文獻數據庫簡介一、定義及分類：文獻數據庫，是指計算機可讀的、有組織的相關文獻信息的**。按照國別分：可分為外文文獻數據庫及中文文獻數據庫按照信息類別可分為：期刊論文數據庫、**數據庫、會議論文數據庫、學位論文數據庫……；按照學科領域分類，例如生命科學領域有PubMed數據庫，工程技術領域有EI數據庫，化學領域的SciFinder,Reaxys,F1000,NANO數據庫；按照信息類型可分為：全文數據庫及文摘數據庫。1）中文全文數據庫舉例：2）英文全文數據庫舉例：3）文摘數據庫二.文摘數據庫與全文數據庫的比較二者主要區別在于用戶在全文數據庫中可以直接下載文獻，而文摘型數據庫只提供了全文鏈接，無法下載全文，用戶需要點擊鏈接前往期刊官網進行下載。上海有那些公司是做文獻知識服務的？四川品牌文獻知識發現

《一站式學術搜索》界面：一站式搜索界面示例界面上部的搜索結果文獻按年度劃分的時間軸線圖時間軸線反映各個文獻數據庫搜索結果合并（已去重）后該年度的文獻數。選中任意文獻數，則在界面中間的主體部分將顯示該年度的文獻。界面左側反映當前參與搜索的文獻數據庫及其結果文獻數點擊任意文獻數據庫，則界面中間的主體部分顯示該文獻數據庫當前所返回的文獻（原始文獻數據庫的搜索結果順序）。界面中間的文獻內容顯示主體部分文獻顯示內容包含文獻標題、作者、摘要、文獻出處、期刊權重、原文獻鏈接及其引用鏈接。期刊權重：圖書館館員可以后臺通過Excel格式導入至多5種本館需求的期刊評價指標體系（如IF、SJR、SNIP、CiteScore等）。學術引用：通過百度學術、谷歌學術、必應學術等提供該文獻的參考文獻與被引用情況等信息內容鏈接。界面右側是當前搜索結果（TopN）中雜志來源和文獻作者（頻度比較高）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命中文獻數從高到低進行排列，點擊可以查看對應期刊的具體文獻。廣東文獻知識發現特點怎么去檢索文獻資源？

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。

除此之外，文獻根據其出版形式也包含了報紙，報紙是指每期版式基本相同的一種定期出版物。它的出版周期更短，信息傳遞更及時，因此，諸種學科的***情報信息常常首先在報紙上發表。所以報紙也是十分重要的情報信息源。文獻根據其出版形式還包括會議文獻，會議文獻是指在各種會議上所宣讀的論文或書面發言，經過整理后，再編輯出版的文獻。一般來說，會議文獻具有內容豐富、新穎、信息量大、專業性強、學術水平高、富有一定的創造性等特點。依據國際定義文獻知識乃是一切情報的載體。

   文本語義腦圖的算法基礎：1、以讀者當前搜索詞作為啟始節點（DI一起始列），后續（右側）的第n列數據是由前n-1列的節點元素在文獻搜索結果中推導而得（概念之間同句共現關系）。2、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，反映列內語義節點的先后有序特性。3、任意概念節點右上數字角標表示其在搜索結果中的文獻數。點擊該文獻數則顯示相應的文獻指引（基于文本概念的細分聚類）。4、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）。5、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯文獻（隱性知識發現）。6、任意節點可以選作為新的起始重心節點（a），重構一幅全新的語義腦圖（擴散思維）。文本語義腦圖能夠揭示一站式跨庫搜索結果內文本信息之間多層次的語義網絡關系并迅速定位檢索命中文獻。文獻知識的產權保護。哪些文獻知識發現優勢

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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。四川品牌文獻知識發現

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