超星发现系统介绍

1、产品的诞生与发展历史

2012年，为了有效解决现代社会信息爆炸、信息过载给图书馆用户带来的信息精准搜索、价值判断和综合分析的巨大困难，提高用户全面、综合、准确地利用信息的能力而开发出了基于海量信息资源数据分析和知识挖掘的学术发现系统。2018年，第二代超星发现系统积累了十亿海量元数据，同时利用数据仓储、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。时至今日，第三代超星发现系统作为学术搜索引擎的价值逐渐呈现。超星发现系统利用大数据、AI技术、知识图谱技术，开展对数据的深入挖掘和自动化分析，实现资源加工颗粒化，数据展示图谱化，打造智慧型学术资源搜索系统、知识深度挖掘分析平台。在满足大众用户通用搜索需求的基础上，还能为科研工作者提供专业检索和情报分析，成为深受用户欢迎的学术搜索平台。

2、产品简介描述

超星发现系统具备海量的元数据仓储、强大的词表库，保障读者文献检全和检准，不断优化搜索引擎体验，节省读者学术文献查找时间，快速完成知识发现；具备强大的资源整合能力，整合图书馆纸质资源和商业数据库资源，实现资源规范化、系统化、整体化描述，有效提高图书馆馆藏纸电资源利用率，完成本馆资源整合和统一搜索；超星发现系统除了具有一般搜索引擎的信息检索功能外，利用大数据技术，对文献进行个性化、精准化、深层次的数据挖掘和知识关联，为用户构建知识脉络拓展知识体系，提高系统本身精准搜索文献信息向知识层次转化的能力。超星发现系统定能为用户带来前所未有的知识发现。

3、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。

4、市场规模和现状

目前超星发现正式用户达到2000家，以高校、机构用户为主。 其中985高校31所，211高校80所。

5、资料链接

发现官网：https://www.zhizhen.com

发现简介：https://www.zhizhen.com/about/about.html

使用帮助：https://www.zhizhen.com/help