超星发现系统试用通知
超星发现系统 ：http://ss.zhizhen.com
超星发现系统是学术搜索领域的又一创新，它不再是简单的资源的整合与搜索，而是立足于数据仓储、资源整合、知识挖掘、数据分析、文献计量学模型等先进技术，在实现高效、精准、统一的学术资源搜索的同时也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。相信发现系统定能为读者带来前所未有的发现。
完善的引文引证分析
超星发现系统通过在文献资源的层面构造一个“全面、整体”的概念。通过对学术文献资源的引文引证分析，完美揭示文献资源的来源、去脉，以及与该篇文献相同的共引、同被引文献，从一篇文献的点扩展成一片文献的面，继而多个面组合为一个整体。在整体的结构框架内进行科研、学习，效果将是显著的。
系统利用各种数学及统计学的方法进行比较、归纳、抽象、概况等逻辑方法，对图书、期刊、论文、著者等分析对象的引用和被引用现象进行分析。使用的方法有图论、模糊集合、数理统计等数学方法和逻辑思维方法，目的在于揭示文献所蕴含的情报特征和相关关系。
引文分析可以帮助读者超越时间空间，跨学科组织文献，同传统的分类法和主题法截然不同，使文献有序化，有利于对文献由表及里地深入展开分析，更易于量化。引文分析能够帮助一些研究学者通过文献的引用频率的分析研究测定某一学科或作者影响和重要性。通过文献间的相互引证关系，分析某学科（或专业）文献的参考文献的来源和学科特性，不仅可以了解该学科与哪些学科有联系，而且还能探明其信息的来源及分布特征，从而为制定本学科的信息管理方案和发展规划提供依据。另外可以通过被引用率与引用率来研究文献老化规律。可根据某著者被别人引用的程度衡量该文献学术价值和影响。
超星系统通过引文分析功能不仅实现了期刊与期刊的引证，同时还实现不同文献类型、不同文献信息要素之间的相互引证关系。最终实现了期刊、图书、学位论文、会议论文以及报纸之间的一个立体的引用分析功能，方便读者和图书馆全面掌握文献信息的被引和施引关系。
可视化关联图谱
超星发现系统通过对知识点进行挖掘与发散，构筑第二个“全面、整体”的概念。
知识不仅是一个立体的存在，同时也是有着广泛的空间属性，知识与知识之间就有着千丝万缕的联系，这些联系就是知识关联的基础。通过知识的关联，我们可以从A知识延伸至获取B、C知识；从而延展开来，直到我们获得解决问题的正确信息。知识关联是我们从事知识活动和知识管理的基础,知识管理的目的是为了科学组织和有效利用知识,而知识关联是科学组织和有效利用知识的基本出发点和理论依据。因此,可以说,知识管理的本质是知识关系的管理,通过对知识关系的管理来达到科学组织和有效利用知识的目的。
资源获取
超星发现系统支持多重学术文献资源以及元数据信息的保存，方便读者用户对所需资源进行方便的获取
与读秀百链的无缝对接
超星发现系统通过与读秀、百链两大资源补缺型产品的完美无缝对接，良好地对图书馆无法向读者提供欲阅读文献的问题提供了支持和解决的方法。
通过与读秀、百链的无缝对接，对于图书馆无法向读者提供借阅服务的书籍，读者用户可通过在超星发现中进行资源的查找之后再通过读秀的图书原文传递功能将欲阅读书籍的部分页传递至个人邮箱中，供读者们阅读。同样，对于图书馆无法提供纸本或者电子数据资源的非书资源，读者用户也可在发现中搜索继而通过百链的文献传递功能获取非书资源的原文。
数据库原文下载
超星发现系统通过将图书馆购买的众多商业数据库进行统一整合挂接，实现在发现系统中支持对电子原文的直接下载阅读。
超星发现系统目前整合了全世界范围内300余个商业数据的数字资源，近99%的高校图书馆购买的电子资源均在覆盖范围之内，保障图书馆读者用户对于本校购买资源的便捷使用，点击获取链接即可得到学术原文。
保存导出
超星发现系统根据用户的不同需要，为读者提供结果输出功能，方便获取结果的再次使用。
辅助功能
传统的信息检索系统中，用户通过输入检索词提交给系统，得到检索结果并从中查找所需要的信息。超星发现系统在此基础上加入智能辅助系统，主要方式是主动推送信息给用户，在输入检索词时系统自动判断用户所输入的检索词是要找到什么，并将用户所需要的推送给用户。比如检索是一个作者时，系统会主动推送作者的简历与相关文章。
使用方法：
IP内用户，在地址栏内输入http://ss.zhizhen.com/，直接跳转超星发现首页。
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。
展示知识关联：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表格、图形等方式直观展示出来。
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。
