CNKICNKI 知识发现平台功能新进知识发现平台功能新进展展

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开启” CNKI 知识发现”之旅>>01

CNKI 知识发现平台功能介绍>>02

CNKI 数字化学习工具功能介绍>>03

总结>>04

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开启” CNKI 知识发现”之旅>>01

“大数据”时代来临

近 10 亿篇中文文献

如此海量的资源中如何快速定位我所需要

的知识？

1.5 亿篇外文文献

“大数据”要有“大智慧”

如何开启知识的大门？ 如何获取海量信息资源中的知识内在关联？

是否可以用更直观的方式呈现知识脉络？ 是否可以将文献化解成知识点？

“大数据”要有“大智慧”

在人类产生繁冗的大量数据资源中，挖掘出我们所需要的知识，形在人类产生繁冗的大量数据资源中，挖掘出我们所需要的知识，形成高价值的知识脉络，并智慧地分析知识，发现知识的最大价值。成高价值的知识脉络，并智慧地分析知识，发现知识的最大价值。

开启“知识发现”之旅

CNKI知识发现平台

CNKI知识发现平台——核心功能

智能检索智能检索

语义词典语义词典

创新点创新点XMLXML 加工加工

知识元库知识元库

知网节知网节

可视化分析可视化分析 中外文资源中外文资源集成集成

CNKI知识发现系统怎么发现知识？

我国“土地污染”越来越严重，我国“土地污染”越来越严重， 0808 年，云南九大高原湖泊之一的阳宗海砷年，云南九大高原湖泊之一的阳宗海砷污染引政府行政问责，污染引政府行政问责， 20122012 年广西镉污染事件再次敲响土地污染的警钟。年广西镉污染事件再次敲响土地污染的警钟。

从大量数据中如何发现国家对“土地污染”的关注程度？

CNKI 可视化分析帮您忙！

第一步： 第二步

从媒体关注度的趋势图上可以看到， 2008 和 2012 年国家大力整治土地污染。

08 年媒体报导各地治理土地污染的举

措

国家整治土地污染的进展，及对土地污染补偿建议

CNKI知识发现系统怎么发现知识？

以往的单库检索、跨库检索、跨语言检索只能发现文献，而无法发现知识。

事例说明，知识发现是根据读者检索结果分类后进行多维度分析，得到知识图谱或知识脉络

知识发现是要根据读者的问题来寻找解决方案，检索结果通过知识有序组织和描述，帮助读者解决科研和学习问题

只有将文献里的图片，表格，公式，概念，通过系统、规范的知识表示、整理和组织，从而建成反映、揭示知识有机联系的知识网络，才能发现知识

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CNKI知识发现系统功能介绍

智能检索智能检索

同义扩展

实体识别 -- 期刊 -- 人名 -- 指标名称 -- 机构

排序方式 -- 主题相关 -- 关注度排序 -- 新颖性排序

同义扩展

实体识别

主题排序，查最相关文献，发表时间，查最新文献，被引和下载次数查最受关注文献

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语义词典语义词典

之所以能实现中外文资源的相互链接，取决于中国知网建设有超大规模的语义词典，解决了语义检索、中英文、港澳台资源检索整合的问题。具体包括有：同义、近义、相近、相关、并列、整体部分、种属、缩略、简写等九种语义关系；中英、大陆 / 港澳台术语对照；200 万概念关系； 2000 万对中英对齐句对，翻译专业术语等。

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创新点创新点 创新点数据库，直接揭示创新点，解决科研选题、学习创新方法、评价创新三个问题。

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XMLXML 加工加工

中国知网已开始研制 XML 数据库系统（ NXD ），实现知识加工及重组聚合。知网的目标是提供全面的基于 XML 的数据表示与管理技术。 XML 可以描述任意复杂对象，这样文献全文内容可以表示到篇、章、节、段落、公式、图片、表格，就从全文表示提升到内容片段表示。在单一 XML 数据库中可以支持多种数字对象的复杂表示。

任意一篇文章

作者 关键词

第一作者 第二作者 摘要

正文

第一章

第二章

第一节

第二节

参考文献

参考文献 1...n

知识片段

图表，知识元

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知识元库知识元库

图片知识元库

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知网节知网节

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知网节知网节 知网节展示了知识的来龙去脉，为研究者发现更多有参考价值的信息

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中外文资源中外文资源集成集成

对国际资源开展版权合作 :

合作 1.4万家国际杂志社约 5万多种学术期刊，外文文献量 1.5亿篇，覆盖NSTL数据 90%， SCI数据 95%.全球最大 5家出版商全部合作，前 20家科技出版社，合作成功 18家，占 90%： Elsevier, Springer, Wiley,Taylor&Francis, Proquest,以及牛津、剑桥、 Emerald、 ACM等整合互联网资源 :

OA期刊 5000 多种，文献 1000 多万篇， 可直接下载全文

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中外文统一集成中外文统一集成

在外文文献中检索“数字图书馆”

与中文文献一样，有知网节，并实现与中文文献的无缝链接

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可视化分析可视化分析通过图形的方式展示事物要素及相互关系，旨在帮助用户更直观、清晰的获取信息。

以最新热点“大数据”为例。我们通过“可视化分析”来看看“大数据”到底有多热。

第一步：以主题检索“大数据”

第二步：了解下“大数据”的文献载体

从这个图上我们发现，主要是期刊上的学术文献为主，从这个图上我们发现，主要是期刊上的学术文献为主，期刊是反映最新学术热点的动态，说明“大数据”的确很期刊是反映最新学术热点的动态，说明“大数据”的确很热，热，但从博硕士及会议论文来看，文献不多，说明还只是初步但从博硕士及会议论文来看，文献不多，说明还只是初步研究阶段。没有推广。研究阶段。没有推广。

第三步：了解研究“大数据”学术圈

“ 大数据”集中在信息科学和经济管理两个学科中，主要研究可行性和商业价值。

第四步：了解与“大数据”相关的关键词

“ 大数据”以前主要“在遥感影像”和“大数据量存取”方面研究

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第五步：按被引频次排序

第六步：勾选被引频次大于20 的文章

第七步：选择分析文献

“ 大数据”作为新兴热点，相对参考文献较少，篇均被引只有 2.76 ；但被引很高，篇均被引达到了 53.37 ，下载更是达到了 779.08 ，“大数据”的火热程度可见一斑。

所选文献、参考文献、引证文献三条趋势线可以看出，引证文献与所选文献向上的趋势基本相同，说明“大数据”处于发展阶段，但引证文献数量远大于所选文献，说明“大数据”学术传播很快，吸引了更多的学者研究“大数据”

从文献互引网络可以看出，图形重点分成了左右两个部分，结合年标尺分析得出， 2011 年以前，“大数据”研究主要集中在“遥感影像”和“大数据量存取”， 2011 年以后转而研究”大数据时代的机遇和挑战”，起到连接作用的文献为“基于物联网的大数据量实时信息交换策略研究”。

通过作者合作网络可以看出，作者合作主要基于同机构学者之间的合作，说明研究还处于相对独立的阶段，没有出现研究方向的领导者。

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直观的图像改变了读者的阅读方式，更加方便对知识的获取

通过图形分析，迅速了解研究领域的最新动态，节约了读者的研究时间，获得更多的成本

以图形不同颜色，不同大小表示出文献的相关度，对读者选择自己所需要的文献走出智能的一步

一篇文献再不是一个信息孤岛，而是一个学术圈，一张知识网，一个完整知识脉络

可视化分析应用在了“招生分析系统”中，其不只是对研究人员，对招生、就业都有了分析的工具。

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多元发布：各种手机操作系统（安卓，苹果），各种计算机操作系统（ windows,MAC…… ）

手机手机 :WAP.CNKI.NET:WAP.CNKI.NET

产品标准化中国知网提供的一切产品和服务都是标准化的，自从 2005 年首次推出数据库产品标准以来，中国知网至今仍是行业内唯一依据公开化企业标准来为用户提供产品和服务的。一方面为保障用户的利益，提供优质的产品，另一方面也是对自身的约束，保证产品质量。

出版产业化

中国知网提出的“云出版 + 云数图”的建设理念，一切以用户为中心，通过云出版、云超市实现产业上下游的互通。 

CNKI数字化学习平台

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CNKI数字化学习平台

确定学习主题确定学习主题研究主题研究主题学习单元学习单元

查资料查资料CNKICNKI学术总库搜索学术总库搜索CNKICNKI学术搜索等学术搜索等

深入阅读深入阅读检索知识检索知识概念概念

定义等定义等 // 对比阅读对比阅读

记录数字笔记记录数字笔记笔记标注论文引用

撰写论文撰写论文提供论文模板提供论文模板参考文献样式参考文献样式

投稿投稿快速选刊投稿快速选刊投稿

数字化学习平台学习过程数字化学习平台学习过程

CNKI数字化学习平台

第一步：下载并安装 CNKI E-learning (数字化学习与研究平台)

第二步：打开 E-Learning, 确定学习主题。比如大数据。

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第三步：查找资料，深入阅读

检索，查找文献利用知识发现平台的可视化分析，挑选我所关注的文献作为深入阅读的参考文献

并导出参考文献

将所选文献定制到e-learning 中

将定制的条件保存到本地文件夹

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第三步：深入阅读

阅读已下载的文献

第三步：做数字笔记

CNKI数字化学习平台

可以在文献内进一步检索，做深入了解

第四步：撰写论文

在写作时，快速标引引文。

第五步：在线投稿

提供本刊的投稿模板，规范格式，方便论文编辑

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总结>>04

总结

资源全球化，加工知识化，产品标准化，出版产业化为中国知网多年来努力的成果

云计算技术、大数据技术、移动互联网技术等给数字图书馆的发展带来了新的机遇。

知识发现平台应该是一个全面支持科研人员科研创新、教学的综合性平台，基于完备的资源体系、深度的知识加工、标引，提供多入口的知识服务，全面支持数字化学习与研究，实现精准的个性化科研情报跟踪。CNKI 在为建设这样的知识发现平台而努力，将最新成果与大家持续分享。

谢谢大家THANKS

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