南昌文献知识数据分析

    致汇®《医学文献知识发现服务》是上海半坡网络技术有限公司致汇®《数字图书馆增值服务平台》在专业类图书馆中的一组知识服务型应用组合（图）。主要包括基于Façade模式的一站式搜索、实时搜索结果知识发现以及馆员文献原文传递等三大服务模块。致汇®《医学文献知识发现服务》其比较大特点是在读者与图书馆数字文献之间加入了一个文献服务网关。这个文献服务网关能够实时感知读者的文献搜索及其各个异构文献数据库所返回的TopN篇文献搜索结果。并由此而介入更好的图书馆增值服务。从文献篇名/摘要文本层面，构建词汇概念之间的语义关联（文本语义脑图）；从文献元数据层面，构建多维度的特征词关联（文献特征矩阵）。 文献资源可以在哪里查到？南昌文献知识数据分析

    随着图书馆数字文献资源的规模越来越大；数据库品种数量越来越多,；读者服务的手段（远程、移动、跨库搜索等）也越来越多样化。但是，如何能使图书馆清晰了解读者的阅读行为，优化现有数字文献馆藏，让有限的数字资源采购资金发挥更大的读者服务效益？其中，哪些部门、哪些读者在使用？使用哪些文献数据库？数字文献利用统计在图书馆工作中，越发显得越为重要。然而，数字图书馆目前服务现状是：图书馆统一采购数字文献资源，图书馆的读者各自分别访问一个个的数字文献资源数据库。现有的文献数据库-读者文献利用模式在示例的网络拓扑中，我们很难确定图书馆所处的位置。由此可见，随着读者数字文献需求不断增长、文献数据商蓬勃发展，图书馆的服务功能却正在逐步被边缘化。在上述文献数据库-读者文献利用模式中，常见的传统计量评价方法包括：图书馆资源首页数据库进入次数统计、文献数据库原厂商各自提供的访问量/下载量报表等。但实际情况是：这些数据很难真实反映读者文献数据库的实际利用情况。 广州信息文献知识发现文献是通过方法和手段、运用一定的意义表达和记录体系，记录在一定载体的有历史价值和研究价值的知识。

      我们很难确定图书馆所处的位置。由此可见，随着读者数字文献需求不断增长、文献数据商蓬勃发展，图书馆的服务功能却正在逐步被边缘化。

在上述文献数据库-读者文献利用模式中，常见的传统计量评价方法包括：图书馆资源首页数据库进入次数统计、文献数据库原厂商各自提供的访问量/下载量报表等。但实际情况是：这些数据很难真实反映读者文献数据库的实际利用情况。图书馆的应对：加入一个文献中枢网关（数字图书馆增值服务中枢网关），读者经由这个中枢网关访问相应的文献数据库。文献中枢网关一方面就相当于一个图书馆网上文献服务的集散地。另一方面，使得图书馆也同时具备了读者文献阅读情况的实时感知功能。

    跨库文献衔接揭示在文献数据库搜索结果和文献详情显示的原始界面基础上，扩展揭示：1）当前文献在其他指定文献数据库中的内容互补揭示。2）通过百度学术、谷歌学术、必应学术等提供该文献的参考文献与被引用情况等信息内容链接。远程访问：将数字文献资源服务通过Internet宽带拓展到读者的家庭书房或者远程办公场所，同时又能有效防范文献资源被非法滥用。和VPN模式的远程服务相比较：无需客户端、无需任何插件、无并发用户数限制。纯Web浏览器服务模式兼容多种比较新版本的主流浏览器。移动阅读：支持PAD平板电脑、智能手机等多种移动阅读设备终端。同样以纯Web浏览器服务模式，支持一站式搜索；支持单个原始文献数据库移动阅读。 到底什么叫做文献知识？

    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（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。 文本语义脑图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。广州信息文献知识系统

上海半坡数字图书馆可以使系统实时感知读者的信息需求，及时推送个性化的文献知识服务。南昌文献知识数据分析

    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。南昌文献知识数据分析

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