互联网时代信息数量呈现出爆炸式增长态势,随之而来的是信息噪音出现,人们很难从繁杂的信息中找到所需信息。如何从海量的信息资源中快速准确的获取目标信息,最大程度的消除信息噪音,并针对用户的不同需求提供可以直接解决用户问题的知识产品,是信息时代向知识经济时代转变的关键所在。提供有针对性的知识服务而不是单纯的信息服务,是知识经济时代发展的必然要求。图书馆作为各种文献资源、数字资源、信息资源等提供利用的集中地,是为用户提供知识服务的重要支撑。但是知识之间关联不强、获取难度大成为了图书馆知识服务的主要障碍。关联技术作为语义网的最佳实践,自提出以来就掀起了学术界的研究热潮,尤其是在图书情报领域。关联数据强调数据之间的相互关联、相互联系,并支持计算机能够理解的结构化语义信息,能够为图书馆提供高质量的知识服务提供技术支撑。当前图书馆知识服务存在着资源不够丰富、资源之间的关联不够紧密等缺点,使得图书馆知识发现、知识导航、知识推荐、知识检索等服务受到了很大的限制,将关联数据应用图书馆的资源建设中能够改善这些缺点。在图书馆领域,关联数据的研究工作已经如火如荼的进行,但是大部分研究都是集中在信息资源聚合层面。本文通过探讨关联数据环境下图书馆知识服务的相关问题,提出基于关联数据的图书馆知识服务模型,深入论述其知识服务的具体内容。本文首先在分析传统图书馆知识服务存在的问题的基础上,引入关联数据的相关概念及相关技术,并对目前关联数据在图书馆中的应用进行了分析。然后在此基础上构建了基于关联数据的图书馆知识服务模型,并对该模型中的资源发布层、资源聚合层和服务应用层进行了详细论述。接着从图书馆知识检索、知识发现、知识推荐以及知识导航四种服务内容入手,深入探讨了关联数据在每一种图书馆知识服务中的作用,并构建了相应的服务框架。最后,引用康奈尔大学图书馆的VIVO系统对本文的研究内容进行验证。