浙江文献知识发现服务

   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。通常在什么场景用到文献知识？浙江文献知识发现服务

文献概念的发展经历了三个阶段：初见于《论语八佾》，宋代朱熹解释为：文指典籍，献指熟知史实的贤人。近代一般理解为具有历史价值的文章和图书或与某一学科有关的重要图书资料。现代学者认为，文献是记录有人类知识和信息的一切载体。它由四个要素构成：文献内容、载体材料、信息符号、记录方式。文献等级分类零次文献指未经正式发表或未形成正规载体的一种文献形式。如：书信，手稿，会议记录，笔记等。特点：客观性，零散性，不成熟性。信息化文献知识发现哪家好文献知识可以帮助我们做些什么？

发表论文的期刊等级越高，影响力越大，对作者顺利毕业、学术深造、职称晋升等方面的帮助也越大。在申请考研、保研、博士、留学及评奖评职称的要求中，我们常会看到SCI/SSCI论文、中文核心期刊论文、EI/CPCI/Scopus论文、中英文普刊论文，初踏科研圈的同学们免不了困惑这里的SCI,SSCI,EI,CPCI,Scopus指什么？其实，这些英文表达是英文文献数据库的名称。比如，SCI论文就是指发表论文的期刊被SCI数据库收录。接下来，小编就带大家了解一下文献数据库以及搜索引擎与文献数据库的区别。

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。上海半坡的数字图书馆提供准确的文献知识利用统计分析。

文献作为一种语言和知识系统，字、词、句之间皆可构成特定的复杂网络关系。知识超越简单的时空排序、内容关联和页码顺序，通过关键词、类别、主题、命名实体、函数、图表等实现跨文本甚至跨媒介关联，通过界面或网络联结呈现。知识网络让研究者能直观发现在词频统计之外的知识内部的更深层关系，如整体网络特征、**人物功能与不同时期人物关系的演化模式。共被引分析通过引文之间的共现，可实现基于知识的聚合，解释知识的主题结构和新颖度。在大数据知识关联中，人们更关注的是知识信息的网络结构与流动转化。随着更多要素和变量纳入，知识会呈现不同的形态、性能与趋势。在更为宏阔的视域下，知识获取已非直接来自单个文本，亦非来自文本本身。一站式搜索的功能可以方便、快捷的检索到所需的文献。信息化文献知识发现好处

上海半坡拥有个性化文献阅读服务：个人文献搜索、阅读历史可追溯。 读者以文献类目体系模式自建文献收藏夹。浙江文献知识发现服务

语义关联矩阵:首先，语义脑图从当前所截获的文献中提取若干概念性语词。例如读者搜索“硫化氢”，系统会从当前搜索结果文献的文本中实时提炼出脱硫剂、地下水、气相色谱法、缺血、自噬、氨氮、污水处理厂等若干文本语词。之后，语义脑图以一个5列12行的关联矩阵来表达概念语词之间的语义关系：将读者搜索词排列在矩阵的左侧一列作为起始中心节点，后续右侧各列选词由左邻侧列的概念语词关联推导产生，同一列内概念语词按语义权重降序排列。然后，各个概念语词依据和中心节点（搜索词）的语义关联度，在语义脑图中表现为：中心节点（搜索词），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）等三个层级的语义关系。也就是说，将传统搜索引擎按年代（或按相关度）降序排列搜索结果的单一维度模式，提升为一个围绕着读者搜索词一次性展开近50个概念语词的具备语词间层级关联和权重有序的二维语义关联矩阵（发明专项权利，PCT国际专项权利CN2018/081327，美国专项权利:16314840）。任意概念节点的右上数字角标（表示相关文献数）可以迅速定位链接到当前细分概念的相关文献。浙江文献知识发现服务

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