上海创新文献知识发现

一站式学术搜索结果界面：搜索结果文献详情包含了文献标题，类型，作者，年卷，期刊来源以及文献链接。在搜索结果文献详情部分，有“下一页”按钮，读者可以持续点击查看该文献数据库的后续命中文献。在搜索结果文献详情部分，可以选中文献，比较后以批量形式按指定格式导出结果文献。l界面右侧是当前搜索结果（TopN）中杂志来源和文献作者（频率比较高）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期刊文献数从高到低进行排列，点击可以直接查看对应期刊的具体文献详情。文献知识怎么准确检索想要查询的内容？上海创新文献知识发现

信息存储是将大量无序的信息集中起来，根据信息源的外表特征和内容特征，经过整理、分类、浓缩、标引等处理，使其系统化、有序化，并按一定的技术要求建成一个具有检索功能的数据库或检索系统，供人们检索和利用。而检索是指运用编制好的检索工具或检索系统，查找出满足用户要求的特定信息。[3]计算机检索以计算机技术为手段，通过光盘和联机等现代检索方式进行文献检索的方法。与手工检索一样，计算机信息检索应作为未来科技人员的一项基本功。这一能力的训练和培养对科技人员适应未来社会和跨世纪科研都极其重要，一个善于从电子信息系统中获取文献的科研人员，必定比不具备这一能力的人有更多的成功机会，美国报道生活新方式的期刊POV也将交互网络检索**作为未来**热门职业之一，这些情况都说明了计算机文献检索越来越重要，故值得大家对这一技术予以重视。上海文献知识发现包括什么文献知识是什么意思？

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。

专项权利文献也是文献的一种，专项权利文献主要指发明人或专项权利权人向自己国家或国外的专项权利局提供申请保护某项发明时所呈交的一份详细的技术说书，经专项权利局审查，公开出版或授权后所形成的文献。它是科研人员或行政管理人员或国家有关部门在决定政策，选择研究方向，学习和引进国外先进技术，解决某个技术问题，开展对外贸易等方面工作时常参考和借鉴的文献信息。接下来，我们了解一下标准文献，标准文献是由国家某一机构制定颁发的对工农业技术产品和工程建设的质量、规格及其检验方法所做的各种技术规定的文件，是从事经济建设和科学研究的共同技术依据。标准文献具有计划性、协调性、法律约束性的特点，它可以促使产品规格化、系列化，产品质量标准化，对提高生产水平、产品质量、合理利用资源、节约原材料、推广应用研究成果、促进技术发展等有着非常重要的意义。文献知识到底是什么？

随着图书馆数字文献资源的规模越来越大；数据库品种数量越来越多,；读者服务的手段（远程、移动、跨库搜索等）也越来越多样化。但是，如何能使图书馆清晰了解读者的阅读行为，优化现有数字文献馆藏，让有限的数字资源采购资金发挥更大的读者服务效益？其中，哪些部门、哪些读者在使用？使用哪些文献数据库？数字文献利用统计在图书馆工作中，越发显得越为重要。然而，数字图书馆目前服务现状是：图书馆统一采购数字文献资源，图书馆的读者各自分别访问一个个的数字文献资源数据库。现有的文献数据库-读者文献利用模式在示例的网络拓扑中，我们很难确定图书馆所处的位置。由此可见，随着读者数字文献需求不断增长、文献数据商蓬勃发展，图书馆的服务功能却正在逐步被边缘化。在上述文献数据库-读者文献利用模式中，常见的传统计量评价方法包括：图书馆资源首页数据库进入次数统计、文献数据库原厂商各自提供的访问量/下载量报表等。但实际情况是：这些数据很难真实反映读者文献数据库的实际利用情况。文献知识的研究范围主要是研究文献的分类与编目、文献形成发展历史、各种文献的特点与用途、文献的检索等。浙江文献知识发现一体化

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语义关联矩阵:首先，语义脑图从当前所截获的文献中提取若干概念性语词。例如读者搜索“硫化氢”，系统会从当前搜索结果文献的文本中实时提炼出脱硫剂、地下水、气相色谱法、缺血、自噬、氨氮、污水处理厂等若干文本语词。之后，语义脑图以一个5列12行的关联矩阵来表达概念语词之间的语义关系：将读者搜索词排列在矩阵的左侧一列作为起始中心节点，后续右侧各列选词由左邻侧列的概念语词关联推导产生，同一列内概念语词按语义权重降序排列。然后，各个概念语词依据和中心节点（搜索词）的语义关联度，在语义脑图中表现为：中心节点（搜索词），直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）等三个层级的语义关系。也就是说，将传统搜索引擎按年代（或按相关度）降序排列搜索结果的单一维度模式，提升为一个围绕着读者搜索词一次性展开近50个概念语词的具备语词间层级关联和权重有序的二维语义关联矩阵（发明专项权利，PCT国际专项权利CN2018/081327，美国专项权利:16314840）。任意概念节点的右上数字角标（表示相关文献数）可以迅速定位链接到当前细分概念的相关文献。上海创新文献知识发现

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