相關(guān)文獻(xiàn)與語義腦圖互為關(guān)聯(lián)揭示：左側(cè)的語義腦圖中任意節(jié)點(diǎn)可以在右側(cè)文獻(xiàn)詳情界面顯示其相關(guān)文獻(xiàn)。右側(cè)相關(guān)文獻(xiàn)界面則進(jìn)一步揭示了當(dāng)前文獻(xiàn)中所有的概念語詞（紅色下劃線）。選擇其中的任意詞（鼠標(biāo)定位），可以查看該概念詞所有的相關(guān)文獻(xiàn)，并且以該概念詞為重心節(jié)點(diǎn)，可以在左側(cè)語義腦圖子窗口，重構(gòu)一幅全新的語義腦圖（發(fā)明專項(xiàng)權(quán)利）。《嵌入式知識鏈分析》無縫嵌入原始文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，將傳統(tǒng)文獻(xiàn)搜索引擎一維的文獻(xiàn)顯示模式提升為二維的概念語詞級別的關(guān)聯(lián)矩陣顯示模式。其基于實(shí)時(shí)搜索結(jié)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(guān)聯(lián)揭示等功能特色，在尤為強(qiáng)調(diào)知識發(fā)現(xiàn)、知識創(chuàng)新的未來，將會為讀者帶來一種全新的文獻(xiàn)搜索用戶體驗(yàn)。依據(jù)國際定義文獻(xiàn)知識乃是一切情報(bào)的載體。數(shù)字圖書館文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)聯(lián)系方式

數(shù)據(jù)庫作為一種“宏文本”。數(shù)據(jù)庫收錄的數(shù)字化文本，文本性質(zhì)并沒有改變。每個(gè)數(shù)據(jù)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(lián)結(jié)成為巨大文本，是別集、總集、類書、叢書等傳統(tǒng)文獻(xiàn)形態(tài)的革新。單一、直接的文本閱讀銳減，取而代之的是數(shù)據(jù)庫形態(tài)的龐大的文本**。檢索界限消失后，古籍?dāng)?shù)據(jù)庫可以很大程度地“一站式”獲取所需文獻(xiàn)資料。關(guān)系型智能化的數(shù)據(jù)庫作為一種文本，其形態(tài)與功能較紙本時(shí)代有質(zhì)的提升。歷史文本的空間化與可視化?？梢暬軌虬嘀刈兞浚哂锌勺x性與可理解性。地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)***地促進(jìn)了傳統(tǒng)文獻(xiàn)的圖表化、可視化，以動態(tài)的數(shù)字化地圖和知識圖譜體系，改變和豐富了傳統(tǒng)的文本形態(tài)和使用功能。“一圖勝千言”，文本內(nèi)部蘊(yùn)含的信息也具有可視化潛力。通過發(fā)現(xiàn)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(xiàn)等探索文本中特定的隱含語義關(guān)系，將難以理解的抽象數(shù)據(jù)空間轉(zhuǎn)化成具體直觀的視覺空間。品質(zhì)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)標(biāo)志一站式搜索的功能可以方便、快捷的檢索到所需的文獻(xiàn)。

左側(cè)的語義腦圖中任意節(jié)點(diǎn)可以在右側(cè)文獻(xiàn)詳情界面顯示其相關(guān)文獻(xiàn)。右側(cè)相關(guān)文獻(xiàn)界面則進(jìn)一步揭示了當(dāng)前文獻(xiàn)中所有的概念語詞（紅色下劃線）。選擇其中的任意詞（鼠標(biāo)定位），可以查看該概念詞所有的相關(guān)文獻(xiàn)，并且以該概念詞為中心節(jié)點(diǎn)，可以在左側(cè)語義腦圖子窗口，重構(gòu)一幅全新的語義腦圖（發(fā)明專項(xiàng)權(quán)利）。紅色下劃線標(biāo)注了一篇文獻(xiàn)中的所有細(xì)分概念《嵌入式知識鏈分析》無縫嵌入原始文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，將傳統(tǒng)文獻(xiàn)搜索引擎一維的文獻(xiàn)顯示模式提升為二維的概念語詞級別的關(guān)聯(lián)矩陣顯示模式。其基于實(shí)時(shí)搜索結(jié)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(guān)聯(lián)揭示等功能特色，在尤為強(qiáng)調(diào)知識發(fā)現(xiàn)、知識創(chuàng)新的當(dāng)日，將會為讀者帶來一種全新的文獻(xiàn)搜索用戶體驗(yàn)。

《一站式學(xué)術(shù)搜索》依據(jù)讀者搜索指令，從參與一站式搜索的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫中實(shí)時(shí)獲取搜索結(jié)果（每個(gè)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的一次性返回結(jié)果數(shù)可以由系統(tǒng)管理員自定義）。搜索結(jié)果界面：l界面上部的搜索結(jié)果文獻(xiàn)按年度劃分的時(shí)間軸線圖時(shí)間軸線反映各個(gè)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(diǎn)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5種本館需求的期刊評價(jià)指標(biāo)體系（如IF、SJR、SNIP、CiteScore等）。文獻(xiàn)知識怎么去使用？

文獻(xiàn)閱讀分析及其指引：語義腦圖的讀者服務(wù)界面是：左側(cè)部分顯示語義腦圖。右側(cè)部分顯示語義概念所對應(yīng)的文獻(xiàn)內(nèi)容。 在文獻(xiàn)內(nèi)容顯示部分，當(dāng)鼠標(biāo)移動到某一篇具體文獻(xiàn)時(shí)，系統(tǒng)會以紅色底線加亮顯示當(dāng)前文獻(xiàn)中可能的語義概念。 繼續(xù)移動鼠標(biāo)到某一個(gè)具體語義概念，本示例中的“etilolgy”，彈出框可以顯示該概念術(shù)語在Top-N文獻(xiàn)中的文獻(xiàn)數(shù)。點(diǎn)擊彈出框中的“新的語義腦圖”，系統(tǒng)會在界面左側(cè)窗口，重新繪制一幅以“etilolgy”為起點(diǎn)的新的語義腦圖。上海有那些公司是做文獻(xiàn)知識服務(wù)的？哪些文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)大概費(fèi)用

文獻(xiàn)知識資源怎么查找？數(shù)字圖書館文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)聯(lián)系方式

文獻(xiàn)特征矩陣：為輔助讀者研判一篇文獻(xiàn)的相關(guān)性，檢索系統(tǒng)通常會針對某一文獻(xiàn)內(nèi)容特征進(jìn)行單一維度的文獻(xiàn)聚類細(xì)分。例如：依據(jù)關(guān)鍵詞或者依據(jù)作者，對檢出文獻(xiàn)進(jìn)行再聚類并揭示其所對應(yīng)的相關(guān)文獻(xiàn)。對于讀者而言，有時(shí)，用戶可能更加關(guān)心的是多個(gè)文獻(xiàn)內(nèi)容特征之間的相互關(guān)聯(lián)，例如想了解某位作者可能所涉及的相關(guān)主題；想了解某個(gè)主題可能涉及的作者或其他文本自由詞熱點(diǎn)等等。由此，上海半坡的文獻(xiàn)特征矩陣技術(shù)，依據(jù)實(shí)時(shí)一站式讀者文獻(xiàn)搜索結(jié)果的TopN篇，將諸如PubMed人工標(biāo)引的主要主題詞(MajorMeSH)、次要主題(MinorMeSH)、作者關(guān)鍵詞、作者、篇名自由詞等5列（字段），在同一個(gè)顯示矩陣?yán)镆远嗑S度模式對文獻(xiàn)標(biāo)識（元數(shù)據(jù)列）進(jìn)行聚類細(xì)分（圖），并且能夠同時(shí)對各個(gè)節(jié)點(diǎn)相互間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行揭示（聚焦節(jié)點(diǎn)及其聚焦相關(guān)節(jié)點(diǎn)）。從而，可以輔助讀者更好地區(qū)分和識別相關(guān)興趣點(diǎn)和興趣文獻(xiàn)（發(fā)明專項(xiàng)權(quán)利申請：）。數(shù)字圖書館文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)聯(lián)系方式

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