昆明图书馆文献知识数据分析

时间:2021年06月07日 来源:

    《一站式学术搜索》界面:一站式搜索界面示例界面上部的搜索结果文献按年度划分的时间轴线图时间轴线反映各个文献数据库搜索结果合并(已去重)后该年度的文献数。选中任意文献数,则在界面中间的主体部分将显示该年度的文献。界面左侧反映当前参与搜索的文献数据库及其结果文献数点击任意文献数据库,则界面中间的主体部分显示该文献数据库当前所返回的文献(原始文献数据库的搜索结果顺序)。界面中间的文献内容显示主体部分文献显示内容包含文献标题、作者、摘要、文献出处、期刊权重、原文献链接及其引用链接。期刊权重:图书馆馆员可以后台通过Excel格式导入至多5种本馆需求的期刊评价指标体系(如IF、SJR、SNIP、CiteScore等)。学术引用: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。界面右侧是当前搜索结果(TopN)中杂志来源和文献作者(频度比较高)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命中文献数从高到低进行排列,点击可以查看对应期刊的具体文献。 文献知识资源的共享。昆明图书馆文献知识数据分析

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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(发明专利申请:)。 江西信息文献知识系统到底什么叫做文献知识?

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    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。

       文献数据库列表明细:当前数据源检索下的站点明细(如:数据源为一个数据库,则在站点明细中只出现该数据可。) 在站点明细中可以,可以查看各个具体文献数据库的浏览,阅读,下载,以及流量情况,支持对应排序。用户列表明细,可以查看用户具体的访问情况,例如:当前选择的数据源为CNKI这个数据库。则在用户列表中为所有用户访问CNKI的明细,包含,阅读,下载,浏览,站点数以及流量。如选择统计数据源为部门,则用户站点数就为该用户一共访问的数据库个数。


文献知识到底是什么?

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      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。怎么查找文献关联的知识内容?武汉信息文献知识案例

上海半坡的数字图书馆提供准确的文献知识利用统计分析。昆明图书馆文献知识数据分析

    其知识图谱涵盖心血管科、呼吸科、消化科、神经内科、肾脏内科、内分泌科、沾染科、科、免疫科、普通外科、妇科、儿科等12大专科、4000余种疾病。从典型到非典型症状,从常见病到罕见病全覆盖,能够做到周密多专科精确辅诊,还可向医生提供可能的鉴别诊断、查体、检验检查等指导,并精细对症建议方。从电子病历到AI医生奕诊智能的创始人兼CEO戈家霖是斯坦福大学跨人工智能、工程经济、计划管理3学门博士。人工智能的应用场景广阔,戈家霖先后创办了8家科技公司,其中4家与人工智能技术相关。戈家霖博士告诉动脉网,“AI+医疗”的想法其实早就存在于自己的脑海中。美国对电子病历的详细程度要求非常高,1999年,戈家霖博士带领团队进入电子病历领域时就希望能借助AI的力量,但当时的技术水平和硬件设施都不足以支撑项目的推进,因此他们决定先做知识结构化的筑底工程。戈家霖博士的团队做出了世界上终终早结构化的电子病历系统,供百余家医院及医疗机构使用。经过10多年的沉淀,搜集了超过4亿5千万份完整病历数据量。有了大量的数据积累,戈家霖博士开始以电子病历为基础,打造一个真正的人工智能医生。“全专科诊断是AI领域中的喜马拉雅山。昆明图书馆文献知识数据分析

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