“互聯網+”思維下的數字資源獲取與共享，彌補了傳統閱讀帶來的不足，提高了資源流通效率。在這種背景下，一種新的閱讀服務方式——數字圖書館智慧閱讀平臺應運而生。“互聯網+”促進了產業結構調整和傳統行業的網絡化與共享化，數字圖書館的構建雖然呈現數量多、影響大的趨勢，但綜合**閱讀情況來看，仍不容樂觀，如何提升**閱讀水平仍舊是我國文化事業面臨的棘手難題。智慧閱讀平臺集成了數據高度共享和精細定位等優勢，能夠促使圖書館為中心、用戶學習和創造新知識的體系***落實[1]。實際上，數字圖書館的智慧閱讀服務就是運用創造性思維對知識、信息等智力資源進行搜集和整理，從而整合成新的增值產品，其**功能則在于“引導—轉化”，引導人將知識轉化為智慧，將自然、社會和他人的知識轉化為讀者自己的智慧，注重知識的成果轉化和知識價值的自我實現。1809920 上海半坡的數字圖書館為授權讀者提供遠程文獻閱讀和移動閱讀服務。創新文獻知識發現一體化

數字圖書館依靠計算機技術，將擁有的文獻資源數字化，然后通過網絡為用戶提供數字信息服務。服務內容多樣化數字圖書館中海量的信息資源都是運用計算機技術管理的，數字圖書館的文獻資源呈現多樣化、數量多的特點，其數字資源不僅包含自身收集的文獻，還包括通過互聯網獲取的并不屬于自身擁有的共享數據庫資源、多媒體信息以及其他鏈接信息資源。數字圖書館的服務內容有提供統一檢索平臺服務、信息傳播服務、參考咨詢服務、用戶教育培訓服務。服務方式多樣化數字圖書館的活動周期包括數字資源的形成、發布、傳播、應用和存儲。數字圖書館可以為用戶提供多樣化信息資源，便捷的導航方式和個性化的信息服務。四川文獻知識發現系統將傳統統計質量控制中的事后檢驗轉變為事先 預測，重點是揭示隱藏在其中的有價值的模式和知識。

   基于中樞網關模式的文獻利用統計將能夠提供針對圖書館所有文獻數據庫的、針對各個部門的、針對單個期刊品種的、針對單個讀者等等，以每篇閱讀文獻為基礎單位的文獻利用統計分析。能夠真實反映讀者和文獻數據庫利用情況，為圖書館讀者服務工作和為圖書館資源采購決策（包括試用數據庫）提供精細的科學依據。統計分析模塊中主要分為數據庫統計，用戶統計，部門統計。其中每種統計，都會對其流量，瀏覽數，下載數，閱讀數進行詳細統計。并且每種統計支持年月，日等相關條件限定。選擇對應的數據條件可以是單個條件，組合條件。例如：我們可以選擇一個具體的數據庫，，讀者，部門進行統計。也可以選擇對應部門下這個站點的使用情況，以及當前讀者訪問這個站點的情況。（本實例中，默認是統計近30天該數據庫使用情況）。（這里我們選擇CNKI數據庫）。

增添信息服務特色數學圖書館不僅是讓我們能檢索出有關文獻，更優化了咨詢、采購、追蹤等服務。比如個性化服務，按著讀者的想法，根據讀者的自身情況，讓讀者獲得他可能需要的資源，還可以根據讀者的需求提供在線新書購建服務，圖書館定期分析處理這些構建需求，然后采購到讀者所需要的圖書，系統通過電子郵件自動通知購建的讀者，讓讀者盡快獲得他們需要的信息資源。讀者借閱的圖書快到期時，及時提醒讀者續借，根據讀者的需求，提供課題檢索、跟蹤檢索、委托檢索等。數字圖書館要想提升其自身競爭力，實現長久的發展，必須豐富其產品的種類，使資源信息更具有多樣化。

   《一站式學術搜索》界面：一站式搜索界面示例界面上部的搜索結果文獻按年度劃分的時間軸線圖時間軸線反映各個文獻數據庫搜索結果合并（已去重）后該年度的文獻數。選中任意文獻數，則在界面中間的主體部分將顯示該年度的文獻。界面左側反映當前參與搜索的文獻數據庫及其結果文獻數點擊任意文獻數據庫，則界面中間的主體部分顯示該文獻數據庫當前所返回的文獻（原始文獻數據庫的搜索結果順序）。界面中間的文獻內容顯示主體部分文獻顯示內容包含文獻標題、作者、摘要、文獻出處、期刊權重、原文獻鏈接及其引用鏈接。期刊權重：圖書館館員可以后臺通過Excel格式導入至多5種本館需求的期刊評價指標體系（如IF、SJR、SNIP、CiteScore等）。學術引用：通過百度學術、谷歌學術、必應學術等提供該文獻的參考文獻與被引用情況等信息內容鏈接。界面右側是當前搜索結果（TopN）中雜志來源和文獻作者（頻度比較高）例如，雜志列表，是把當前搜索結果中的文獻進行期刊歸類并按照命中文獻數從高到低進行排列，點擊可以查看對應期刊的具體文獻。用戶在信息接收上不再有時間、空間與方式的隔閡與障礙。創新文獻知識發現一體化

作為圖書館數據釆集的對象，同時提出 措施避免讀者個人隱私數據的泄露和侵犯。創新文獻知識發現一體化

文獻特征矩陣：為輔助讀者研判一篇文獻的相關性，檢索系統通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。例如：依據關鍵詞或者依據作者，對檢出文獻進行再聚類并揭示其所對應的相關文獻。對于讀者而言，有時，用戶可能更加關心的是多個文獻內容特征之間的相互關聯，例如想了解某位作者可能所涉及的相關主題；想了解某個主題可能涉及的作者或其他文本自由詞熱點等等。由此，上海半坡的文獻特征矩陣技術，依據實時一站式讀者文獻搜索結果的TopN篇，將諸如PubMed人工標引的主要主題詞(MajorMeSH)、次要主題(MinorMeSH)、作者關鍵詞、作者、篇名自由詞等5列（字段），在同一個顯示矩陣里以多維度模式對文獻標識（元數據列）進行聚類細分（圖），并且能夠同時對各個節點相互間的關聯關系進行揭示（聚焦節點及其聚焦相關節點）。從而，可以輔助讀者更好地區分和識別相關興趣點和興趣文獻（發明專項權利申請：）。創新文獻知識發現一體化

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