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。到底什么叫做文獻知識？浙江文獻知識發現是什么

文獻屬性是文獻本身所固有的性質,可概括為四個方面:知識信息性、物質實體性、人工記錄性、動態發展性，文獻特征包括文獻外表特征和文獻內容特征兩方面。它指文獻載體直接可見的特殊表征,如文獻的題名、責任者、序號、引證文獻題名以及文獻的類型、文種、出版事項、篇幅、開本、字體、出處等。它是識別文獻的直接依據,某些外表特征具有檢索意義,是檢索工具著錄的對象。文獻外表特征是直觀的、顯面易見的,它影響著文獻內容特征,也影響著文獻的存儲、利用和傳遞文獻內容特征。它指文獻內容所含信息和知識的特殊表征,如文獻所屬的學科門類、論述的主題對象、表達的基本觀點和涉及的時間與空間范圍等。它是判斷文獻價值的根本依據。品牌文獻知識發現好處上海半坡數字圖書館可以使系統實時感知讀者的信息需求，及時推送個性化的文獻知識服務。

一站式學術搜索結果界面：搜索結果文獻詳情包含了文獻標題，類型，作者，年卷，期刊來源以及文獻鏈接。在搜索結果文獻詳情部分，有“下一頁”按鈕，讀者可以持續點擊查看該文獻數據庫的后續命中文獻。在搜索結果文獻詳情部分，可以選中文獻，比較后以批量形式按指定格式導出結果文獻。l界面右側是當前搜索結果（TopN）中雜志來源和文獻作者（頻率比較高）例如，雜志列表，是把當前搜索結果中的文獻進行期刊歸類并按照期刊文獻數從高到低進行排列，點擊可以直接查看對應期刊的具體文獻詳情。

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。上海半坡的數字圖書館提供準確的文獻知識利用統計分析。

系統支持的文獻數據庫：理論上支持所有的HTML4和HTML5類別文獻服務數據庫。比如知網、萬方、以及大多數的外文文獻資源。系統支持圖書館所購買的網上文獻服務數據庫；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；也支持本館圖書館自動化管理系統中的Web書目查詢。系統可以同時融入網上開放式的公共學術類搜索引擎，例如GoogleScholar、百度學術、Being學術、醫學專業領域內的PubMed等。對于圖書館沒有購買的收費數據庫，系統同樣支持對方公開開放的部分（比如搜索和瀏覽），未授權部分（原文下載）則不支持（系統提供館員館際原文傳遞服務模塊支持）。簡而言之，系統支持訪問可達并且基于HTML的文獻數據庫。系統目前暫不支持flash視頻類數據庫，比如《樂兒智慧王國》。系統不支持自己客戶端（非瀏覽器模式）的文獻服務模式。文獻知識怎么準確檢索想要查詢的內容？哪些文獻知識發現模式

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。浙江文獻知識發現是什么

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