上海远程访问数据分析

  现代图书馆创立以来，一直履行着教育的职能。数字图书馆，作为现代图书馆的拓展，在人类教育体系中占据着越来越重要的地位。终身教育意味着人们各个阶段的学习需求，这种需求是为了生活、物质财富、个人满足以及融入社会。在终身教育中，学习者是主体。数字图书馆给学习者以支持。终身教育反映了对高质量学习机会的需求，数字图书提供前沿技术和使其易于接受。知识经济时代的数字图书馆将不再是传统意义上的图书馆，人们可以使用任何与因特网连接的数字设备，在任何时间、任何地点，搜寻到所有人类知识。而且拥有经验丰富、高素质的情报检索和研究**，能够辅导和帮助读者如何在知识信息的江洋大海中迅速获得自己所需的知识信息，学会获取知识信息的方法。被封装的数据包在公共互联网上传递时所经过的逻辑路径就称为“隧道”。上海远程访问数据分析

服务器代理。这是早期应用于图书馆资源远程访问服务的方式之一，在数字图书馆发展早期应用非常***，由于这种方式存在需要对客户端进行比较复杂的配置、网速不稳定、服务器易受攻击、兼容性差等问题[8]，逐步被后来基于URL重写技术的软件代理服务方式取代。近年来，随着图书馆智慧门户建设的兴起，反向代理技术的发展进步，这种服务方式再次迎来新的发展机遇。通过这种方式几乎可以访问图书馆已购买的所有资源，但服务器配置及网络环境要求高，对很多没有网络自**的高校图书馆而言，采用这种方式也需要寻求学校网络中心的许可配合与安全防护支持，否则会给图书馆系统和校园网带来潜在网络安全威胁。数字图书馆远程访问客服电话数据的封装、传输及解封则是由隧道协议来完成的。

图书馆电子资源越来越多，既有自建资源也有引进资源，尤其是引进资源，资源的类型、内容、结构、管理系统等存在很大差异，资源管理和检索使用极其不便，迫切需要建立一个整合图书馆各种资源的统一服务平台，实现对各种资源统一管理、统一检索。本案设计上充分借鉴了以往系统平台的开发和应用经验，吸取当前搜索引擎和资源整合中**前沿技术，**终实现了针对分布异构数字资源的整合检索系统。通过“一站式检索平台”，实现一次检索，即可搜索到图书馆的所有资源。解决了读者检索资源不方便的现状，提升资源获取效率，提高图书馆管理服务水平。平台设计中力图兼顾图书馆和读者两方面需求，尽可能保证平台有更好的稳定性，更快的检索速度，更强的兼容性。系统集成先进的搜索引擎技术，突破以往的基于数据库的简单检索模式，实现了章节和全文深度检索功能。

随着计算机技术、多媒体技术以及现代通 信技术的迅猛发展 .互联网正以强大的生命力与巨  大的信息提供能力影响着社会的发展。“十二五规  划“建设开展以来电子资源作为传统文献信息资源  的一种补充形式在图书馆馆藏资源中的重要地位日  益凸显。但是图书馆的电子资源基本上来源于购买  和自建. 出于对知识产权保护的需要.其中绝大部分  电子资源都会采用IP认证方式来限制网络访问.导  致用户教学科研过程中检索和下载的局限性。如何  利用远程访问技术满足读者的访问需求 .创新高校  图书馆服务 · 成为近年来高校图书馆关注的重点。 现有的图书馆远程访问技术主要有代理服务器技  术、改进的代理服务器技术、VPN技术和RasDL技  术等.这几种远程访问技术在成本、技术实现方式上  各有特点-这也为高校图书馆在远程访问系统建设  过程中提供多种选择余地。VPN只需要通过现有 的公用 网来建立 ，不需要另外铺设 如光纤之类 的物理线路 ，减少 了专线 的租 用数量。

  嵌入式知识链分析：读者文献搜索时，系统实时感知、分析当前搜索结果的TopN篇文献，并在原始搜索结果界面无缝嵌入了一个《知识链分析》服务模块。嵌入的《知识链分析》服务由语义脑图（SemanticMindMap,左侧子窗口）以及相关文献揭示（右侧子窗口）两部分组成）。语义脑图突破传统搜索结果文献列表显示的局限性，以读者搜索词（左侧一列，也称之为中心节点）为起点，向右列依次推导形成一个5列12行的近50个细分概念的关联矩阵。并且，依据和搜索词的语义关联层度，所有细分节点又分为直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）。任意节点的右上数字角标可以迅速定位到当前细分概念的相关文献。任意概念选作为兴趣点时（黑色背景），系统会启发式推导出当前兴趣点的所有直接关联概念（灰色背景显示）。左上角标是直接关联的文献。蓝色右下角标提示当前概念是**节点和兴趣节点之间潜在的知识衔接节点。在相关文献界面则进一步揭示了当前文献中所有的细分概念（红色下划线）。也可以查看该概念词所有的相关文献。

将请求重定向到不同的URL时，可指定重定向是长久的还是临时的。安徽远程访问系统

无论何种类型的图书都需要符合drm（数字版权保护， digital rights management）的相关规定。上海远程访问数据分析

  文本语义脑图的算法基础：1、以读者当前搜索词作为启始节点（DI一起始列），后续（右侧）的第n列数据是由前n-1列的节点元素在文献搜索结果中推导而得（概念之间同句共现关系）。2、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，反映列内语义节点的先后有序特性。3、任意概念节点右上数字角标表示其在搜索结果中的文献数。点击该文献数则显示相应的文献指引（基于文本概念的细分聚类）。4、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）。5、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献（隐性知识发现）。6、任意节点可以选作为新的起始重心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。文本语义脑图能够揭示一站式跨库搜索结果内文本信息之间多层次的语义网络关系并迅速定位检索命中文献。上海远程访问数据分析

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