報(bào)刊閱覽期刊又稱“雜志”，是圖書館收藏的重要文獻(xiàn)類型。有資料表明，全世界每年約有78%的科技論文發(fā)表在期刊上。就科技信息的含量而言，期刊容納了信息總量的65-70%，由此不難看出，期刊對于教學(xué)、科研的重要性。圖書館閱覽區(qū)是讀者閱覽報(bào)刊的場所。文獻(xiàn)檢索的概念“檢索”一詞，具有查找、尋求、索取的含義。文獻(xiàn)檢索是根據(jù)特定的需要，利用一定的檢索工具和手段，把所需的文獻(xiàn)和情報(bào)從檢索系統(tǒng)中查找出來的一種科學(xué)活動(dòng)形式。它的主要特征是科學(xué)地分析、把握情報(bào)需求實(shí)質(zhì)與檢索提問，并在此基礎(chǔ)上科學(xué)地選擇檢索工具、檢索途徑，科學(xué)地確定檢索步驟，從而使文獻(xiàn)檢索者及時(shí)而準(zhǔn)確地獲得所需要的文獻(xiàn)。文獻(xiàn)知識可以幫助我們做些什么？河南文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)費(fèi)

信息存儲是將大量無序的信息集中起來，根據(jù)信息源的外表特征和內(nèi)容特征，經(jīng)過整理、分類、濃縮、標(biāo)引等處理，使其系統(tǒng)化、有序化，并按一定的技術(shù)要求建成一個(gè)具有檢索功能的數(shù)據(jù)庫或檢索系統(tǒng)，供人們檢索和利用。而檢索是指運(yùn)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(jì)算機(jī)檢索以計(jì)算機(jī)技術(shù)為手段，通過光盤和聯(lián)機(jī)等現(xiàn)代檢索方式進(jìn)行文獻(xiàn)檢索的方法。與手工檢索一樣，計(jì)算機(jī)信息檢索應(yīng)作為未來科技人員的一項(xiàng)基本功。這一能力的訓(xùn)練和培養(yǎng)對科技人員適應(yīng)未來社會和跨世紀(jì)科研都極其重要，一個(gè)善于從電子信息系統(tǒng)中獲取文獻(xiàn)的科研人員，必定比不具備這一能力的人有更多的成功機(jī)會，美國報(bào)道生活新方式的期刊POV也將交互網(wǎng)絡(luò)檢索**作為未來**熱門職業(yè)之一，這些情況都說明了計(jì)算機(jī)文獻(xiàn)檢索越來越重要，故值得大家對這一技術(shù)予以重視。創(chuàng)新文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析我們在哪些方面會用到文獻(xiàn)知識？

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(shí)時(shí)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(gè)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(diǎn)，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(gè)概念語詞依據(jù)和中心節(jié)點(diǎn)（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(diǎn)（搜索詞），直接關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)（紅色邊框）、間接關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)（長方型邊框）、弱關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)（菱形邊框）等三個(gè)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(gè)圍繞著讀者搜索詞一次性展開近50個(gè)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(xiàng)權(quán)利，PCT國際專項(xiàng)權(quán)利CN2018/081327，美國專項(xiàng)權(quán)利:16314840）。任意概念節(jié)點(diǎn)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)。

文本語義腦圖基本原理：1、以讀者當(dāng)前搜索詞作為啟始節(jié)點(diǎn)（一起始列），后續(xù)（右側(cè)）的第n列數(shù)據(jù)是由前n-1列的節(jié)點(diǎn)元素概念之間語義關(guān)聯(lián)推導(dǎo)而得。2、共有4種不同的節(jié)點(diǎn)類型：中心節(jié)點(diǎn)（a）,直接關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)（b）,間接關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)（c）,弱關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)（d）。從搜索詞（a）出發(fā)，體現(xiàn)a推導(dǎo)b,b推導(dǎo)c,c推導(dǎo)d的上下層級關(guān)聯(lián)（啟發(fā)式知識關(guān)聯(lián)揭示）。3、單一列向量空間內(nèi)，由上至下所有節(jié)點(diǎn)之間依據(jù)該文本概念詞的語義權(quán)重和文獻(xiàn)時(shí)序權(quán)重排序（語義概念權(quán)重有序）。4、任意概念節(jié)點(diǎn)右上數(shù)字角標(biāo)表示其在當(dāng)前Top-N搜索結(jié)果中的文獻(xiàn)數(shù)。點(diǎn)擊該文獻(xiàn)數(shù)則鏈接至相應(yīng)的命中文獻(xiàn)（文本概念的細(xì)分聚類及其迅速定位）。5、選擇語義腦圖中任意節(jié)點(diǎn)（x）作為興趣點(diǎn)（聚焦節(jié)點(diǎn)），可以進(jìn)一步推導(dǎo)出該節(jié)點(diǎn)的所有直接關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)（y）。（隱形識發(fā)現(xiàn)）6、興趣聚焦操作時(shí)（x-y）左上角標(biāo)指引聚焦關(guān)聯(lián)文獻(xiàn)。7、任意節(jié)點(diǎn)可以作為新的起始中心節(jié)點(diǎn)（a），重構(gòu)一幅全新的語義腦圖（擴(kuò)散思維）。8、跨語言搜索時(shí)，系統(tǒng)可以同時(shí)分別生成中文和英文兩張語義腦圖。上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個(gè)性化閱讀和文獻(xiàn)知識推薦服務(wù)。

作者是誰？他們還出版了什么？這篇論文是他們曾經(jīng)研究內(nèi)容的工作延伸嗎？文章的目的是什么？你認(rèn)可他的觀點(diǎn)嗎？他的這篇文章研究調(diào)查、評論或分析了什么？這個(gè)課題有意義嗎？為什么？作者采用了哪些方法、理論或分析框架？這些是適當(dāng)或合理的嗎？得出了哪些結(jié)論？這些證據(jù)是否合理？研究設(shè)計(jì)有什么限制嗎？調(diào)查教過是否確鑿適用于你的研究？上述的這些問題可以幫助你更好的對文獻(xiàn)進(jìn)行分析或闡述，不過，它只是一個(gè)起點(diǎn)，你可以試著在閱讀時(shí)提出并添加自己的問題或想法。當(dāng)你開始試圖評估文章、研究和方法時(shí)，了解誰是你研究領(lǐng)域中的會對你很有幫助。你可以通過搜索，找到哪些文章或作者被引用的頻繁，這被稱為「citationsearch」。通過諸如WebofScienceCitationIndex和SCOPUS之類的數(shù)據(jù)庫，它們索引了science，socialscience和arts&humanities受到高度重視的學(xué)術(shù)期刊，能夠更容易的追蹤誰引用了某個(gè)作者的作品，或者找出哪些是常被引用的文章。文獻(xiàn)知識的產(chǎn)權(quán)保護(hù)。圖書館文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)簡介

怎么用文獻(xiàn)知識查詢到需要的信息？河南文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)費(fèi)

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)。河南文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)費(fèi)

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