江西文献知识发现概况

数字图书馆的数据包含两大类：一类是作为阅读内容的信息数据，即数字资源；另一类是读者用户在线上阅读留下的操作痕迹，可将之简称为用户行为数据。“互联网+”思维下，对于数字图书馆而言，用户数据是馆员的阅读内容，是反映读者阅读偏好的重要依据，因此，在构建智慧阅读平台时，图书馆要重视对于用户数据的储存与分类，在对这些大数据集成分析的基础上监测动态数据的变化，主要是指用户创建发布的资源，如对于某一馆藏信息资源的评论和分享等[10]。此外，智慧阅读平台的数据储存层还包括**数据，具体是指针对某一类用户群，如服务范围内的社区用户群或学生用户群等，他们提供的信息数据，都包含在智慧阅读平台的建设中，作为数字图书馆智慧阅读平台成效反馈的直观体现和完善改进的基础。上海半坡的数字图书馆可以提供给读者个性化阅读和文献知识推荐服务。江西文献知识发现概况

   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。广东文献知识发现排行榜针对不同的读者进行不同的信息检索教育，让读者通过运用各种检索工具和检索手段来获取信息。

    文献的类型多种多样。按编写或出版形式可分为图书、连续出版物、会议文献、科技报告、标准文献、产品样本、专利文献、学位论文、文书、档案等。按载体可分为纸草文献、泥板文献、甲骨文献、金文文献、石刻文献、简牍文献、纸质文献、音像文献、机读文献等。按加工情况可分为一次文献、二次文献、三次文献按语种可分为汉语文献、英语文献等，或单语种文献、多语种文献等。按形成的历史时期可分为古代文献、现代文献等。按文献内容的学科范围可分为社科文献、科技文献以及各学科文献(见文献分类法)。按文献的传播和使用范围可分为公开发行文献、非公开发行文献，后者又称内部文献、限制流通文献，即从正常采购途径难以获得的文献，西方多称之为“灰色文献”。

   《一站式学术搜索》是上海半坡网络技术有限公司致汇®《数字图书馆增值服务平台》中的一组知识服务型应用组合（图）。主要包括基于Facade模式的一站式搜索、实时搜索结果知识发现等二大服务模块。致汇®《一站式学术搜索》的创新服务特点，是在读者与图书馆数字文献之间加入了一个文献服务网关。这个文献服务网关能够实时感知读者的文献搜索及其各个异构文献数据库所返回的TopN篇文献搜索结果。并由此而介入更好的图书馆增值服务。服务模式创新（文献数据库-文献服务网关-读者）1、在信息资源整合层面：无缝集成本馆当用的各种异构数字文献资源，实现一站式的文献搜索与阅读入口。2、在知识发现层面：突破传统搜索引擎查询结果单维度线性排列的局限，通过对搜索结果文本信息的深层次知识挖掘，构建一个多层次概念及其概念关联的语义脑图，以激发读者文献搜索时的联想思维。数字图书馆不同于传统意义上的实体图书馆，它是利用数字处理技术的图书馆。

“互联网+”思维下的数字资源获取与共享，弥补了传统阅读带来的不足，提高了资源流通效率。在这种背景下，一种新的阅读服务方式——数字图书馆智慧阅读平台应运而生。“互联网+”促进了产业结构调整和传统行业的网络化与共享化，数字图书馆的构建虽然呈现数量多、影响大的趋势，但综合**阅读情况来看，仍不容乐观，如何提升**阅读水平仍旧是我国文化事业面临的棘手难题。智慧阅读平台集成了数据高度共享和精细定位等优势，能够促使图书馆为中心、用户学习和创造新知识的体系***落实[1]。实际上，数字图书馆的智慧阅读服务就是运用创造性思维对知识、信息等智力资源进行搜集和整理，从而整合成新的增值产品，其**功能则在于“引导—转化”，引导人将知识转化为智慧，将自然、社会和他人的知识转化为读者自己的智慧，注重知识的成果转化和知识价值的自我实现。根据读者检索时输入的关键字，给出主题线索词，为读者提供发散性的思维导向。数字图书馆文献知识发现服务费

所谓浅阅读就是阅读不需要思考而采取跳跃式的阅读方法，它侧重的是知识面的广度，而忽略知识的深度。江西文献知识发现概况

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。江西文献知识发现概况

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