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知识发现系统
2016-04-07 14:53   审核人:

访问地址:http://ss.zhizhen.com/

为方便读者快速、准确、有效地在海量学术信息中查找和获取所需信息,图书馆推出“江西科技学院知识发现系统”。该系统可以搜索多种类型的数据库内容,如图书、期刊、报纸、各种论文、标准专利、视频等,并具有多方面多角度的图形化学术分析,让读者更直观的了解知识关联情况。该平台旨在为读者提供全新的用户体验,从海量信息中快速发现与获取有用信息。

知识发现系统以近十亿海量元数据为基础,利用数据仓储、资源整合、知识挖掘、数据分析、文献计量学模型等相关技术,较好地解决了复杂异构数据库群的集成整合、完成高效、精准、统一的学术资源搜索,进而通过分面聚类、引文分析、知识关联分析等实现高价值学术文献发现、纵横结合的深度知识挖掘、可视化的全方位知识关联。

知识发现系统能够帮助您冲破信息孤岛与信息超载的桎梏,让意外惊喜成为创新的灵感,让洞察全局成为科学探索的法宝,让巨人的肩膀成为知识价值再生的基石。

知识发现系统核心功能:

多维分面聚类

依托高厚度的元数据资源,通过采用分面分析法,可将搜索结果按各类文献的时间维度、文献类型维度、主题维度、学科维度、作者维度、机构维度、权威工具收录维度以及全文来源维度等进行任意维度的聚类。

立体引文分析

可实现图书与图书之间、期刊与期刊之间、图书与期刊之间、以及其他各类文献之间的相互参考、相互引证关系分析。

考镜学术源流

能够按照知识概念给出知识关联图谱,通过单向或双向线性知识关联构成的链状、网状结构,形成主题、学科、作者、机构、地区等关联图,从而反映出学术思想之间的相互影响和源流。

展示知识关联

集知识挖掘、知识关联分析与可视化技术于一体,能够将发现数据及分析结果以表格、图形等方式直观展示出来。

揭示学术趋势

具备对搜索结果进行年代分布规律分析的功能,可揭示出任意主题学术研究的时序变化趋势图,进而帮助研究者在大时间尺度和全面数据分析的高度洞察该领域研究的起点、成长、起伏与兴衰,从整体把握事物发展的完整过程和走向。

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