方法、严格的流程和高效的协作机制，才能确保数据的完整性、准确性和时效性，从而更好地服务于高校教学科研与知识传播。未来，随着人工智能与大数据技术的不断发展，数据维护工作将朝着更加智能化、自动化的方向迈进，进一步提升图书馆资源管理的效率与水平。