嵌入式知識鏈分析：讀者文獻搜索時，系統實時感知、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個細分概念的關聯矩陣。并且，依據和搜索詞的語義關聯層度，所有細分節點又分為直接關聯節點（紅色邊框）、間接關聯節點（長方型邊框）、弱關聯節點（菱形邊框）。任意節點的右上數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），系統會啟發式推導出當前興趣點的所有直接關聯概念（灰色背景顯示）。左上角標是直接關聯的文獻。藍色右下角標提示當前概念是**節點和興趣節點之間潛在的知識銜接節點。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。上海半坡提供跨越多個異構文獻知識數據庫Fa?ade模式的一站式搜索服務。網絡文獻知識發現包括什么

系統支持的文獻數據庫《致匯?一站式學術搜索》可以一次性涵蓋本館20-30種專業領域內的主流文獻數據庫，包括： 支持圖書館所購買的網上文獻數據庫； 支持本地鏡像文獻數據庫； 支持Web模式的圖書館自建數據庫； 支持圖書館自動化管理系統中的Web書目查詢； 支持學術類開放搜索引擎，例如百度學術、Google Scholar、Being學術、醫學專業領域內的PubMed等； 乃至支持本館沒有購買的收費數據庫（有原文下載需要時，系統另外提供館員館際原文傳遞服務模塊支持）。 簡而言之，系統理論上支持所有常規的HTML4和所有內容HTML5類別的文獻服務數據資源。網絡文獻知識發現數據分析我們在哪些方面會用到文獻知識？

文本語義腦圖基本原理1、以讀者當前搜索詞作為啟始節點（一起始列），后續（右側）的第n列數據是由前n-1列的節點元素概念之間語義關聯推導而得。2、共有4種不同的節點類型：中心節點（a）,直接關聯節點（b）,間接關聯節點（c）,弱關聯節點（d）。從搜索詞（a）出發，體現a推導b,b推導c,c推導d的上下層級關聯（啟發式知識關聯揭示）。3、單一列向量空間內，由上至下所有節點之間依據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、任意概念節點右上數字角標表示其在當前Top-N搜索結果中的文獻數。點擊該文獻數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點（x）作為興趣點（聚焦節點），可以進一步推導出該節點的所有直接關聯節點（y）。（隱形識發現）6、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯文獻。7、任意節點可以作為新的起始中心節點（a），重構一幅全新的語義腦圖（擴散思維）。8、跨語言搜索時，系統可以同時分別生成中文和英文兩張語義腦圖。

文本語義腦圖基本原理：1、以讀者當前搜索詞作為啟始節點（一起始列），后續（右側）的第n列數據是由前n-1列的節點元素概念之間語義關聯推導而得。2、共有4種不同的節點類型：中心節點（a）,直接關聯節點（b）,間接關聯節點（c）,弱關聯節點（d）。從搜索詞（a）出發，體現a推導b,b推導c,c推導d的上下層級關聯（啟發式知識關聯揭示）。3、單一列向量空間內，由上至下所有節點之間依據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、任意概念節點右上數字角標表示其在當前Top-N搜索結果中的文獻數。點擊該文獻數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點（x）作為興趣點（聚焦節點），可以進一步推導出該節點的所有直接關聯節點（y）。（隱形識發現）6、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯文獻。7、任意節點可以作為新的起始中心節點（a），重構一幅全新的語義腦圖（擴散思維）。8、跨語言搜索時，系統可以同時分別生成中文和英文兩張語義腦圖。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。

相關文獻與語義腦圖互為關聯揭示：左側的語義腦圖中任意節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，并且以該概念詞為重心節點，可以在左側語義腦圖子窗口，重構一幅全新的語義腦圖（發明專項權利）?！肚度胧街R鏈分析》無縫嵌入原始文獻數據庫，將傳統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、發散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色，在尤為強調知識發現、知識創新的未來，將會為讀者帶來一種全新的文獻搜索用戶體驗。知識文獻用來干些什么?文獻知識發現互惠互利

文獻知識資源的共享。網絡文獻知識發現包括什么

文本語義腦圖（Text Mind Map）為輔助讀者研判一篇文獻的相關性，檢索系統通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。例如：依據關鍵詞或者依據作者對檢出文獻進行再聚類并揭示其所對應的相關文獻。 文本語義腦圖突破傳統搜索引擎查詢結果單維列表呈現的局限性，以讀者搜索詞為起點，形成一個m行乘n列的文本語義概念的關聯矩陣表達。其目的是輔助讀者發現搜索結果內的文本概念之間的隱性知識關聯以及拓展讀者啟發式發散思維。網絡文獻知識發現包括什么

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