江西数字图书馆文献知识平台

    一站式学术搜索结果界面：搜索结果文献详情包含了文献标题，类型，作者，年卷，期刊来源以及文献链接。在搜索结果文献详情部分，有“下一页”按钮，读者可以持续点击查看该文献数据库的后续命中文献。在搜索结果文献详情部分，可以选中文献，比较后以批量形式按指定格式导出结果文献。l界面右侧是当前搜索结果（TopN）中杂志来源和文献作者（频率比较高）例如，杂志列表，是把当前搜索结果中的文献进行期刊归类并按照期刊文献数从高到低进行排列，点击可以直接查看对应期刊的具体文献详情。 上海半坡的远程访问服务能够促使图书馆现有数字文献馆藏发挥更大的读者服务效益。江西数字图书馆文献知识平台

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。 江西图书馆文献知识收费套餐文献知识怎么准确检索想要查询的内容？

    语义关联矩阵:首先，语义脑图从当前所截获的文献中提取若干概念性语词。例如读者搜索“硫化氢”，系统会从当前搜索结果文献的文本中实时提炼出脱硫剂、地下水、气相色谱法、缺血、自噬、氨氮、污水处理厂等若干文本语词。之后，语义脑图以一个5列12行的关联矩阵来表达概念语词之间的语义关系：将读者搜索词排列在矩阵的左侧一列作为起始中心节点，后续右侧各列选词由左邻侧列的概念语词关联推导产生，同一列内概念语词按语义权重降序排列。然后，各个概念语词依据和中心节点（搜索词）的语义关联度，在语义脑图中表现为：中心节点（搜索词），直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）等三个层级的语义关系。也就是说，将传统搜索引擎按年代（或按相关度）降序排列搜索结果的单一维度模式，提升为一个围绕着读者搜索词一次性展开近50个概念语词的具备语词间层级关联和权重有序的二维语义关联矩阵（发明专利，PCT国际专利CN2018/081327，美国专利:16314840）。任意概念节点的右上数字角标（表示相关文献数）可以迅速定位链接到当前细分概念的相关文献。

    嵌入式知识链分析：读者文献搜索时，系统实时感知、分析当前搜索结果的TopN篇文献，并在原始搜索结果界面无缝嵌入了一个《知识链分析》服务模块。嵌入的《知识链分析》服务由语义脑图（SemanticMindMap,左侧子窗口）以及相关文献揭示（右侧子窗口）两部分组成）。语义脑图突破传统搜索结果文献列表显示的局限性，以读者搜索词（左侧一列，也称之为中心节点）为起点，向右列依次推导形成一个5列12行的近50个细分概念的关联矩阵。并且，依据和搜索词的语义关联层度，所有细分节点又分为直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）。任意节点的右上数字角标可以迅速定位到当前细分概念的相关文献。任意概念选作为兴趣点时（黑色背景），系统会启发式推导出当前兴趣点的所有直接关联概念（灰色背景显示）。左上角标是直接关联的文献。蓝色右下角标提示当前概念是**节点和兴趣节点之间潜在的知识衔接节点。在相关文献界面则进一步揭示了当前文献中所有的细分概念（红色下划线）。也可以查看该概念词所有的相关文献。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。

    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。 文献知识管理有什么用？海南图书馆文献知识

怎么查找文献关联的知识内容？江西数字图书馆文献知识平台

    文献特征矩阵（MetaDataMetrics）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，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。 江西数字图书馆文献知识平台

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