文本語義腦圖（Text Mind Map）為輔助讀者研判一篇文獻的相關(guān)性，檢索系統(tǒng)通常會針對某一文獻內(nèi)容特征進行單一維度的文獻聚類細分。例如：依據(jù)關(guān)鍵詞或者依據(jù)作者對檢出文獻進行再聚類并揭示其所對應(yīng)的相關(guān)文獻。 文本語義腦圖突破傳統(tǒng)搜索引擎查詢結(jié)果單維列表呈現(xiàn)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(guān)聯(lián)矩陣表達。其目的是輔助讀者發(fā)現(xiàn)搜索結(jié)果內(nèi)的文本概念之間的隱性知識關(guān)聯(lián)以及拓展讀者啟發(fā)式發(fā)散思維。圖書館文獻知識發(fā)現(xiàn)質(zhì)量

《一站式學(xué)術(shù)搜索》是上海半坡網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司致匯?《數(shù)字圖書館增值服務(wù)平臺》中的一組知識服務(wù)型應(yīng)用組合（圖）。主要包括基于Facade模式的一站式搜索、實時搜索結(jié)果知識發(fā)現(xiàn)等二大服務(wù)模塊。致匯?《一站式學(xué)術(shù)搜索》的創(chuàng)新服務(wù)特點，是在讀者與圖書館數(shù)字文獻之間加入了一個文獻服務(wù)網(wǎng)關(guān)。這個文獻服務(wù)網(wǎng)關(guān)能夠?qū)崟r感知讀者的文獻搜索及其各個異構(gòu)文獻數(shù)據(jù)庫所返回的TopN篇文獻搜索結(jié)果。并由此而介入更好的圖書館增值服務(wù)。服務(wù)模式創(chuàng)新（文獻數(shù)據(jù)庫-文獻服務(wù)網(wǎng)關(guān)-讀者）1、在信息資源整合層面：無縫集成本館當(dāng)用的各種異構(gòu)數(shù)字文獻資源，實現(xiàn)一站式的文獻搜索與閱讀入口。2、在知識發(fā)現(xiàn)層面：突破傳統(tǒng)搜索引擎查詢結(jié)果單維度線性排列的局限，通過對搜索結(jié)果文本信息的深層次知識挖掘，構(gòu)建一個多層次概念及其概念關(guān)聯(lián)的語義腦圖，以激發(fā)讀者文獻搜索時的聯(lián)想思維。安徽品質(zhì)文獻知識發(fā)現(xiàn)

文獻的概念：“文獻”一詞開始早見于《論語·八佾》：“夏禮吾能言之，杞不足徵也；殷禮吾能言之，宋不足徵也；文獻不足故也。足，則吾能徵之矣?！敝祆渥ⅲ骸拔?，典籍也；獻，賢也?！敝傅氖堑浼驼莆盏浼娜?。后專指具有歷史價值的圖書文物資料。當(dāng)下人們把用紙張印制成的圖書、期刊、報紙以及承載有知識信息的膠片、磁帶、光盤等統(tǒng)稱之為文獻。《中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn)·文獻著錄總則》（GB3792·1—83）將文獻定義為“紀(jì)錄有知識的一切載體”。

報刊閱覽期刊又稱“雜志”，是圖書館收藏的重要文獻類型。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)是讀者閱覽報刊的場所。文獻檢索的概念“檢索”一詞，具有查找、尋求、索取的含義。文獻檢索是根據(jù)特定的需要，利用一定的檢索工具和手段，把所需的文獻和情報從檢索系統(tǒng)中查找出來的一種科學(xué)活動形式。它的主要特征是科學(xué)地分析、把握情報需求實質(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，從而使文獻檢索者及時而準(zhǔn)確地獲得所需要的文獻。

相關(guān)文獻與語義腦圖互為關(guān)聯(lián)揭示：左側(cè)的語義腦圖中任意節(jié)點可以在右側(cè)文獻詳情界面顯示其相關(guān)文獻。右側(cè)相關(guān)文獻界面則進一步揭示了當(dāng)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(biāo)定位），可以查看該概念詞所有的相關(guān)文獻，并且以該概念詞為重心節(jié)點，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)明專項權(quán)利）?！肚度胧街R鏈分析》無縫嵌入原始文獻數(shù)據(jù)庫，將傳統(tǒng)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(guān)聯(lián)矩陣顯示模式。其基于實時搜索結(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，在尤為強調(diào)知識發(fā)現(xiàn)、知識創(chuàng)新的未來，將會為讀者帶來一種全新的文獻搜索用戶體驗。哪個文獻知識發(fā)現(xiàn)排行榜

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