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，并且以該概念詞為中心節點，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）。紅色下劃線標注了一篇文獻中的所有細分概念《嵌入式知識鏈分析》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、知識創新的當日，將會為讀者帶來一種全新的文獻搜索用戶體驗。文獻知識的研究范圍主要是研究文獻的分類與編目、文獻形成發展歷史、各種文獻的特點與用途、文獻的檢索等。智能化文獻知識發現好處

隱性知識鏈發現：語義腦圖中，給定重心節點（搜索詞）A，任意興趣節點C（黑色背景）；當A和C本身并沒有直接關聯的前提下，如果存在A-B語義直接關聯，并且B-C語義直接關聯，這類的概念節點B（具有藍色右下角標的節點），正是讀者在文獻閱讀過程中試圖去發現的A和C之間潛在的知識銜接節點。右下數字角標所標識鏈接的具體文獻，表示在其中的一篇文獻中，或在不同的兩篇文獻中，讀者可以找到這種隱性知識鏈的相關文獻內容。多維度發散思維：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點，系統將在搜索結果中重新提取與新的重心概念密切相關的概念語詞，重構一幅全新的語義關聯矩陣。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前文獻搜索結果的各種語義關聯呈現。天津數字圖書館文獻知識發現文本語義腦圖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。

二次文獻（secondarydocument)：是指文獻工作者對一次文獻進行加工、提煉和壓縮之后所得到的產物，是為了便于管理和利用一次文獻而編輯、出版和累積起來的工具性文獻。檢索工具書和網上檢索引擎是典型的二次文獻。三次文獻(tertiarydocument)：是指對有關的一次文獻和二次文獻進行入的分析研究綜合概括而成的產物。如大百科全書、辭典、電子百科等。檢索狹義的檢索（Retrieval）是指依據一定的方法，從已經組織好的大量有關文獻中，查找并獲取特定的相關文獻的過程。這里的文獻，不是通常所指的文獻本身，而是關于文獻的信息或文獻的線索。廣義的檢索包括信息的存儲和檢索兩個過程(StorageandRetrieval)。

信息是事物發出的信號所包含的內容，是由事物發出的消息、指令、數據等所包含的內容，用以消除不確定性。信息的基本屬性—消除不確定性，共享性是信息區別于物質和能量的主要特性。信息的特性：普遍性，多樣性，可識別性，可加工性，可存儲性，可轉換性，可傳遞性，可共享性，非消耗性，強時效性信息主要類型包括自然信息，生物信息，社會信息，機器信息。信息的功能：它是自然世界存在的客觀反映，具有消除不確定性的功能，具有組織功能，信息交流時維系社會發展的紐帶。信息的社會作用：信息工作促進科學研究的發展，社會進步，經濟發展，為決策服務，信息促進知識的增長和積累。信息資源的分布規律：信息生產者分布規律（洛特卡定律）信息表述規律（齊夫定律）信息的時間分布變化規律（普賴斯指數增長規律）信息的集中與分散分布規律（布拉德福定律：在某一時間范圍內，如果將科學期刊按其刊載某學科領域文獻的數量，以遞減排序，然后將其分為“**”區和另外幾個區，其中每個區刊載該領域文獻總量相等，那么各區的期刊數2量成1:n:n:…的關系）文獻為我們提供了什么樣的幫助？

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。文獻的特征大概有什么？上海文獻知識發現采購

文獻知識ISBN 國際標準書號的簡稱,是專門為識別圖書等文獻而設計的國際編號。智能化文獻知識發現好處

隨著圖書館數字文獻資源的規模越來越大；數據庫品種數量越來越多,；讀者服務的手段（遠程、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，優化現有數字文獻館藏，讓有限的數字資源采購資金發揮更大的讀者服務效益？其中，哪些部門、哪些讀者在使用？使用哪些文獻數據庫？數字文獻利用統計在圖書館工作中，越發顯得越為重要。然而，數字圖書館目前服務現狀是：圖書館統一采購數字文獻資源，圖書館的讀者各自分別訪問一個個的數字文獻資源數據庫。現有的文獻數據庫-讀者文獻利用模式在示例的網絡拓撲中，我們很難確定圖書館所處的位置。由此可見，隨著讀者數字文獻需求不斷增長、文獻數據商蓬勃發展，圖書館的服務功能卻正在逐步被邊緣化。在上述文獻數據庫-讀者文獻利用模式中，常見的傳統計量評價方法包括：圖書館資源首頁數據庫進入次數統計、文獻數據庫原廠商各自提供的訪問量/下載量報表等。但實際情況是：這些數據很難真實反映讀者文獻數據庫的實際利用情況。智能化文獻知識發現好處

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