浙江数字图书馆文献知识平台

    上海半坡的《数字图书馆文献利用评价》系统采用的比较新文献中枢网关技术。该方案是以实时感知为其主要特色。1、针对现有多种异构文献资源数据库，为满足文献利用评价、提高图书馆文献服务水平而实现的一个数字图书馆增值服务平台。2、是一个以单篇文献个性化阅读为基本粒度的文献利用统计分析系统。将会成为图书馆一种全新的馆藏数字资源和读者服务效用评价的实用管理工具。3、文献中枢网关的实时和中枢特性，可以使系统实时感知读者信息滥用行为，及时中止读者的恶意文献下载。4、可以使系统实时感知读者的信息需求（当前搜索词及所阅读下载的文献），及时推送个性化的文献服务。5、可以转储读者所阅读的文献全文，为以后图书馆介入知识发现与服务奠定文献储备的基础。 文献信息服务有什么用？浙江数字图书馆文献知识平台

    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。图书馆文献知识数据分析怎么查找文献关联的知识内容？

    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）。

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。 上海半坡是专门为图书馆提供文献知识服务的公司。

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。 什么时候会用到文献知识？浙江数字图书馆文献知识是什么

怎么用文献知识查询到需要的信息？浙江数字图书馆文献知识平台

    文本语义脑图基本原理：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列的节点元素概念之间语义关联推导而得。2、共有4种不同的节点类型：中心节点（a）,直接关联节点（b）,间接关联节点（c）,弱关联节点（d）。从搜索词（a）出发，体现a推导b,b推导c,c推导d的上下层级关联（启发式知识关联揭示）。3、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排序（语义概念权重有序）。4、任意概念节点右上数字角标表示其在当前Top-N搜索结果中的文献数。点击该文献数则链接至相应的命中文献（文本概念的细分聚类及其迅速定位）。5、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）。（隐形识发现）6、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献。7、任意节点可以作为新的起始中心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。8、跨语言搜索时，系统可以同时分别生成中文和英文两张语义脑图。 浙江数字图书馆文献知识平台

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