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              超星發現系統

              2019-02-07 發布人:林彥伯 瀏覽次數:479

              超星發現以近十億海量元數據為基礎,利用數據倉儲、資源整合、知識挖掘、數據分析、文獻計量學模型等相關技術,較好地解決了復雜異構數據庫群的集成整合、完成高效、精準、統一的學術資源搜索,進而通過分面聚類、引文分析、知識關聯分析等實現高價值學術文獻發現、縱橫結合的深度知識挖掘、可視化的全方位知識關聯。

              超星發現能夠幫助您沖破信息孤島與信息超載的桎梏,讓意外驚喜成為創新的靈感,讓洞察全局成為科學探索的法寶,讓巨人的肩膀成為知識價值再生的基石。

              超星發現系統核心功能:

              1. 多維分面聚類

              超星發現依托高厚度的元數據資源,通過采用分面分析法,可將搜索結果按各類文獻的時間維度、文獻類型維度、主題維度、學科維度、作者維度、機構維度、權威工具收錄維度以及全文來源維度等進行任意維度的聚類。

              用戶可根據實際需要進行任意維度的組配檢索、自由擴檢和縮檢,從而實現文獻資源發現的精煉聚類和精準化搜索,將最重要、最核心、最有價值的資源按相關度、被引頻次、時間、影響因子等方式展現給用戶。

              2. 智能輔助檢索

              超星發現提供強大的智能輔助搜索功能。借助內置規范知識庫與用戶的歷史檢索發現行為習慣,自動判別并切換到與用戶近期行為最貼切的領域和關注熱點,同步顯示與用戶檢索主題相應的解釋,幫助實時把握所檢索主題的內涵,并優先按用戶篩選文獻的喜好顯示檢索結果,提高發現精準度和檢準率。

              3. 立體引文分析

              超星發現可實現圖書與圖書之間、期刊與期刊之間、圖書與期刊之間、以及其他各類文獻之間的相互參考、相互引證關系分析。

              借助超星發現的文獻引用頻率分析研究,可有效測定與評價某一文獻、某一學科、某一作者、乃至某一機構的學術影響力。

              借助超星發現的文獻間相互引證邏輯關系,可分析獲得某一學術思想的歷史淵源、傳承脈絡以及演變規律。

              4. 考鏡學術源流

              考鏡學術源流可以把文獻資源的研究單位從單一的文獻深化到文獻中存在的知識關聯中。通過學術源流可以按照知識概念形成知識相關鏈。這些關聯就是知識關聯的基礎。超星發現能夠按照知識概念給出知識關聯圖譜,通過單向或雙向線性知識關聯構成的鏈狀、網狀結構,形成主題、學科、作者、機構、地區等關聯圖,從而反映出學術思想之間的相互影響和源流。

              5. 展示知識關聯

              超星發現集知識挖掘、知識關聯分析與可視化技術于一體,能夠將發現數據及分析結果以表格、圖形等方式直觀展示出來。

              知識關聯是我們從事知識活動和知識管理的基礎,知識管理的目的是為科學組織和有效利用知識,而知識關聯是科學組織和有效利用知識的基本出發點和理論依據。因此,可以說知識管理的本質是知識關系的管理,通過知識關聯為研究者從宏觀角度直觀地把握海量數據之間的規律和整體面貌,直觀揭示人與人、人與機構、人與知識,以及知識與知識之間的關聯,從而反映出不同學者、不同機構對某一領域的研究強度與貢獻,反映出某一領域關聯知識的相互交叉支持強度,為進一步追蹤、拓展和創新該領域的研究提供思路。 6. 揭示學術趨勢

              6. 揭示學術趨勢

              超星發現具備對搜索結果進行年代分布規律分析的功能,可揭示出任一主題學術研究的時序變化趨勢圖,進而幫助研究者在大時間尺度和全面數據分析的高度洞察該領域研究的起點、成長、起伏與興衰,從整體把握事物發展的完整過程和走向。無論是在上升或下滑趨勢曲線中,當曲線在某一階段處于上升或者處于波峰階段時,即是在該時間段內學術研究興盛的時段;當曲線在某一階段處于下滑或者處于波谷階段時,即是在該時間段內學術研究低迷的時段,同時也具有學術趨勢發展的預判分析,為預測該學術未來發展的趨勢提供幫助。

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