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随着图书馆数字文献资源的规模越来越大；数据库品种数量越来越多,；读者服务的手段（远程、移动、跨库搜索等）也越来越多样化。但是，如何能使图书馆清晰了解读者的阅读行为，优化现有数字文献馆藏，让有限的数字资源采购资金发挥更大的读者服务效益？其中，哪些部门、哪些读者在使用？使用哪些文献数据库？数字文献利用统计在图书馆工作中，越发显得越为重要。然而，数字图书馆目前服务现状是：图书馆统一采购数字文献资源，图书馆的读者各自分别访问一个个的数字文献资源数据库。现有的文献数据库-读者文献利用模式在示例的网络拓扑中，我们很难确定图书馆所处的位置。由此可见，随着读者数字文献需求不断增长、文献数据商蓬勃发展，图书馆的服务功能却正在逐步被边缘化。在上述文献数据库-读者文献利用模式中，常见的传统计量评价方法包括：图书馆资源首页数据库进入次数统计、文献数据库原厂商各自提供的访问量/下载量报表等。但实际情况是：这些数据很难真实反映读者文献数据库的实际利用情况。上海半坡的数字图书馆为授权读者提供远程文献阅读和移动阅读服务。品牌文献知识发现咨询热线

文献属性是文献本身所固有的性质,可概括为四个方面:知识信息性、物质实体性、人工记录性、动态发展性，文献特征包括文献外表特征和文献内容特征两方面。它指文献载体直接可见的特殊表征,如文献的题名、责任者、序号、引证文献题名以及文献的类型、文种、出版事项、篇幅、开本、字体、出处等。它是识别文献的直接依据,某些外表特征具有检索意义,是检索工具著录的对象。文献外表特征是直观的、显面易见的,它影响着文献内容特征,也影响着文献的存储、利用和传递文献内容特征。它指文献内容所含信息和知识的特殊表征,如文献所属的学科门类、论述的主题对象、表达的基本观点和涉及的时间与空间范围等。它是判断文献价值的根本依据。上海文献知识发现发现通常在什么场景用到文献知识？

文献数据库列表明细：当前数据源检索下的站点明细（如：数据源为一个数据库，则在站点明细中只出现该数据可。） 在站点明细中可以，可以查看各个具体文献数据库的浏览，阅读，下载，以及流量情况，支持对应排序。用户列表明细，可以查看用户具体的访问情况，例如：当前选择的数据源为CNKI这个数据库。则在用户列表中为所有用户访问CNKI的明细，包含，阅读，下载，浏览，站点数以及流量。如选择统计数据源为部门，则用户站点数就为该用户一共访问的数据库个数。 ​

文献特征矩阵：为辅助读者研判一篇文献的相关性，检索系统通常会针对某一文献内容特征进行单一维度的文献聚类细分。例如：依据关键词或者依据作者，对检出文献进行再聚类并揭示其所对应的相关文献。对于读者而言，有时，用户可能更加关心的是多个文献内容特征之间的相互关联，例如想了解某位作者可能所涉及的相关主题；想了解某个主题可能涉及的作者或其他文本自由词热点等等。由此，上海半坡的文献特征矩阵技术，依据实时一站式读者文献搜索结果的TopN篇，将诸如PubMed人工标引的主要主题词(MajorMeSH)、次要主题(MinorMeSH)、作者关键词、作者、篇名自由词等5列（字段），在同一个显示矩阵里以多维度模式对文献标识（元数据列）进行聚类细分（图），并且能够同时对各个节点相互间的关联关系进行揭示（聚焦节点及其聚焦相关节点）。从而，可以辅助读者更好地区分和识别相关兴趣点和兴趣文献（发明专项权利申请：）。文献知识怎么准确检索想要查询的内容？

早期的文献一般是通过口头交谈、参观展览、参加报告会等途径获取，不仅在内容上有一定的价值，而且能弥补一般公开文献从信息的客观形成到公开传播之间费时甚多的弊病。它是指未经过任何加工的原始文献，如实验记录、手稿、原始录音、原始录像、谈话记录等。零次文献在原始文献的保存、原始数据的核对、原始构思的核定(权利人)等方面有着重要的作用。接下来，我们了解一下一次文献的概念一次文献(primarydocument)：是指作者以本人的研究成果为基本素材而创作或撰写的文献，不管创作时是否参考或引用了他人的著作，也不管该文献以何种物质形式出现，均属一次文献。大部分期刊上发表的文章和在科技会议上发表的论文均属一次文献。文献知识服务哪家公司做的比较好？图书馆文献知识发现常见问题

文献知识的研究范围主要是研究文献的分类与编目、文献形成发展历史、各种文献的特点与用途、文献的检索等。品牌文献知识发现咨询热线

文本语义脑图基本原理1、以读者当前搜索词作为启始节点（一起始列），后续（右侧）的第n列数据是由前n-1列的节点元素概念之间语义关联推导而得。2、共有4种不同的节点类型：中心节点（a）,直接关联节点（b）,间接关联节点（c）,弱关联节点（d）。从搜索词（a）出发，体现a推导b,b推导c,c推导d的上下层级关联（启发式知识关联揭示）。3、单一列向量空间内，由上至下所有节点之间依据该文本概念词的语义权重和文献时序权重排序（语义概念权重有序）。4、任意概念节点右上数字角标表示其在当前Top-N搜索结果中的文献数。点击该文献数则链接至相应的命中文献（文本概念的细分聚类及其迅速定位）。5、选择语义脑图中任意节点（x）作为兴趣点（聚焦节点），可以进一步推导出该节点的所有直接关联节点（y）。（隐形识发现）6、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献。7、任意节点可以作为新的起始中心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。8、跨语言搜索时，系统可以同时分别生成中文和英文两张语义脑图。品牌文献知识发现咨询热线

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