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《超星发现系统》(试用)

发布时间:2025-09-12   |  阅读次数:

欢迎试用:《超星发现系统》

链接地址:https://www.zhizhen.com

试用时间:长期

使用范围:校园网IP范围内直接访问


内容简介

超星发现以近十二亿海量元数据为基础,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。

超星发现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。

核心功能

多维分面聚类: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、权威工具收录维度等进行任意维度的聚类。

智能辅助检索:借助内置规范知识库与用户的历史检索发现行为习惯,自动判别并切换到与用户近期行为最贴切的领域,帮助实时把握所检索主题的内涵。

立体引文分析: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: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。

知识关联图谱: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图谱形式直观展示出来。

揭示学术趋势:揭示出任一主题学术研究的时序变化趋势图,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。

AI生成式检索:运用RAG技术(检索增强生成技术),根据检索规则从数据源中检索相关文献信息,依据提示词模板以完成增强环节,传送到大模型中来辅助其生成更准确的资料文本,帮助读者梳理出相关主题的文献综述。

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