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福建參考一站式搜索

來源: 發布時間:2022-08-31

  《一站式學術搜索》是上海半坡網絡技術有限公司致匯®《數字圖書館增值服務平臺》中的一組知識服務型應用組合(圖)。主要包括基于Facade模式的一站式搜索、實時搜索結果知識發現等二大服務模塊。致匯®《一站式學術搜索》的創新服務特點,是在讀者與圖書館數字文獻之間加入了一個文獻服務網關。這個文獻服務網關能夠實時感知讀者的文獻搜索及其各個異構文獻數據庫所返回的TopN篇文獻搜索結果。并由此而介入更好的圖書館增值服務。服務模式創新(文獻數據庫-文獻服務網關-讀者)1、在信息資源整合層面:無縫集成本館當用的各種異構數字文獻資源,實現一站式的文獻搜索與閱讀入口。2、在知識發現層面:突破傳統搜索引擎查詢結果單維度線性排列的局限,通過對搜索結果文本信息的深層次知識挖掘,構建一個多層次概念及其概念關聯的語義腦圖,以激發讀者文獻搜索時的聯想思維。怎么快速、準確的在數字圖書館查詢到需要的內容?福建參考一站式搜索

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   隨著圖書館數字文獻資源的規模越來越大;數據庫品種數量越來越多,;讀者服務的手段(遠程、移動、跨庫搜索等)也越來越多樣化。但是,如何能使圖書館清晰了解讀者的閱讀行為,優化現有數字文獻館藏,讓有限的數字資源采購資金發揮更大的讀者服務效益?其中,哪些部門、哪些讀者在使用?使用哪些文獻數據庫?數字文獻利用統計在圖書館工作中,越發顯得越為重要。然而,數字圖書館目前服務現狀是:圖書館統一采購數字文獻資源,圖書館的讀者各自分別訪問一個個的數字文獻資源數據庫。現有的文獻數據庫-讀者文獻利用模式在示例的網絡拓撲中,我們很難確定圖書館所處的位置。由此可見,隨著讀者數字文獻需求不斷增長、文獻數據商蓬勃發展,圖書館的服務功能卻正在逐步被邊緣化。在上述文獻數據庫-讀者文獻利用模式中,常見的傳統計量評價方法包括:圖書館資源首頁數據庫進入次數統計、文獻數據庫原廠商各自提供的訪問量/下載量報表等。但實際情況是:這些數據很難真實反映讀者文獻數據庫的實際利用情況。提供一站式搜索口碑推薦一站式搜索的功能可以方便、快捷的檢索到所需的文獻。

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圖書館電子資源越來越多,既有自建資源也有引進資源,尤其是引進資源,資源的類型、內容、結構、管理系統等存在很大差異,資源管理和檢索使用極其不便,迫切需要建立一個整合圖書館各種資源的統一服務平臺,實現對各種資源統一管理、統一檢索。本案設計上充分借鑒了以往系統平臺的開發和應用經驗,吸取當前搜索引擎和資源整合中**前沿技術,**終實現了針對分布異構數字資源的整合檢索系統。通過“一站式檢索平臺”,實現一次檢索,即可搜索到圖書館的所有資源。解決了讀者檢索資源不方便的現狀,提升資源獲取效率,提高圖書館管理服務水平。平臺設計中力圖兼顧圖書館和讀者兩方面需求,盡可能保證平臺有更好的穩定性,更快的檢索速度,更強的兼容性。系統集成先進的搜索引擎技術,突破以往的基于數據庫的簡單檢索模式,實現了章節和全文深度檢索功能。

目前,一站式檢索在查詢不同的數據庫時,對檢索式的翻譯采取比較簡單的策略,直接將用戶提問翻譯為各個數據庫的對應提問形式,不同信息系統之間的互操作沒有建立在語義關系的理解基礎之上,從而不能從語義層面揭示各種異構資源之間的聯系。因此,在資源整合上存在缺陷。(3)不能實現多媒體資源的基于內容的一站式檢索。目前的一站式檢索主要針對文本信息,從關鍵詞角度進行。當今社會,多媒體資源占據越來越突出的地位;很多研究者開始關注多媒體信息的基于內容的檢索方式,試圖從多媒體內容本身來揭示其組織規律和檢索技術。多媒體信息的跨庫統一檢索,同樣也應該是一站式檢索需要關注的領域。目前,一站式檢索平臺不支持多媒體信息的基于內容的統一檢索方式。當然,該領域的不斷進步需要依賴于多媒體檢索技術本身的不斷發展。依據實時搜索結果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析,分別生成的中、英文聯想關聯矩陣,即語義腦圖。

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“一站式”檢索采用統一檢索技術構造系統平臺。它向用戶提供統一的檢索接口,將用戶的檢索需求轉化為不同數據源的檢索表達式,并發的檢索本地和互聯網上的多個分布式異構數據庫,并對檢索結果加以整合,***以統一格式將檢索結果呈現給用戶。“一站式”檢索的這種統一的檢索平臺實現了多種信息資源的統一檢索、結果的統一顯示,而這些檢索結果又可以成為鏈接的起點,鏈接到與其內容相關聯的其他資源數據庫中的相關信息。“一站式”檢索適應了信息檢索發展的要求。從讀者來說,他們已經厭倦了在眾多的數據庫中查詢資料,渴望通過單一的界面獲取不同數據庫中的信息;從信息服務生產商和提供商來說,單純地購買數據庫已經不能滿足用戶的需求,必須提供統一平臺、減輕用戶負擔。上海有哪些單位做一站式檢索?信息一站式搜索特點

數字圖書館服務模塊有哪些?福建參考一站式搜索

   文獻特征矩陣:為輔助讀者研判一篇文獻的相關性,檢索系統通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。例如:依據關鍵詞或者依據作者,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容特征之間的相互關聯,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,依據實時一站式讀者文獻搜索結果的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(元數據列)進行聚類細分(圖),并且能夠同時對各個節點相互間的關聯關系進行揭示(聚焦節點及其聚焦相關節點)。從而,可以輔助讀者更好地區分和識別相關興趣點和興趣文獻(發明專利申請:)。福建參考一站式搜索

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