北京信息文献知识案例

    文本语义脑图的算法基础：1、以读者当前搜索词作为启始节点（DI一起始列），后续（右侧）的第n列数据是由前n-1列的节点元素在文献搜索结果中推导而得（概念之间同句共现关系）。2、单一列向量空间内，由上至下所有节点之间依据该文本概念词的语义权重和文献时序权重，反映列内语义节点的先后有序特性。3、任意概念节点右上数字角标表示其在搜索结果中的文献数。点击该文献数则显示相应的文献指引（基于文本概念的细分聚类）。4、选择语义脑图中任意节点（x）作为兴趣点（聚焦节点），可以进一步推导出该节点的所有直接关联节点（y）。5、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献（隐性知识发现）。6、任意节点可以选作为新的起始重心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。文本语义脑图能够揭示一站式跨库搜索结果内文本信息之间多层次的语义网络关系并迅速定位检索命中文献。 文献知识怎么准确检索想要查询的内容？北京信息文献知识案例

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。 江西数字图书馆文献知识发现文献知识是什么意思？

    相关文献与语义脑图互为关联揭示：左侧的语义脑图中任意节点可以在右侧文献详情界面显示其相关文献。右侧相关文献界面则进一步揭示了当前文献中所有的概念语词（红色下划线）。选择其中的任意词（鼠标定位），可以查看该概念词所有的相关文献，并且以该概念词为重心节点，可以在左侧语义脑图子窗口，重构一幅全新的语义脑图（发明专利）。《嵌入式知识链分析》无缝嵌入原始文献数据库，将传统文献搜索引擎一维的文献显示模式提升为二维的概念语词级别的关联矩阵显示模式。其基于实时搜索结果的知识层面的语义概念专指、聚类、收敛、发散、显性、隐性及其多维度的关联揭示等功能特色，在尤为强调知识发现、知识创新的未来，将会为读者带来一种全新的文献搜索用户体验。

    通过AND、OR、NOT将数据库搜索大限度的利用起来。AND用来缩小搜索范围，OR用来拓宽搜索范围，NOT则是不排除搜索中的一个词。还可以通过查找以特定词干开头的单词来扩大搜索范围，截断的常用符号是「*」。举个例子：typingcell*findscell,cells,cellular。当然有些数据库还有更为复杂的术语来允许你完成指定术语邻接。顺便再分享一些常用的数据库和期刊集：◆Business——ABI/INFORMComplete,BusinessInsights:Global,EmeraldJournals,WebofScience.◆Engineering–Compendex,Inspec,IEEEXplore.◆HumanitiesandSocialSciences–JSTOR,ASSIA(AppliedSocialSciencesIndexandAbstracts),.◆Law–LexisUKandWestlaw.◆Science–WebofScience,ScienceDirect,IEEEXplore,PubMed/Medline,SpringerLinkandWileyInterscience.◆NexisUK(NewsandBusiness)providescomprehensivenewscoverageandiscommonlyusedinbusiness。上海半坡的数字图书馆为授权读者提供远程文献阅读和移动阅读服务。

      上海半坡《数字图书馆文献利用与评价》系统，实际是衔接图书馆内、外文献资源以及馆内、外（远程）读者的一个中枢网关。读者无论是通过Intranet（园区内网）还是Internet（远程互联网），都是经由这个增值服务中枢网关访问各个具体的文献资源数据库（包括本地镜像或是网上包库数据库）。在整个读者文献服务过程中，半坡的文献中枢网关技术将实现以每位读者和每篇文献为基本粒度单位的读者阅读行为的历史记录的实时保存。相比常规的网络字节流量统计模式，文献中枢网关技术对读者阅读行为的感知，更能够真实反映文献资源利用状况。上海半坡的数字图书馆可以提供给读者个性化阅读和文献知识推荐服务。北京数字图书馆文献知识

上海有那些公司是做文献知识服务的？北京信息文献知识案例

    隐性知识链发现：语义脑图中，给定重心节点（搜索词）A，任意兴趣节点C（黑色背景）；当A和C本身并没有直接关联的前提下，如果存在A-B语义直接关联，并且B-C语义直接关联，这类的概念节点B（具有蓝色右下角标的节点），正是读者在文献阅读过程中试图去发现的A和C之间潜在的知识衔接节点。右下数字角标所标识链接的具体文献，表示在其中的一篇文献中，或在不同的两篇文献中，读者可以找到这种隐性知识链的相关文献内容。多维度发散思维：读者可以选定语义脑图中的任意概念词（双击），则由此作为新的重心节点，系统将在搜索结果中重新提取与新的重心概念密切相关的概念语词，重构一幅全新的语义关联矩阵。任意一个概念语词就是一个新的维度（视角），使得读者能够立体看到当前文献搜索结果的各种语义关联呈现。 北京信息文献知识案例

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