乡村振兴战略对宅基地档案管理提出数字化要求。传统人工整理模式面临数据分散、检索困难等困境。知识图谱、智能算法、元宇宙、区块链等技术为档案管理智能化转型提供了路径，形成数据关联、深度挖掘、虚实融合、安全流转的应用体系。

数智融合驱动宅基地档案管理范式重构

在数智融合驱动宅基地档案管理范式重构中，多源数据融合和智能算法的结构化转换起到核心作用。一方面，系统借助统一接口与ETL技术整合农业农村、不动产、地籍等多源异构数据，经过清洗、映射及质量校验后为宅基地、申请人等核心实体设置唯一编码，打通信息壁垒形成贯穿申请、审批、发证全流程的数据链，实现各环节无缝衔接与实时同步。另一方面，智能算法对非结构化档案文本展开深度解析，基于BERT等模型的命名实体识别系统精准提取申请人、地块编号等关键信息，结合关系抽取技术构建“实体-关系- 实体”的三元组知识网络。通过属性标注添加类型、时空等多维信息，生成结构化知识元数据，把零散档案转化为标准化知识单元，为深度检索与关联分析奠定基础。

智能技术赋能档案资源价值释放的多维路径

知识图谱技术重构档案资源组织模式

知识图谱技术将审批材料、权属证明、村级审核文件等异构数据转化为语义关联的实体关系网络，打破传统档案以卷册为单位的物理存储限制。在本体构建阶段，宅基地档案领域的概念体系能够得以确立，明确宅基地、申请人、审批机构、地块位置等核心实体的属性框架，并且通过RDF三元组形式呈现“某申请人-拥有-某宅基地” “某地块-位于- 某村组”等语义关联。图数据库借助用节点表示实体、用边表示关系的存储结构，配合SPARQL查询语言实现多路径检索与子图匹配功能。基于本体规则的知识推理引擎通过逻辑演绎，满足“查询某农户名下所有宅基地”“追溯某地块历史权属变更轨迹”等复杂查询需求，为权属追溯、政策解读及纠纷裁决提供知识支持。

对话式智能问答提升档案利用服务效能

智能问答系统基于自然语言处理技术构建人机交互界面，突破传统目录查询及人工查阅方式的限制，问句解析环节采用词汇解析、语义标记等手段来提取关键信息与查询要素，并且借助意图分类模型判断用户需求类型。语义检索引擎在档案知识图谱中实现图形化匹配，能精确找到目标答案节点并评估相关程度。答案生成模块运用自然语言生成技术把结构化信息转化为连贯文本，具有表格、图示、时间线等多种展示形式。对话管理模块追踪历史交互记录，处理多轮对话中的指代关系及上下文理解，帮助普通群众、基层工作者及审批人员通过简单提问突破专业门槛，高效获取产权证明、办事流程、政策条款等资料，推动档案资源从静态凭证向动态知识服务升级。

元宇宙视域下宅基地档案智慧服务场景创新

知识图谱构建宅基地档案语义关联网络

知识图谱技术将宅基地档案从离散的文档集合转化为具有语义逻辑的知识网络体系。通过自然语言处理手段深度分析审批文件、权属证明、地籍图等文本资料，利用命名实体识别算法抓取申请人姓名、身份证号、地块编号、审批日期、四至界限等核心数据，通过关系抽取模型确立宅基地与农户、村集体、审批部门之间的权属关联、流程逻辑及空间关系。在本体构建阶段设计宅基地档案领域的概念模型与属性体系，将“宅基地”确立为核心实体类别并设定面积、用途、取得方式等属性维度，构建起与“农户”“地块”“审批文件”等实体类别的语义关联。

知识融合模块依靠实体对齐技术解决不同数据源里，同一宅基地因编码差异所造成的指代混淆问题，并且利用本体映射方法把各镇街的表格格式与字段命名进行标准化整合，以此构建出全区统一的知识表示模型。图数据库按照节点存储实体、边存储关系的图结构来组织，支持像SPARQL这类图查询语言实现多跳路径检索及子图匹配，能够满足如“查询某农户名下所有宅基地及审批时间线”“追溯某地块历次权属变更链条”等复杂语义查询需求，把分散的档案数据转化成可计算、可推理、可追溯的知识关联网络。

智能算法驱动档案数据深度挖掘与预测

智能算法为宅基地档案数据的深层价值发现提供了技术路径。机器学习模型对历史审批数据进行模式识别与规律提取，采用聚类分析方法可以揭示不同区域在审批时效性、材料完备度及退件因素等方面的差异特点，K-means算法把各区域划分为“管理规范型”“流程高效型”“问题突出型”等不同类型，进而为实施精准化管理策略提供数据参考。同时，时间序列分析技术能够对宅基地审批数量、用地规模、申请类别等关键指标的发展趋势进行预测，借助ARIMA模型结合人口迁移、城镇化水平等外部因素建立多元回归方程，可预估未来三年各区域的宅基地审批需求量与用地承载压力，为土地总体利用规划的修订调整及年度用地指标的合理分配提供量化依据。

关联规则挖掘算法从海量审批案例中发现权属纠纷的高频触发因素，Apriori算法用于发掘“四至不明”“反复过户”“超出标准占地”等风险要素的关联规律，还能测算各因子的支持度与置信度，进而建立起纠纷预防指标体系及风险评估框架。在档案图像识别方面，深度学习技术通过训练卷积神经网络模型，可自主提取地籍图中的地块边界、建筑轮廓及道路走向等空间要素，完成纸质图纸的矢量化及地理坐标标记，为宅基地分布热力图绘制、违规占用识别及用地结构优化等智能化空间应用提供数据支持。

虚实融合技术重塑档案利用服务模式

虚拟现实与数字孪生技术突破了传统档案查阅的二维平面限制，构建三维立体的沉浸式利用场景。数字孪生平台汇集宅基地审批档案、地籍测绘信息、无人机航拍图像及建筑物实景模型等多样化异构数据，借助GIS空间分析方法及三维建模技术，在虚拟空间构建出与真实村落高度吻合的数字化映射，保证每一处宅基地在虚拟场景都有对应的三维地块模型。用户佩戴VR设备进入虚拟村落后，以第一视角自由浏览整体村貌，点击任意地块就能查看档案详情弹窗，获取该地块历史审批材料、权属变动情况、四至边界坐标及建筑物面积等结构化信息。通过时间轴功能可追溯该宅基地从申请到发证的完整审批过程，空间叠加分析工具能展示不同时期地块范围的演变情况。

区块链技术为档案数据流转构建可信化保障机制，采用联盟链架构把农业农村局、自然资源局及各镇街审批部门设为参与记账的节点，审批材料的创建、更新与访问等活动都通过智能合约自动记录在分布式账本之上。运用哈希算法为每份档案文件创建专属的数字指纹标识，结合时间戳技术保障操作时间真实且不可更改，智能合约模块内置档案使用权限管理规则，农户经人脸识别或电子证照完成身份验证后,系统自动授予访问权限。当非相关方申请使用档案时，启动多层审批程序并将审批意见保留在区块链上，形成档案数据“创建即上链、访问可追踪、变更可溯源、权限可管控”的分布式安全保障框架。

结束语

农村宅基地档案管理智能化是数字乡村建设的重要组成部分。通过运用知识图谱技术构建档案语义关联网络，解决了数据碎片化与检索低效问题；借助智能算法实现档案深度挖掘与预测分析，为权属纠纷化解与土地规划决策提供数据支撑；引入虚拟现实、数字孪生等元宇宙技术，创新了档案利用服务模式，提升了用户体验。智能化大数据应用推动档案管理从被动保管向主动服务转型，释放了档案资源的潜在价值。

作者简介：蔡静宇  中国石化销售股份有限公司浙江绍兴石油分公司  

                       单豪良  浙江工业职业技术学院