超星知识发现系统
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超星发现系统建立在日益增长的海量数字资源基础之上，其宗旨在于打破以往的书刊目录发现和部分文献全文发现，为读者提供具备完善的知识挖掘与数据分析功能的知识发现系统。以数据挖掘的相关技术为支撑，对这些文献资源进行知识关联与数据分析处理，深入发现隐藏在大量数据背后的信息，从而建立功能强大的新一代学术资源发现平台，帮助读者简捷、快速获得所有需要的知识。对读者来说，超星发现系统是学习的工具；对图书馆来说，它是一个研究学习平台和功能强大的文献管理平台。
大数据是发现系统的基石，超星发现系统除了引入大量结构化的元数据、全文数据等，同时引入大量半结构化、非结构化的数据，通过建立关键词表、超10亿条的引文数据库、作者库、机构库、学科分类表、收录来源库、刊种表、学术专业词库、同义词表、单位产出库等，为实现知识挖掘和数据分析建立数据基础。
1.知识挖掘
引入先进的技术手段，如知识挖掘算法、索引规则等，对各类文献资源数据进行处理和分析，使得文献的揭示由表面信息深入到各类文献之间存在的复杂关系，继而帮助用户发现潜藏在数据背后的信息。通过知识挖掘处理，展现给读者的文献资源不再是一个点对点的结果表示，而是揭示各信息资源关联关系的立体知识体系。深入分析用户需要的、甚至用户潜在的知识需求，为其提供更加精准化的知识发现服务。
2.数据分析
基于已有的结构化和非结构化数据的知识组织和表示，综合应用数据挖掘、学习和推理技术，得出文献资源的增减变动方向和变化趋势，实现自动化、智能化的深入分析，帮助用户获取具有动态性、知识性和前沿性的知识文献。数据分析的主要作用是通过设置人机交互接口与用户进行交互，用户可以通过一定的软件环境指导学术原始数据的采集、抽取和分析处理过程以及查看分析结果，并应用可视化技术动态直观地展现海量信息资源中潜在的规律和发展趋势。
