运营文献知识发现用户体验

系统支持的文献数据库：理论上支持所有的HTML4和HTML5类别文献服务数据库。比如知网、万方、以及大多数的外文文献资源。系统支持图书馆所购买的网上文献服务数据库；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；也支持本馆图书馆自动化管理系统中的Web书目查询。系统可以同时融入网上开放式的公共学术类搜索引擎，例如GoogleScholar、百度学术、Being学术、医学专业领域内的PubMed等。对于图书馆没有购买的收费数据库，系统同样支持对方公开开放的部分（比如搜索和浏览），未授权部分（原文下载）则不支持（系统提供馆员馆际原文传递服务模块支持）。简而言之，系统支持访问可达并且基于HTML的文献数据库。系统目前暂不支持flash视频类数据库，比如《乐儿智慧王国》。系统不支持自己客户端（非浏览器模式）的文献服务模式。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。运营文献知识发现用户体验

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。福建文献知识发现业务流程文献信息服务有什么用？

《一站式学术搜索》依据读者搜索指令，从参与一站式搜索的文献数据库中实时获取搜索结果（每个文献数据库的一次性返回结果数可以由系统管理员自定义）。搜索结果界面：l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5种本馆需求的期刊评价指标体系（如IF、SJR、SNIP、CiteScore等）。

隐性知识链发现：语义脑图中，给定重心节点（搜索词）A，任意兴趣节点C（黑色背景）；当A和C本身并没有直接关联的前提下，如果存在A-B语义直接关联，并且B-C语义直接关联，这类的概念节点B（具有蓝色右下角标的节点），正是读者在文献阅读过程中试图去发现的A和C之间潜在的知识衔接节点。右下数字角标所标识链接的具体文献，表示在其中的一篇文献中，或在不同的两篇文献中，读者可以找到这种隐性知识链的相关文献内容。多维度发散思维：读者可以选定语义脑图中的任意概念词（双击），则由此作为新的重心节点，系统将在搜索结果中重新提取与新的重心概念密切相关的概念语词，重构一幅全新的语义关联矩阵。任意一个概念语词就是一个新的维度（视角），使得读者能够立体看到当前文献搜索结果的各种语义关联呈现。哪家公司是做文献知识服务的？

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：）。文献知识管理有什么用？四川文献知识发现费用是多少

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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。运营文献知识发现用户体验

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