語義關(guān)聯(lián)矩陣:首先,，語義腦圖從當(dāng)前所截獲的文獻(xiàn)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(dāng)前搜索結(jié)果文獻(xiàn)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(guān)聯(lián)矩陣來表達(dá)概念語詞之間的語義關(guān)系：將讀者搜索詞排列在矩陣的左側(cè)一列作為起始中心節(jié)點,，后續(xù)右側(cè)各列選詞由左鄰側(cè)列的概念語詞關(guān)聯(lián)推導(dǎo)產(chǎn)生，同一列內(nèi)概念語詞按語義權(quán)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(guān)聯(lián)度，在語義腦圖中表現(xiàn)為：中心節(jié)點（搜索詞）,，直接關(guān)聯(lián)節(jié)點（紅色邊框）,、間接關(guān)聯(lián)節(jié)點（長方型邊框）、弱關(guān)聯(lián)節(jié)點（菱形邊框）等三個層級的語義關(guān)系,。也就是說,，將傳統(tǒng)搜索引擎按年代（或按相關(guān)度）降序排列搜索結(jié)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(guān)聯(lián)和權(quán)重有序的二維語義關(guān)聯(lián)矩陣（發(fā)明專項權(quán)利,，PCT國際專項權(quán)利CN2018/081327,，美國專項權(quán)利:16314840）。任意概念節(jié)點的右上數(shù)字角標(biāo)（表示相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)）可以迅速定位鏈接到當(dāng)前細(xì)分概念的相關(guān)文獻(xiàn),。一站式搜索的功能可以方便,、快捷的檢索到所需的文獻(xiàn)。廣東怎樣文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)

《一站式學(xué)術(shù)搜索》是上海半坡網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司致匯?《數(shù)字圖書館增值服務(wù)平臺》中的一組知識服務(wù)型應(yīng)用組合（圖）,。主要包括基于Facade模式的一站式搜索,、實時搜索結(jié)果知識發(fā)現(xiàn)等二大服務(wù)模塊。致匯?《一站式學(xué)術(shù)搜索》的創(chuàng)新服務(wù)特點,，是在讀者與圖書館數(shù)字文獻(xiàn)之間加入了一個文獻(xiàn)服務(wù)網(wǎng)關(guān),。這個文獻(xiàn)服務(wù)網(wǎng)關(guān)能夠?qū)崟r感知讀者的文獻(xiàn)搜索及其各個異構(gòu)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫所返回的TopN篇文獻(xiàn)搜索結(jié)果。并由此而介入更好的圖書館增值服務(wù),。服務(wù)模式創(chuàng)新（文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫-文獻(xiàn)服務(wù)網(wǎng)關(guān)-讀者）1,、在信息資源整合層面：無縫集成本館當(dāng)用的各種異構(gòu)數(shù)字文獻(xiàn)資源，實現(xiàn)一站式的文獻(xiàn)搜索與閱讀入口,。2,、在知識發(fā)現(xiàn)層面：突破傳統(tǒng)搜索引擎查詢結(jié)果單維度線性排列的局限，通過對搜索結(jié)果文本信息的深層次知識挖掘,，構(gòu)建一個多層次概念及其概念關(guān)聯(lián)的語義腦圖,，以激發(fā)讀者文獻(xiàn)搜索時的聯(lián)想思維。江西一站式文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)資源可以在哪里查到,？

《一站式學(xué)術(shù)搜索》界面：一站式搜索界面示例界面上部的搜索結(jié)果文獻(xiàn)按年度劃分的時間軸線圖時間軸線反映各個文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫搜索結(jié)果合并（已去重）后該年度的文獻(xiàn)數(shù),。選中任意文獻(xiàn)數(shù)，則在界面中間的主體部分將顯示該年度的文獻(xiàn),。界面左側(cè)反映當(dāng)前參與搜索的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫及其結(jié)果文獻(xiàn)數(shù)點擊任意文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫,，則界面中間的主體部分顯示該文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫當(dāng)前所返回的文獻(xiàn)（原始文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的搜索結(jié)果順序）,。界面中間的文獻(xiàn)內(nèi)容顯示主體部分文獻(xiàn)顯示內(nèi)容包含文獻(xiàn)標(biāo)題、作者,、摘要,、文獻(xiàn)出處、期刊權(quán)重,、原文獻(xiàn)鏈接及其引用鏈接,。期刊權(quán)重：圖書館館員可以后臺通過Excel格式導(dǎo)入至多5種本館需求的期刊評價指標(biāo)體系（如IF、SJR,、SNIP,、CiteScore等）。學(xué)術(shù)引用：通過百度學(xué)術(shù),、谷歌學(xué)術(shù)、必應(yīng)學(xué)術(shù)等提供該文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)與被引用情況等信息內(nèi)容鏈接,。界面右側(cè)是當(dāng)前搜索結(jié)果（TopN）中雜志來源和文獻(xiàn)作者（頻度比較高）例如,，雜志列表，是把當(dāng)前搜索結(jié)果中的文獻(xiàn)進(jìn)行期刊歸類并按照命中文獻(xiàn)數(shù)從高到低進(jìn)行排列,，點擊可以查看對應(yīng)期刊的具體文獻(xiàn),。

隱性知識鏈發(fā)現(xiàn)：語義腦圖中，給定重心節(jié)點（搜索詞）A,，任意興趣節(jié)點C（黑色背景）,；當(dāng)A和C本身并沒有直接關(guān)聯(lián)的前提下，如果存在A-B語義直接關(guān)聯(lián),，并且B-C語義直接關(guān)聯(lián),，這類的概念節(jié)點B（具有藍(lán)色右下角標(biāo)的節(jié)點），正是讀者在文獻(xiàn)閱讀過程中試圖去發(fā)現(xiàn)的A和C之間潛在的知識銜接節(jié)點,。右下數(shù)字角標(biāo)所標(biāo)識鏈接的具體文獻(xiàn),，表示在其中的一篇文獻(xiàn)中，或在不同的兩篇文獻(xiàn)中,，讀者可以找到這種隱性知識鏈的相關(guān)文獻(xiàn)內(nèi)容,。多維度發(fā)散思維：讀者可以選定語義腦圖中的任意概念詞（雙擊），則由此作為新的重心節(jié)點,，系統(tǒng)將在搜索結(jié)果中重新提取與新的重心概念密切相關(guān)的概念語詞,，重構(gòu)一幅全新的語義關(guān)聯(lián)矩陣。任意一個概念語詞就是一個新的維度（視角）,，使得讀者能夠立體看到當(dāng)前文獻(xiàn)搜索結(jié)果的各種語義關(guān)聯(lián)呈現(xiàn),。哪家公司是做文獻(xiàn)知識服務(wù)的？

嵌入式知識鏈分析：讀者文獻(xiàn)搜索時,，系統(tǒng)實時感知,、分析當(dāng)前搜索結(jié)果的TopN篇文獻(xiàn),，并在原始搜索結(jié)果界面無縫嵌入了一個《知識鏈分析》服務(wù)模塊。嵌入的《知識鏈分析》服務(wù)由語義腦圖（SemanticMindMap,左側(cè)子窗口）以及相關(guān)文獻(xiàn)揭示（右側(cè)子窗口）兩部分組成）,。語義腦圖突破傳統(tǒng)搜索結(jié)果文獻(xiàn)列表顯示的局限性,，以讀者搜索詞（左側(cè)一列，也稱之為中心節(jié)點）為起點,，向右列依次推導(dǎo)形成一個5列12行的近50個細(xì)分概念的關(guān)聯(lián)矩陣,。并且，依據(jù)和搜索詞的語義關(guān)聯(lián)層度,，所有細(xì)分節(jié)點又分為直接關(guān)聯(lián)節(jié)點（紅色邊框）,、間接關(guān)聯(lián)節(jié)點（長方型邊框）、弱關(guān)聯(lián)節(jié)點（菱形邊框）,。任意節(jié)點的右上數(shù)字角標(biāo)可以迅速定位到當(dāng)前細(xì)分概念的相關(guān)文獻(xiàn),。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(dǎo)出當(dāng)前興趣點的所有直接關(guān)聯(lián)概念（灰色背景顯示）,。左上角標(biāo)是直接關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn),。藍(lán)色右下角標(biāo)提示當(dāng)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(guān)文獻(xiàn)界面則進(jìn)一步揭示了當(dāng)前文獻(xiàn)中所有的細(xì)分概念（紅色下劃線）,。也可以查看該概念詞所有的相關(guān)文獻(xiàn),。上海有那些公司是做文獻(xiàn)知識服務(wù)的？品牌文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)價格多少

文獻(xiàn)知識服務(wù)有什么用,？廣東怎樣文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)

隨著圖書館數(shù)字文獻(xiàn)資源的規(guī)模越來越大,；數(shù)據(jù)庫品種數(shù)量越來越多,；讀者服務(wù)的手段（遠(yuǎn)程,、移動,、跨庫搜索等）也越來越多樣化。但是,，如何能使圖書館清晰了解讀者的閱讀行為,，優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)字文獻(xiàn)館藏，讓有限的數(shù)字資源采購資金發(fā)揮更大的讀者服務(wù)效益,？其中,，哪些部門、哪些讀者在使用,？使用哪些文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫,？數(shù)字文獻(xiàn)利用統(tǒng)計在圖書館工作中，越發(fā)顯得越為重要,。然而,，數(shù)字圖書館目前服務(wù)現(xiàn)狀是：圖書館統(tǒng)一采購數(shù)字文獻(xiàn)資源，圖書館的讀者各自分別訪問一個個的數(shù)字文獻(xiàn)資源數(shù)據(jù)庫。現(xiàn)有的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫-讀者文獻(xiàn)利用模式在示例的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?，我們很難確定圖書館所處的位置,。由此可見，隨著讀者數(shù)字文獻(xiàn)需求不斷增長,、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)商蓬勃發(fā)展,，圖書館的服務(wù)功能卻正在逐步被邊緣化。在上述文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫-讀者文獻(xiàn)利用模式中,，常見的傳統(tǒng)計量評價方法包括：圖書館資源首頁數(shù)據(jù)庫進(jìn)入次數(shù)統(tǒng)計,、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫原廠商各自提供的訪問量/下載量報表等。但實際情況是：這些數(shù)據(jù)很難真實反映讀者文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的實際利用情況,。廣東怎樣文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)

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