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读者个性化服务个性化文献服务（实用新型专项权利授权：）是通过感知读者个人的文献搜索与阅读行为：1)个人文献搜索、阅读历史可追溯（日历模式，温故知新）。2)读者自建文献收藏类目体系（多层级子类目，分门别类），实现读者个人已阅读文献的个性化动态分类管理。3)个性化推荐在用文献（本馆其他读者所阅读过的密切相关文献）。4)一站式搜索时，读者个性化搜索历史可追溯、可编辑、可再次比较新搜索。文献利用统计与分析模块是在多种异构文献数据库环境下，通过感知读者文献搜索与阅读行为，以读者、搜索词和单篇阅读文献为基本统计粒度。所记录的阅读文献元数据包括篇名、作者、来源、摘要等信息内容。系统可以及时发现与中止恶意文献下载行为。是一种全新的数字馆藏读者服务效用评价实用工具。系统提供文献数据库、部门、二级子部门、读者等文献利用统计。提供本馆当前在用文献的期刊以及读者搜索词等的趋势分析。同时，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），又为图书馆个性化读者服务工作提供了精细的科学依据。文献知识服务上海哪家公司做的好？哪个文献知识发现优势

二次文献（secondarydocument)：是指文献工作者对一次文献进行加工、提炼和压缩之后所得到的产物，是为了便于管理和利用一次文献而编辑、出版和累积起来的工具性文献。检索工具书和网上检索引擎是典型的二次文献。三次文献(tertiarydocument)：是指对有关的一次文献和二次文献进行入的分析研究综合概括而成的产物。如大百科全书、辞典、电子百科等。检索狭义的检索（Retrieval）是指依据一定的方法，从已经组织好的大量有关文献中，查找并获取特定的相关文献的过程。这里的文献，不是通常所指的文献本身，而是关于文献的信息或文献的线索。广义的检索包括信息的存储和检索两个过程(StorageandRetrieval)。江苏文献知识发现互惠互利依据实时搜索结果Top N篇文献的篇名和摘要进行文本深度解析，分别生成的中、英文联想关联矩阵，即语义脑图。

文献数据库简介一、定义及分类：文献数据库，是指计算机可读的、有组织的相关文献信息的**。按照国别分：可分为外文文献数据库及中文文献数据库按照信息类别可分为：期刊论文数据库、**数据库、会议论文数据库、学位论文数据库……；按照学科领域分类，例如生命科学领域有PubMed数据库，工程技术领域有EI数据库，化学领域的SciFinder,Reaxys,F1000,NANO数据库；按照信息类型可分为：全文数据库及文摘数据库。1）中文全文数据库举例：2）英文全文数据库举例：3）文摘数据库二.文摘数据库与全文数据库的比较二者主要区别在于用户在全文数据库中可以直接下载文献，而文摘型数据库只提供了全文链接，无法下载全文，用户需要点击链接前往期刊官网进行下载。

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（发明专项权利申请：）。一站式搜索的功能可以方便、快捷的检索到所需的文献。

文献的类型：文献可以按照不同的划分标准对其进行分类，如文献载体类型、文献级别等，但其基本类型是根据文献的出版形式来划分的。文献根据其出版形式有图书，图书又称为书籍，是内容比较成熟、资料比较系统、有完整定型的装帧形式的出版物。按其篇幅和出版形式的不同，可分为小册子、单卷书、多卷书、丛书等。公开出版发行的图书，一般标注有国际标准书号（ISBN）。文献根据其出版形式有期刊，期刊是指采用统一名称，定期或不定期出版的汇集许多个著者论文的连续出版物。期刊与图书相比，它具有出版周期短、报导速度快、内容新颖、学科广、数量大、种类多等特点，是人们进行科学研究、交流学术思想经常利用的文献信息资源。公开出版发行的期刊，一般标注有国际标准书号（ISSN）。什么时候会用到文献知识？江苏文献知识发现互惠互利

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。哪个文献知识发现优势

文献作为一种语言和知识系统，字、词、句之间皆可构成特定的复杂网络关系。知识超越简单的时空排序、内容关联和页码顺序，通过关键词、类别、主题、命名实体、函数、图表等实现跨文本甚至跨媒介关联，通过界面或网络联结呈现。知识网络让研究者能直观发现在词频统计之外的知识内部的更深层关系，如整体网络特征、**人物功能与不同时期人物关系的演化模式。共被引分析通过引文之间的共现，可实现基于知识的聚合，解释知识的主题结构和新颖度。在大数据知识关联中，人们更关注的是知识信息的网络结构与流动转化。随着更多要素和变量纳入，知识会呈现不同的形态、性能与趋势。在更为宏阔的视域下，知识获取已非直接来自单个文本，亦非来自文本本身。哪个文献知识发现优势

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