報刊閱覽期刊又稱“雜志”,，是圖書館收藏的重要文獻類型,。有資料表明，全世界每年約有78%的科技論文發(fā)表在期刊上,。就科技信息的含量而言,，期刊容納了信息總量的65-70%，由此不難看出,，期刊對于教學,、科研的重要性。圖書館閱覽區(qū)是讀者閱覽報刊的場所,。文獻檢索的概念“檢索”一詞,，具有查找、尋求,、索取的含義,。文獻檢索是根據(jù)特定的需要，利用一定的檢索工具和手段,，把所需的文獻和情報從檢索系統(tǒng)中查找出來的一種科學活動形式,。它的主要特征是科學地分析、把握情報需求實質與檢索提問,，并在此基礎上科學地選擇檢索工具,、檢索途徑，科學地確定檢索步驟,，從而使文獻檢索者及時而準確地獲得所需要的文獻,。文獻知識可以幫助我們做些什么？河南文獻知識發(fā)現(xiàn)服務費

信息存儲是將大量無序的信息集中起來,，根據(jù)信息源的外表特征和內(nèi)容特征,，經(jīng)過整理、分類,、濃縮,、標引等處理，使其系統(tǒng)化,、有序化,，并按一定的技術要求建成一個具有檢索功能的數(shù)據(jù)庫或檢索系統(tǒng)，供人們檢索和利用,。而檢索是指運用編制好的檢索工具或檢索系統(tǒng),，查找出滿足用戶要求的特定信息。[3]計算機檢索以計算機技術為手段,，通過光盤和聯(lián)機等現(xiàn)代檢索方式進行文獻檢索的方法,。與手工檢索一樣，計算機信息檢索應作為未來科技人員的一項基本功,。這一能力的訓練和培養(yǎng)對科技人員適應未來社會和跨世紀科研都極其重要,，一個善于從電子信息系統(tǒng)中獲取文獻的科研人員,，必定比不具備這一能力的人有更多的成功機會，美國報道生活新方式的期刊POV也將交互網(wǎng)絡檢索**作為未來**熱門職業(yè)之一,，這些情況都說明了計算機文獻檢索越來越重要,，故值得大家對這一技術予以重視。創(chuàng)新文獻知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析我們在哪些方面會用到文獻知識,？

語義關聯(lián)矩陣:首先,，語義腦圖從當前所截獲的文獻中提取若干概念性語詞。例如讀者搜索“硫化氫”,，系統(tǒng)會從當前搜索結果文獻的文本中實時提煉出脫硫劑,、地下水、氣相色譜法,、缺血,、自噬、氨氮,、污水處理廠等若干文本語詞,。之后，語義腦圖以一個5列12行的關聯(lián)矩陣來表達概念語詞之間的語義關系：將讀者搜索詞排列在矩陣的左側一列作為起始中心節(jié)點,，后續(xù)右側各列選詞由左鄰側列的概念語詞關聯(lián)推導產(chǎn)生,，同一列內(nèi)概念語詞按語義權重降序排列。然后,，各個概念語詞依據(jù)和中心節(jié)點（搜索詞）的語義關聯(lián)度,，在語義腦圖中表現(xiàn)為：中心節(jié)點（搜索詞），直接關聯(lián)節(jié)點（紅色邊框）,、間接關聯(lián)節(jié)點（長方型邊框）、弱關聯(lián)節(jié)點（菱形邊框）等三個層級的語義關系,。也就是說,，將傳統(tǒng)搜索引擎按年代（或按相關度）降序排列搜索結果的單一維度模式，提升為一個圍繞著讀者搜索詞一次性展開近50個概念語詞的具備語詞間層級關聯(lián)和權重有序的二維語義關聯(lián)矩陣（發(fā)明專項權利,，PCT國際專項權利CN2018/081327,，美國專項權利:16314840）。任意概念節(jié)點的右上數(shù)字角標（表示相關文獻數(shù)）可以迅速定位鏈接到當前細分概念的相關文獻,。

文本語義腦圖基本原理：1,、以讀者當前搜索詞作為啟始節(jié)點（一起始列），后續(xù)（右側）的第n列數(shù)據(jù)是由前n-1列的節(jié)點元素概念之間語義關聯(lián)推導而得,。2,、共有4種不同的節(jié)點類型：中心節(jié)點（a）,直接關聯(lián)節(jié)點（b）,間接關聯(lián)節(jié)點（c）,弱關聯(lián)節(jié)點（d）。從搜索詞（a）出發(fā),，體現(xiàn)a推導b,b推導c,c推導d的上下層級關聯(lián)（啟發(fā)式知識關聯(lián)揭示）,。3,、單一列向量空間內(nèi)，由上至下所有節(jié)點之間依據(jù)該文本概念詞的語義權重和文獻時序權重排序（語義概念權重有序）,。4,、任意概念節(jié)點右上數(shù)字角標表示其在當前Top-N搜索結果中的文獻數(shù)。點擊該文獻數(shù)則鏈接至相應的命中文獻（文本概念的細分聚類及其迅速定位）,。5,、選擇語義腦圖中任意節(jié)點（x）作為興趣點（聚焦節(jié)點），可以進一步推導出該節(jié)點的所有直接關聯(lián)節(jié)點（y）,。（隱形識發(fā)現(xiàn)）6,、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯(lián)文獻。7,、任意節(jié)點可以作為新的起始中心節(jié)點（a）,，重構一幅全新的語義腦圖（擴散思維）。8,、跨語言搜索時,，系統(tǒng)可以同時分別生成中文和英文兩張語義腦圖。上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻知識推薦服務,。

作者是誰,？他們還出版了什么？這篇論文是他們曾經(jīng)研究內(nèi)容的工作延伸嗎,？文章的目的是什么,？你認可他的觀點嗎？他的這篇文章研究調(diào)查,、評論或分析了什么,？這個課題有意義嗎？為什么,？作者采用了哪些方法,、理論或分析框架？這些是適當或合理的嗎,？得出了哪些結論,？這些證據(jù)是否合理？研究設計有什么限制嗎,？調(diào)查教過是否確鑿適用于你的研究,？上述的這些問題可以幫助你更好的對文獻進行分析或闡述，不過,，它只是一個起點,，你可以試著在閱讀時提出并添加自己的問題或想法。當你開始試圖評估文章、研究和方法時,，了解誰是你研究領域中的會對你很有幫助,。你可以通過搜索，找到哪些文章或作者被引用的頻繁,，這被稱為「citationsearch」,。通過諸如WebofScienceCitationIndex和SCOPUS之類的數(shù)據(jù)庫，它們索引了science,，socialscience和arts&humanities受到高度重視的學術期刊,，能夠更容易的追蹤誰引用了某個作者的作品，或者找出哪些是常被引用的文章,。文獻知識的產(chǎn)權保護,。圖書館文獻知識發(fā)現(xiàn)簡介

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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(shù)據(jù)庫,，將傳統(tǒng)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(lián)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(lián)揭示等功能特色，在尤為強調(diào)知識發(fā)現(xiàn),、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。河南文獻知識發(fā)現(xiàn)服務費

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