文獻的類型：文獻可以按照不同的劃分標準對其進行分類，如文獻載體類型、文獻級別等，但其基本類型是根據(jù)文獻的出版形式來劃分的。文獻根據(jù)其出版形式有圖書，圖書又稱為書籍，是內(nèi)容比較成熟、資料比較系統(tǒng)、有完整定型的裝幀形式的出版物。按其篇幅和出版形式的不同，可分為小冊子、單卷書、多卷書、叢書等。公開出版發(fā)行的圖書，一般標注有國際標準書號（ISBN）。文獻根據(jù)其出版形式有期刊，期刊是指采用統(tǒng)一名稱，定期或不定期出版的匯集許多個著者論文的連續(xù)出版物。期刊與圖書相比，它具有出版周期短、報導速度快、內(nèi)容新穎、學科廣、數(shù)量大、種類多等特點，是人們進行科學研究、交流學術思想經(jīng)常利用的文獻信息資源。公開出版發(fā)行的期刊，一般標注有國際標準書號（ISSN）。怎么查找文獻關聯(lián)的知識內(nèi)容？江蘇文獻知識發(fā)現(xiàn)采購

數(shù)據(jù)庫作為一種“宏文本”。數(shù)據(jù)庫收錄的數(shù)字化文本，文本性質(zhì)并沒有改變。每個數(shù)據(jù)庫都可以看作一種**文本，不同的文本基于知識、邏輯、功能等被聯(lián)結(jié)成為巨大文本，是別集、總集、類書、叢書等傳統(tǒng)文獻形態(tài)的革新。單一、直接的文本閱讀銳減，取而代之的是數(shù)據(jù)庫形態(tài)的龐大的文本**。檢索界限消失后，古籍數(shù)據(jù)庫可以很大程度地“一站式”獲取所需文獻資料。關系型智能化的數(shù)據(jù)庫作為一種文本，其形態(tài)與功能較紙本時代有質(zhì)的提升。歷史文本的空間化與可視化。可視化能夠包含多重變量，具有可讀性與可理解性。地理信息系統(tǒng)（GIS）技術***地促進了傳統(tǒng)文獻的圖表化、可視化，以動態(tài)的數(shù)字化地圖和知識圖譜體系，改變和豐富了傳統(tǒng)的文本形態(tài)和使用功能。“一圖勝千言”，文本內(nèi)部蘊含的信息也具有可視化潛力。通過發(fā)現(xiàn)古代漢語文本特定的詞頻模式（如高頻詞、異常詞頻），可以借助文檔相似性比較、主題探測、趨勢發(fā)現(xiàn)等探索文本中特定的隱含語義關系，將難以理解的抽象數(shù)據(jù)空間轉(zhuǎn)化成具體直觀的視覺空間。參考文獻知識發(fā)現(xiàn)采購文獻的特征大概有什么？

二次文獻（secondarydocument)：是指文獻工作者對一次文獻進行加工、提煉和壓縮之后所得到的產(chǎn)物，是為了便于管理和利用一次文獻而編輯、出版和累積起來的工具性文獻。檢索工具書和網(wǎng)上檢索引擎是典型的二次文獻。三次文獻(tertiarydocument)：是指對有關的一次文獻和二次文獻進行入的分析研究綜合概括而成的產(chǎn)物。如大百科全書、辭典、電子百科等。檢索狹義的檢索（Retrieval）是指依據(jù)一定的方法，從已經(jīng)組織好的大量有關文獻中，查找并獲取特定的相關文獻的過程。這里的文獻，不是通常所指的文獻本身，而是關于文獻的信息或文獻的線索。廣義的檢索包括信息的存儲和檢索兩個過程(StorageandRetrieval)。

嵌入式知識鏈分析：讀者文獻搜索時，系統(tǒng)實時感知、分析當前搜索結(jié)果的TopN篇文獻，并在原始搜索結(jié)果界面無縫嵌入了一個《知識鏈分析》服務模塊。嵌入的《知識鏈分析》服務由語義腦圖（SemanticMindMap,左側(cè)子窗口）以及相關文獻揭示（右側(cè)子窗口）兩部分組成）。語義腦圖突破傳統(tǒng)搜索結(jié)果文獻列表顯示的局限性，以讀者搜索詞（左側(cè)一列，也稱之為中心節(jié)點）為起點，向右列依次推導形成一個5列12行的近50個細分概念的關聯(lián)矩陣。并且，依據(jù)和搜索詞的語義關聯(lián)層度，所有細分節(jié)點又分為直接關聯(lián)節(jié)點（紅色邊框）、間接關聯(lián)節(jié)點（長方型邊框）、弱關聯(lián)節(jié)點（菱形邊框）。任意節(jié)點的右上數(shù)字角標可以迅速定位到當前細分概念的相關文獻。任意概念選作為興趣點時（黑色背景），系統(tǒng)會啟發(fā)式推導出當前興趣點的所有直接關聯(lián)概念（灰色背景顯示）。左上角標是直接關聯(lián)的文獻。藍色右下角標提示當前概念是**節(jié)點和興趣節(jié)點之間潛在的知識銜接節(jié)點。在相關文獻界面則進一步揭示了當前文獻中所有的細分概念（紅色下劃線）。也可以查看該概念詞所有的相關文獻。知識文獻用來干些什么?

文獻特征矩陣：為輔助讀者研判一篇文獻的相關性，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的相關文獻。對于讀者而言，有時，用戶可能更加關心的是多個文獻內(nèi)容特征之間的相互關聯(lián)，例如想了解某位作者可能所涉及的相關主題；想了解某個主題可能涉及的作者或其他文本自由詞熱點等等。由此，上海半坡的文獻特征矩陣技術，依據(jù)實時一站式讀者文獻搜索結(jié)果的TopN篇，將諸如PubMed人工標引的主要主題詞(MajorMeSH)、次要主題(MinorMeSH)、作者關鍵詞、作者、篇名自由詞等5列（字段），在同一個顯示矩陣里以多維度模式對文獻標識（元數(shù)據(jù)列）進行聚類細分（圖），并且能夠同時對各個節(jié)點相互間的關聯(lián)關系進行揭示（聚焦節(jié)點及其聚焦相關節(jié)點）。從而，可以輔助讀者更好地區(qū)分和識別相關興趣點和興趣文獻（發(fā)明專項權利申請：）。上海半坡的遠程訪問服務能夠促使圖書館現(xiàn)有數(shù)字文獻館藏發(fā)揮更大的讀者服務效益。四川文獻知識發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)

掌握必備的文獻知識是檢索的基礎。江蘇文獻知識發(fā)現(xiàn)采購

   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(jié)點（DI一起始列），后續(xù)（右側(cè)）的第n列數(shù)據(jù)是由前n-1列的節(jié)點元素在文獻搜索結(jié)果中推導而得（概念之間同句共現(xiàn)關系）。2、單一列向量空間內(nèi)，由上至下所有節(jié)點之間依據(jù)該文本概念詞的語義權重和文獻時序權重，反映列內(nèi)語義節(jié)點的先后有序特性。3、任意概念節(jié)點右上數(shù)字角標表示其在搜索結(jié)果中的文獻數(shù)。點擊該文獻數(shù)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(jié)點（x）作為興趣點（聚焦節(jié)點），可以進一步推導出該節(jié)點的所有直接關聯(lián)節(jié)點（y）。5、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯(lián)文獻（隱性知識發(fā)現(xiàn)）。6、任意節(jié)點可以選作為新的起始重心節(jié)點（a），重構(gòu)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(jié)果內(nèi)文本信息之間多層次的語義網(wǎng)絡關系并迅速定位檢索命中文獻。江蘇文獻知識發(fā)現(xiàn)采購

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