相關文獻與語義腦圖互為關聯揭示：左側的語義腦圖中任意節(jié)點可以在右側文獻詳情界面顯示其相關文獻。右側相關文獻界面則進一步揭示了當前文獻中所有的概念語詞（紅色下劃線）。選擇其中的任意詞（鼠標定位），可以查看該概念詞所有的相關文獻，并且以該概念詞為重心節(jié)點，可以在左側語義腦圖子窗口，重構一幅全新的語義腦圖（發(fā)明專項權利）?！肚度胧街R鏈分析》無縫嵌入原始文獻數據庫，將傳統文獻搜索引擎一維的文獻顯示模式提升為二維的概念語詞級別的關聯矩陣顯示模式。其基于實時搜索結果的知識層面的語義概念專指、聚類、收斂、發(fā)散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色，在尤為強調知識發(fā)現、知識創(chuàng)新的未來，將會為讀者帶來一種全新的文獻搜索用戶體驗。依據國際定義文獻知識乃是一切情報的載體。數字圖書館文獻知識發(fā)現聯系方式

數據庫作為一種“宏文本”。數據庫收錄的數字化文本，文本性質并沒有改變。每個數據庫都可以看作一種**文本，不同的文本基于知識、邏輯、功能等被聯結成為巨大文本，是別集、總集、類書、叢書等傳統文獻形態(tài)的革新。單一、直接的文本閱讀銳減，取而代之的是數據庫形態(tài)的龐大的文本**。檢索界限消失后，古籍數據庫可以很大程度地“一站式”獲取所需文獻資料。關系型智能化的數據庫作為一種文本，其形態(tài)與功能較紙本時代有質的提升。歷史文本的空間化與可視化。可視化能夠包含多重變量，具有可讀性與可理解性。地理信息系統（GIS）技術***地促進了傳統文獻的圖表化、可視化，以動態(tài)的數字化地圖和知識圖譜體系，改變和豐富了傳統的文本形態(tài)和使用功能?！耙粓D勝千言”，文本內部蘊含的信息也具有可視化潛力。通過發(fā)現古代漢語文本特定的詞頻模式（如高頻詞、異常詞頻），可以借助文檔相似性比較、主題探測、趨勢發(fā)現等探索文本中特定的隱含語義關系，將難以理解的抽象數據空間轉化成具體直觀的視覺空間。品質文獻知識發(fā)現標志一站式搜索的功能可以方便、快捷的檢索到所需的文獻。

左側的語義腦圖中任意節(jié)點可以在右側文獻詳情界面顯示其相關文獻。右側相關文獻界面則進一步揭示了當前文獻中所有的概念語詞（紅色下劃線）。選擇其中的任意詞（鼠標定位），可以查看該概念詞所有的相關文獻，并且以該概念詞為中心節(jié)點，可以在左側語義腦圖子窗口，重構一幅全新的語義腦圖（發(fā)明專項權利）。紅色下劃線標注了一篇文獻中的所有細分概念《嵌入式知識鏈分析》無縫嵌入原始文獻數據庫，將傳統文獻搜索引擎一維的文獻顯示模式提升為二維的概念語詞級別的關聯矩陣顯示模式。其基于實時搜索結果的知識層面的語義概念專指、聚類、收斂、發(fā)散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色，在尤為強調知識發(fā)現、知識創(chuàng)新的當日，將會為讀者帶來一種全新的文獻搜索用戶體驗。

《一站式學術搜索》依據讀者搜索指令，從參與一站式搜索的文獻數據庫中實時獲取搜索結果（每個文獻數據庫的一次性返回結果數可以由系統管理員自定義）。搜索結果界面：l界面上部的搜索結果文獻按年度劃分的時間軸線圖時間軸線反映各個文獻數據庫搜索結果合并（已去重）后該年度的文獻數。選中任意文獻數，則在界面中間的主體部分將顯示該年度的文獻。界面左側反映當前參與搜索的文獻數據庫及其結果文獻數點擊任意文獻數據庫，則界面中間的主體部分顯示該文獻數據庫當前所返回的文獻（原始文獻數據庫的搜索結果順序）。界面中間的文獻內容顯示主體部分文獻顯示內容包含文獻標題、作者、摘要、文獻出處、期刊權重、原文獻鏈接及其引用鏈接。期刊權重：圖書館館員可以后臺通過Excel格式導入5種本館需求的期刊評價指標體系（如IF、SJR、SNIP、CiteScore等）。文獻知識怎么去使用？

文獻閱讀分析及其指引：語義腦圖的讀者服務界面是：左側部分顯示語義腦圖。右側部分顯示語義概念所對應的文獻內容。 在文獻內容顯示部分，當鼠標移動到某一篇具體文獻時，系統會以紅色底線加亮顯示當前文獻中可能的語義概念。 繼續(xù)移動鼠標到某一個具體語義概念，本示例中的“etilolgy”，彈出框可以顯示該概念術語在Top-N文獻中的文獻數。點擊彈出框中的“新的語義腦圖”，系統會在界面左側窗口，重新繪制一幅以“etilolgy”為起點的新的語義腦圖。上海有那些公司是做文獻知識服務的？哪些文獻知識發(fā)現大概費用

文獻知識資源怎么查找？數字圖書館文獻知識發(fā)現聯系方式

文獻特征矩陣：為輔助讀者研判一篇文獻的相關性，檢索系統通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。例如：依據關鍵詞或者依據作者，對檢出文獻進行再聚類并揭示其所對應的相關文獻。對于讀者而言，有時，用戶可能更加關心的是多個文獻內容特征之間的相互關聯，例如想了解某位作者可能所涉及的相關主題；想了解某個主題可能涉及的作者或其他文本自由詞熱點等等。由此，上海半坡的文獻特征矩陣技術，依據實時一站式讀者文獻搜索結果的TopN篇，將諸如PubMed人工標引的主要主題詞(MajorMeSH)、次要主題(MinorMeSH)、作者關鍵詞、作者、篇名自由詞等5列（字段），在同一個顯示矩陣里以多維度模式對文獻標識（元數據列）進行聚類細分（圖），并且能夠同時對各個節(jié)點相互間的關聯關系進行揭示（聚焦節(jié)點及其聚焦相關節(jié)點）。從而，可以輔助讀者更好地區(qū)分和識別相關興趣點和興趣文獻（發(fā)明專項權利申請：）。數字圖書館文獻知識發(fā)現聯系方式

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