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    超星知識發現系統

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    超星發現系統建立在日益增長的海量數字資源基礎之上,其宗旨在于打破以往的書刊目錄發現和部分文獻全文發現,為讀者提供具備完善的知識挖掘與數據分析功能的知識發現系統。以數據挖掘的相關技術為支撐,對這些文獻資源進行知識關聯與數據分析處理,深入發現隱藏在大量數據背后的信息,從而建立功能強大的新一代學術資源發現平臺,幫助讀者簡捷、快速獲得所有需要的知識。對讀者來說,超星發現系統是學習的工具;對圖書館來說,它是一個研究學習平臺和功能強大的文獻管理平臺。

    大數據是發現系統的基石,超星發現系統除了引入大量結構化的元數據、全文數據等,同時引入大量半結構化、非結構化的數據,通過建立關鍵詞表、超10億條的引文數據庫、作者庫、機構庫、學科分類表、收錄來源庫、刊種表、學術專業詞庫、同義詞表、單位產出庫等,為實現知識挖掘和數據分析建立數據基礎。

    1.知識挖掘

    引入先進的技術手段,如知識挖掘算法、索引規則等,對各類文獻資源數據進行處理和分析,使得文獻的揭示由表面信息深入到各類文獻之間存在的復雜關系,繼而幫助用戶發現潛藏在數據背后的信息。通過知識挖掘處理,展現給讀者的文獻資源不再是一個點對點的結果表示,而是揭示各信息資源關聯關系的立體知識體系。深入分析用戶需要的、甚至用戶潛在的知識需求,為其提供更加精準化的知識發現服務。

    2.數據分析

    基于已有的結構化和非結構化數據的知識組織和表示,綜合應用數據挖掘、學習和推理技術,得出文獻資源的增減變動方向和變化趨勢,實現自動化、智能化的深入分析,幫助用戶獲取具有動態性、知識性和前沿性的知識文獻。數據分析的主要作用是通過設置人機交互接口與用戶進行交互,用戶可以通過一定的軟件環境指導學術原始數據的采集、抽取和分析處理過程以及查看分析結果,并應用可視化技術動態直觀地展現海量信息資源中潛在的規律和發展趨勢。

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