基于中樞網關模式的文獻利用統(tǒng)計將能夠提供針對圖書館所有文獻數(shù)據庫的、針對各個部門的,、針對單個期刊品種的,、針對單個讀者等等，以每篇閱讀文獻為基礎單位的文獻利用統(tǒng)計分析,。能夠真實反映讀者和文獻數(shù)據庫利用情況,，為圖書館讀者服務工作和為圖書館資源采購決策（包括試用數(shù)據庫）提供精細的科學依據。統(tǒng)計分析模塊中主要分為數(shù)據庫統(tǒng)計,，用戶統(tǒng)計,，部門統(tǒng)計。其中每種統(tǒng)計,，都會對其流量,，瀏覽數(shù)，下載數(shù),，閱讀數(shù)進行詳細統(tǒng)計,。并且每種統(tǒng)計支持年月，日等相關條件限定,。選擇對應的數(shù)據條件可以是單個條件,，組合條件。例如：我們可以選擇一個具體的數(shù)據庫,，,，讀者，部門進行統(tǒng)計,。也可以選擇對應部門下這個站點的使用情況,，以及當前讀者訪問這個站點的情況。（本實例中,，默認是統(tǒng)計近30天該數(shù)據庫使用情況）。（這里我們選擇CNKI數(shù)據庫）,。掌握必備的文獻知識是檢索的基礎,。福建文獻知識發(fā)現(xiàn)一體化

嵌入式知識鏈分析：讀者文獻搜索時，系統(tǒng)實時感知,、分析當前搜索結果的TopN篇文獻,，并在原始搜索結果界面無縫嵌入了一個《知識鏈分析》服務模塊。嵌入的《知識鏈分析》服務由語義腦圖（SemanticMindMap,左側子窗口）以及相關文獻揭示（右側子窗口）兩部分組成）,。語義腦圖突破傳統(tǒng)搜索結果文獻列表顯示的局限性,，以讀者搜索詞（左側一列，也稱之為中心節(jié)點）為起點,，向右列依次推導形成一個5列12行的近50個細分概念的關聯(lián)矩陣,。并且，依據和搜索詞的語義關聯(lián)層度，所有細分節(jié)點又分為直接關聯(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）。任意節(jié)點的右上數(shù)字角標可以迅速定位到當前細分概念的相關文獻,。任意概念選作為興趣點時（黑色背景）,，系統(tǒng)會啟發(fā)式推導出當前興趣點的所有直接關聯(lián)概念（灰色背景顯示）。左上角標是直接關聯(lián)的文獻,。藍色右下角標提示當前概念是**節(jié)點和興趣節(jié)點之間潛在的知識銜接節(jié)點,。在相關文獻界面則進一步揭示了當前文獻中所有的細分概念（紅色下劃線）。也可以查看該概念詞所有的相關文獻,。天津文獻知識發(fā)現(xiàn)咨詢熱線文獻知識是什么意思,？

系統(tǒng)支持的文獻數(shù)據庫：理論上支持所有的HTML4和HTML5類別文獻服務數(shù)據庫。比如知網,、萬方,、以及大多數(shù)的外文文獻資源。系統(tǒng)支持圖書館所購買的網上文獻服務數(shù)據庫,；支持本地鏡像文獻數(shù)據庫,；支持Web模式的圖書館自建數(shù)據庫；也支持本館圖書館自動化管理系統(tǒng)中的Web書目查詢,。系統(tǒng)可以同時融入網上開放式的公共學術類搜索引擎,，例如GoogleScholar、百度學術,、Being學術,、醫(yī)學專業(yè)領域內的PubMed等。對于圖書館沒有購買的收費數(shù)據庫,，系統(tǒng)同樣支持對方公開開放的部分（比如搜索和瀏覽）,，未授權部分（原文下載）則不支持（系統(tǒng)提供館員館際原文傳遞服務模塊支持）。簡而言之,，系統(tǒng)支持訪問可達并且基于HTML的文獻數(shù)據庫,。系統(tǒng)目前暫不支持flash視頻類數(shù)據庫，比如《樂兒智慧王國》,。系統(tǒng)不支持自己客戶端（非瀏覽器模式）的文獻服務模式,。

   文本語義腦圖的算法基礎：1、以讀者當前搜索詞作為啟始節(jié)點（DI一起始列）,，后續(xù)（右側）的第n列數(shù)據是由前n-1列的節(jié)點元素在文獻搜索結果中推導而得（概念之間同句共現(xiàn)關系）,。2、單一列向量空間內,，由上至下所有節(jié)點之間依據該文本概念詞的語義權重和文獻時序權重,，反映列內語義節(jié)點的先后有序特性。3、任意概念節(jié)點右上數(shù)字角標表示其在搜索結果中的文獻數(shù),。點擊該文獻數(shù)則顯示相應的文獻指引（基于文本概念的細分聚類）,。4、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）,。5、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯(lián)文獻（隱性知識發(fā)現(xiàn)）,。6,、任意節(jié)點可以選作為新的起始重心節(jié)點（a），重構一幅全新的語義腦圖（擴散思維）,。文本語義腦圖能夠揭示一站式跨庫搜索結果內文本信息之間多層次的語義網絡關系并迅速定位檢索命中文獻,。上海半坡提供實時的知識關聯(lián)分析：從文獻篇名、摘要的文本詞匯層面來分析詞匯之間的概念關聯(lián),。

信息存儲是將大量無序的信息集中起來,，根據信息源的外表特征和內容特征，經過整理,、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。依據實時搜索結果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析,，分別生成的中,、英文聯(lián)想關聯(lián)矩陣，即語義腦圖。上海文獻知識發(fā)現(xiàn)便捷

文獻是通過方法和手段,、運用一定的意義表達和記錄體系,，記錄在一定載體的有歷史價值和研究價值的知識。福建文獻知識發(fā)現(xiàn)一體化

除此之外,，文獻根據其出版形式也包含了報紙,，報紙是指每期版式基本相同的一種定期出版物。它的出版周期更短,，信息傳遞更及時,，因此，諸種學科的***情報信息常常首先在報紙上發(fā)表,。所以報紙也是十分重要的情報信息源,。文獻根據其出版形式還包括會議文獻，會議文獻是指在各種會議上所宣讀的論文或書面發(fā)言,，經過整理后,，再編輯出版的文獻。一般來說,，會議文獻具有內容豐富,、新穎、信息量大,、專業(yè)性強,、學術水平高、富有一定的創(chuàng)造性等特點,。福建文獻知識發(fā)現(xiàn)一體化

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