福建文献知识发现特点

元杨维桢《送僧归日本》诗：“我欲东夷访文献，归来中土校全经。”清 袁一相《睢阳袁氏(袁可立)家谱序》：“虽长老无存，文献而莫考，而耳闻目见颠未可述，吾之忠贤子弟，其益绍前烈，共思葛蕾之诗。” 清王士禛《香祖笔记》卷九：“余邑先辈，文献无徵，每以为恨，故于羣书中遇邑人逸事逸文，辄掌录之。”鲁迅《书信集·致曹白》：“不过这原是一点文献，并非入门书。”徐迟《哥德巴赫猜想》：“由于这些研究员的坚持，数学研究所继续订购世界各国的文献资料。”[1]文献是用文字、图形、符号、声频、视频等技术手段记录人类知识的一种载体，或理解为固化在一定物质载体上的知识。也可以理解为古今一切社会史料的总称。文献称为情报工作的物质基础。文献知识ISBN 国际标准书号的简称,是专门为识别图书等文献而设计的国际编号。福建文献知识发现特点

    随着科学技术的进步，经济、文化的发展和社会需求的增加，现代文献有了较大的发展，呈现如下特征：（1）发展迅速，数量剧增。据统计，全世界每年出版的图书、期刊、科技报告、专利文献等各种文献的总量几乎每10年增加1倍(见文献增长)。（2）类型复杂，品种多样。除传统的图书、期刊、报纸外，出现了各种报告、会议录、学位论文、专利文献等；文献载体除传统的印刷型文献外，出现了音像型、缩微型、机读型的文献，且有与印刷型文献相抗衡的趋势。（3）分布不均，内容重复。由于现代科学的交叉和互相渗透，致使某一学科领域的文献既大量集中在一小部分专业书刊上，又有相当数量的文献分散在众多的相关学科领域的书刊中(见文献分布定律)；在各学科及各相关学科之间，大量文献交叉重复，造成文献“冗余”(见情报冗余)。（4）出版周期长，老化加速。由于人们认识事物的能力不断增强，使文献增长速度快于发表、刊载它们的书刊的增长速度，致使大量文献从成文到正式出版的“时差”增大；由于现代科技的迅猛发展，知识更新速度加快，文献老化速度也相应加快，尤其在自然科学领域，很多文献几年后就陈旧过时(见科学文献老化)。文献是重要的信息资源。 品质文献知识发现概况我们在哪些方面会用到文献知识？

数字图书馆系统结构模型：数字图书馆是一个相当复杂的系统，必须有统一、规范和系统化的模型作为研究和开发数字图书馆的理论指导和前提。对数字图书馆模型的研究，根据建模侧重点不同，可以将系统模型分为：结构模型、框架模型、动态模型、过程模型和功能模型。这五种模型各有所长，如何将其有机地结合和统一，形成对数字图书馆的相对完整刻画，还需要做许多的研究工作。数字图书馆资源管理：数字图书馆研究和建设的迅速发展，系统资源和信息资源已经显得非常重要，如何更加有效、合理地管理和利用有限的系统资源（cpu线程、i/o进程、缓冲区和网络处理）和信息资源满足数字图书馆的各种需求，是资源管理研究的主要内容。其中包括资源管理的机制和策略、管理模型和优化算法等。目前针对这个问题已经提出的解决方法：服务质量概念以及利用qos机制来解决该问题的方法；基于元调度方法“装箱”方案；基于数字图书馆的三层模型和多媒体协商、cpu调度、缓冲区分配和差错控制等方法。

    文献的类型多种多样。按编写或出版形式可分为图书、连续出版物、会议文献、科技报告、标准文献、产品样本、专利文献、学位论文、文书、档案等。按载体可分为纸草文献、泥板文献、甲骨文献、金文文献、石刻文献、简牍文献、纸质文献、音像文献、机读文献等。按加工情况可分为一次文献、二次文献、三次文献按语种可分为汉语文献、英语文献等，或单语种文献、多语种文献等。按形成的历史时期可分为古代文献、现代文献等。按文献内容的学科范围可分为社科文献、科技文献以及各学科文献(见文献分类法)。按文献的传播和使用范围可分为公开发行文献、非公开发行文献，后者又称内部文献、限制流通文献，即从正常采购途径难以获得的文献，西方多称之为“灰色文献”。 文献知识资源的共享。

  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。怎么去检索文献资源？广东文献知识发现销售电话

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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。福建文献知识发现特点

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