论文资源发现系统在图书馆知识服务中的应用是关于发现方面的论文题目、论文提纲、发现论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
关键词：知识服务；知识发现；超星发现系统；知识关联
摘 要：知识发现通过深度的知识挖掘技术来实现全方位的知识关联,是图书馆知识服务的基础.文章通过理论分析和实证研究知识服务,探讨了超星发现系统在图书馆知识服务中的作用与局限性,并提出了发现系统的语义化、移动化及协同化的发展思路.
中图分类号：G250.73文献标识码：A文章编号：1003-1588（2017）06-0110-03
大数据背景下,简单的信息发现与获取服务已不能满足用户的需求.用户信息需求的实质不是获取足够多的信息量,而是能够解决用户特定问题的知识求解.因此,用户信息服务必然向为用户提供知识产品的知识服务方式转变.传统上图书馆信息资源系统以发现和获取信息资源为主,已不能满足知识服务的需要.2009年,网络级资源Summon外文发现系统问世以来,越来越多的发现系统被推出,并在知识服务中得到了广泛的应用.
1 知识服务介绍
1.1 知识服务的概念
知识服务是针对用户专业需求,以解决问题为目标,对相关知识进行搜索、筛选、研究分析并支持应用的一种较为深层次的智力服务.它要对查询到的知识信息进行智力开发,通过分析、比较,不仅要提炼出用户需要的知识,还要根据读者的现实需求,将精炼出来的知识形成一个或多个方案提供给用户,使用户能够直接将知识的潜在价值转化为现实效益[1].知识服务是以服务人员的知识和能力为基础,利用现代技术搜寻、组织、分析和重组各种信息资源,为用户提供知识产品或问题解决方案的个性化、专业化服务,体现了目前对知识服务的理解和定位[2].
1.2 知识服务的基本特征
知识服务作为传统信息服务的高级形式,具有层次性、过程性、集成性、知识密集增值性等基本特征[3].层次性表现在系统所提供的知识产品和服务由于所含知识量的不同而存在不同的层次；过程性表现在知识服务贯穿从用户知识需求分析到深度的知识数据挖掘,最终把知识产品提供给用户的反复迭代的整个过程；集成性表现在通过内容挖掘手段、信息抽取方法等,将海量分散的异构信息资源进行整合,形成了动态的网状关联知识体系；知识密集性表现在提供的知识产品和服务包涵丰富的知识量；知识增值性表现在知识服务可为用户提炼出尚未意识到的、潜在的信息需求,更好地提升用户的知识获取、知识利用和知识创新能力.
2 超星发现系统在图书馆知识服务中的应用
知识发現是知识服务的基础,知识发现过程可解释为：首先是数据准备阶段,对各种电子资源、网络资源、实体资源和查询、借阅记录等进行清洗或预处理；其次通过聚类、关联、时间序列预测等挖掘用户感兴趣的模式、规则等,之后形成知识库；最后通过知识服务平台将特定知识产品或服务进行可视化展示和提供[4].超星发现系统能够实现深入的知识挖掘与数据分析,在知识服务中起着举足轻重的作用.笔者通过理论分析和实证研究,分析超星发现系统在知识服务中的应用.
2.1 在图书馆知识服务中“用户信息检索分析”的应用
2.1.1 超星发现的信息资源覆盖.图书馆的海量文献是发现系统的基础.笔者于 2016年5月19日通过对超星发现进行空检索,获取到633,046,363条记录.聚类内容系统包括中文资源3.0亿条记录,外文3.3亿条记录,图书0.267亿册、期刊3.04亿篇、报纸1.45亿篇、学位论文670万篇等,还有数量可观的会议论文、标准、专利、视频、科技成果等.超星发现基于元数据索引仓储,有良好的检索速度和检索质量.超星发现系统还内置了40万主题词表、600万作者库、30万机构库、8万同义词表、3,500条学科分类表、20万刊名表、600个数据收录来源表、2,500万学术专业词库[5].这些专业规范知识库的建立可以辅助实现智能检索、规范标引等功能,能够更全面、更精准地命中检索结果.
2.1.2 智能信息检索.超星发现系统具有辅助智能搜索功能,依托系统内置的规范知识库,通过分析用户的历史检索行为,系统可以自动判别并切换到用户近期关注的领域和热点,并同步显示与用户检索主题相应的解释.通过智能检索功能,超星发现能有效地把握检索主题的内涵,精确地定位用户需要的文献,最大限度地满足用户的知识需求.
2.1.3 文献原文获取.超星发现系统也提供基础的信息获取服务,有多种文献原文获取途径.超星发现系统集成了馆藏纸本和电子资源,可直接下载图书馆馆藏资源的电子全文,对于本馆无馆藏的资源可通过文献传递方式快速获取全文.系统可将检索结果收藏到个人学习空间或分享到社交空间,也可将检索结果保存,并以文本、参考文献、EXCEL、EndNote等多种格式输出.
2.2 在图书馆知识服务中“知识发现与处理”的应用
超星发现通过对图书馆的海量资源进行纵横结合、深达知识内在关系的知识挖掘和数据分析,揭示出知识之间复杂的交叉、支撑关系,可对特定年代、特定领域、特定人及机构的学术成果进行大尺度、多维度的对比性分析和研究,并且知识关联能够以可视化方式予以展示.目前,超星发现主要通过以下方式来实现知识关联：①多维分面聚类.超星发现依托高厚度的元数据资源,采用分面分析法,可将搜索结果按各类文献的语言维度、类型维度、时间维度、主题维度、学科维度、重要期刊维度、作者维度、作者机构维度、刊种维度、地区维度以及基金维度等多种方式进行聚类.用户可根据实际需要进行任意维度的组配检索,实现文献的精准化搜索和精炼聚类,将有价值的核心资源按相关度、被引频次、影响因子等方式予以展现.②参考引证分析.各类文献之间的相互参考、相互引证关系是文献之间的知识关联的重要方式.超星发现具有立体的文献引证分析功能,可列表参考文献、引证文献、相关主题文献和相同作者文献等,并提供文献的引证趋势图,能完整地反映文献被引用的生命曲线图.借助文献间的相互引证逻辑关系和引用频率分析,超星发现能有效测定与评价相关文献、作者或机构的学术影响力,也能分析获得相关学术思想的历史渊源、演变规律和发展趋势.③知识概念关联.超星发现可按照不同知识概念之间、知识概念和作者之间、知识概念与机构之间关联的相关性重要程度构成网状的知识关联图谱.通过知识关联图谱,可直观揭示某一学科领域的知识点、作者、机构之间的关联关系,反映出某一学科领域关联知识的相互交叉支持强度,也反映出不同学者、不同机构对某一学科领域的研究强度与贡献大小,为研究者从宏观角度把握学科发展方向、拓展学科研究提供思路.④关联规则扩展.超星发现可对每一检索结果的条目按照关联规则进行扩展.具体来说,可按检索结果的相关文献、相同作者文献、相同单位文献、相同导师指导的其他学位论文、研究者的导师、师兄弟关系图等方式呈现更多相关的文献.通过这种关联规则扩展,可以实现更多角度的知识发现.⑤学术趋势揭示.超星发现具有对检索结果进行年代分布规律分析的功能,研究者可在长时间维度和全面数据分析的高度来洞察该领域研究的起点、成长、起伏和走向,从整体上把握学科研究发展的完整过程,揭示出学术的发展趋势.⑥检索结果相关度排序.从用户信息需求角度来看,除了要求检索准、检索全外,还要求检索结果的文献资源具有新颖度、应用价值高等特征.超星发现系统提供有默认排序、馆藏优先、出版日期降序、出版日期升序、学术性、相关性和引文量等多种检索结果排序方式,满足用户不同的信息需求特点.⑦多主题对比.超星发现具有多主题对比功能,系统提供的可视化图谱包括各频道检索量统计、图书、期刊、学位论文、会议论文、报纸等文献的学术发展趋势,通过揭示和比较不同主题的学术发展趋势,可进行单位学术产出、作者影响力、研究相关领域等多主题对比.
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参考文献：
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