文献知识发现基本参数
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文献知识发现企业商机

文本语义脑图(Text Mind Map)为辅助读者研判一篇文献的相关性,检索系统通常会针对某一文献内容特征进行单一维度的文献聚类细分。例如:依据关键词或者依据作者对检出文献进行再聚类并揭示其所对应的相关文献。 文本语义脑图突破传统搜索引擎查询结果单维列表呈现的局限性,以读者搜索词为起点,形成一个m行乘n列的文本语义概念的关联矩阵表达。其目的是辅助读者发现搜索结果内的文本概念之间的隐性知识关联以及拓展读者启发式发散思维。文献为我们提供了什么样的帮助?文献知识发现一体化

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基于中枢网关模式的文献利用统计将能够提供针对图书馆所有文献数据库的、针对各个部门的、针对单个期刊品种的、针对单个读者等等,以每篇阅读文献为基础单位的文献利用统计分析。能够真实反映读者和文献数据库利用情况,为图书馆读者服务工作和为图书馆资源采购决策(包括试用数据库)提供精细的科学依据。统计分析模块中主要分为数据库统计,用户统计,部门统计。其中每种统计,都会对其流量,浏览数,下载数,阅读数进行详细统计。并且每种统计支持年月,日等相关条件限定。选择对应的数据条件可以是单个条件,组合条件。例如:我们可以选择一个具体的数据库,,读者,部门进行统计。也可以选择对应部门下这个站点的使用情况,以及当前读者访问这个站点的情况。(本实例中,默认是统计近30天该数据库使用情况)。(这里我们选择CNKI数据库)。智能化文献知识发现平台上海半坡拥有个性化文献阅读服务:个人文献搜索、阅读历史可追溯。 读者以文献类目体系模式自建文献收藏夹。

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文献特征矩阵:为辅助读者研判一篇文献的相关性,检索系统通常会针对某一文献内容特征进行单一维度的文献聚类细分。例如:依据关键词或者依据作者,对检出文献进行再聚类并揭示其所对应的相关文献。对于读者而言,有时,用户可能更加关心的是多个文献内容特征之间的相互关联,例如想了解某位作者可能所涉及的相关主题;想了解某个主题可能涉及的作者或其他文本自由词热点等等。由此,上海半坡的文献特征矩阵技术,依据实时一站式读者文献搜索结果的TopN篇,将诸如PubMed人工标引的主要主题词(MajorMeSH)、次要主题(MinorMeSH)、作者关键词、作者、篇名自由词等5列(字段),在同一个显示矩阵里以多维度模式对文献标识(元数据列)进行聚类细分(图),并且能够同时对各个节点相互间的关联关系进行揭示(聚焦节点及其聚焦相关节点)。从而,可以辅助读者更好地区分和识别相关兴趣点和兴趣文献(发明专项权利申请:)。

文献利用:高校图书馆收藏大量的各学科、各文种、各种载体形式的文献,不是为了收藏而收藏,其收藏的根本目的是使这些文献得到*****和比较大限度的利用。对于学生读者来说,就是要通过对图书馆、对馆藏文献的正确有效利用,**地掌握科学知识,自主地进行创造活动,并为接受进一步深造打下坚实的基础。图书借阅和期刊阅览是读者利用馆藏文献的两种主要方式。1、图书借阅从图书馆里借得所需图书进行阅读是利用图书馆的基本方式之一。怎么查找文献关联的知识内容?

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除此之外,文献根据其出版形式也包含了报纸,报纸是指每期版式基本相同的一种定期出版物。它的出版周期更短,信息传递更及时,因此,诸种学科的***情报信息常常首先在报纸上发表。所以报纸也是十分重要的情报信息源。文献根据其出版形式还包括会议文献,会议文献是指在各种会议上所宣读的论文或书面发言,经过整理后,再编辑出版的文献。一般来说,会议文献具有内容丰富、新颖、信息量大、专业性强、学术水平高、富有一定的创造性等特点。文献资源可以在哪里查到?综合文献知识发现口碑推荐

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系统支持的文献数据库《致汇®一站式学术搜索》可以一次性涵盖本馆20-30种专业领域内的主流文献数据库,包括: 支持图书馆所购买的网上文献数据库; 支持本地镜像文献数据库; 支持Web模式的图书馆自建数据库; 支持图书馆自动化管理系统中的Web书目查询; 支持学术类开放搜索引擎,例如百度学术、Google Scholar、Being学术、医学专业领域内的PubMed等; 乃至支持本馆没有购买的收费数据库(有原文下载需要时,系统另外提供馆员馆际原文传递服务模块支持)。 简而言之,系统理论上支持所有常规的HTML4和所有内容HTML5类别的文献服务数据资源。文献知识发现一体化

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