陳 雪，鄒小筑，邱彥濤

0 引言

2004 年10 月谷歌學術搜索問世，簡單易用的功能設計帶來學術資源搜索的全新體驗。隨著圖書館數(shù)字資源激增，僅靠資源整合和聯(lián)邦檢索，無法形成對所有館藏資源的統(tǒng)一管理，傳統(tǒng)的OPAC 在資源發(fā)現(xiàn)上無法滿足科研用戶需求，用戶希望得到簡單、快速的圖書館統(tǒng)一檢索工具。2009 年1 月在ALA(American Library Association)年會上，Series Solution 公司宣布發(fā)布全球第一個網(wǎng)絡級資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)——Summon，基于元數(shù)據(jù)倉儲的資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的面世迅速引起全球圖書館的關注。資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)(Resource Discovery Service)可通過單一但功能強大的搜索引擎向用戶提供在本地或遠程中心平臺的統(tǒng)一檢索與服務[1]。國內(nèi)在資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)方面的研究主要涉及系統(tǒng)的介紹和比較、評估與引進策略、用戶體驗、系統(tǒng)應用等。在信息服務應用方面，有超星中文發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)應用介紹[2]，但鮮見外文資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的具體應用。本文研究外文資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在科研課題信息跟蹤服務中的應用，以清華大學基于Primo 的水木搜索進行實證研究，為資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的利用與改進提供參考。

1 課題跟蹤服務中科研用戶信息需求特點

課題跟蹤服務是根據(jù)科研人員課題實際需要，圍繞課題持續(xù)而及時地提供文獻資料、搜集情報信息、篩選情報數(shù)據(jù)、評述發(fā)展方向等的情報服務[3]，是深層次、個性化的學科知識服務。其服務對象對信息資源的需求特點主要表現(xiàn)在五方面。

(1)準確性。在課題研究中，科研人員的本質(zhì)需求不是獲取大量的信息，而是獲取能夠解決問題的知識，實時、準確、適度的信息是用戶的首要要求。準確性表現(xiàn)在兩方面：一是切題，切合課題研究需要；二是準確度高，即信息具有確鑿性與權威性[4]。

(2)及時性?？蒲袆?chuàng)新性原則要求科研用戶須跟蹤最新研究動態(tài)，及時了解最新研究成果。學術信息時效性強，獲得信息越及時，利用價值越大。

(3)資源質(zhì)量?？蒲杏脩粝Ｍ@得能解決問題的資源內(nèi)容更豐富、附加值更高，體現(xiàn)在對學術信息資源的權威性、影響力、是否同行評審文章等方面的要求，并希望服務人員給予資源評價與建議。

(4)全面性。體現(xiàn)在兩方面：一是要求信息資源類型全面，除傳統(tǒng)文獻信息資源外，還有對多媒體信息資源、科學數(shù)據(jù)資源、實物信息資源、網(wǎng)絡信息資源的需求，對文獻信息資源的需求不局限于書報刊、專利、標準等正式出版文獻，還包括非公開發(fā)行的會議文獻、內(nèi)部資料、政府報告、學位論文、科技報告等；二是需求信息涉及的學科廣泛，尤其是交叉學科的信息資源，符合當今學科高度綜合的特點。

(5)便捷性?？蒲杏脩粝Ｍ@取信息的途徑更簡捷，對信息的使用更方便，期望通過“一站式檢索工具”，方便、無障礙、無縫地獲取廣泛的科研信息，希望以最快速的方式直接獲取原始文獻，同時有獲取電子文獻的需求，實現(xiàn)隨時隨地的碎片化閱讀。

2 資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在科研課題跟蹤服務中的應用

信息的檢索、獲取和整理是情報研究的基礎，情報分析是關鍵[5]。本文圍繞科研用戶信息需求特點，基于清華大學水木搜索資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，從課題跟蹤服務中的課題信息檢索、獲取、整理、分析與動態(tài)跟蹤方面展開研究。以有關“線性菲涅爾式太陽能熱發(fā)電技術”的跟蹤服務為例，實證研究Primo 資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)應用。

2.1 在課題跟蹤服務“信息檢索”中的應用

2.1.1 信息資源覆蓋

資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)對商業(yè)電子資源的覆蓋率通過期刊級的比對分析[1]，也可通過以一流學者發(fā)表的學術成果為特例進行驗證[6]。水木搜索匯集5億余條文獻信息，基本覆蓋清華館的紙本資源和電子資源。從覆蓋的信息資源類型看，水木搜索覆蓋的海量數(shù)據(jù)包括紙本書刊、電子書刊、期刊與會議錄文章、學位論文、多媒體、專利、標準等[7]。

在課題跟蹤服務中，圖書、學位論文等具有較高的系統(tǒng)性，可用于對某一研究方向全面系統(tǒng)了解；期刊、會議錄文章等具有較高新穎性，便于了解國內(nèi)外最新動態(tài)；專利、標準、科技報告、學位論文等特種文獻實用性強，便于解決課題中遇到的具體問題、難點；報紙等報道性文章龐雜零散，科研用戶對其需求較低。

對專利與標準，根據(jù)對水木搜索的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，無論是從快速檢索或高級檢索中的“文獻類型”檢索字段，還是在二次檢索中的“文獻來源”，都沒有可以篩選到專利和標準的檢索方式。反觀西安交通大學的summon 與南京大學的EDS Find+，summon，可在“內(nèi)容類型”中選擇專利或標準，F(xiàn)ind+ 可在內(nèi)容提供者中精煉專利數(shù)據(jù)庫，即USPTO Patent。對于會議錄文章，水木搜索中可通過限定文獻類型為會議論文獲取正式發(fā)表的會議上交流的論文，及有關會議報道的文獻。對科技報告，可通過限定文獻類型為Technical Report 獲取。

2.1.2 檢索技巧

(1)快速搜索。水木搜索提供類似于搜索引擎的一框式檢索，默認文獻類型為文章，還可對其他文獻類型進行限定，包括圖書、學位論文、多媒體與海量資源。

(2)高級檢索。一個檢索條件固定一個檢索字段，不同檢索條件間默認以AND 邏輯連接。限定字段有題名、著者、主題、任意字段、資料類型、語種、起始時間與結束時間。在快速搜索與高級檢索中可使用邏輯算符(AND、OR、NOT)、通配符(？、*)、精確匹配符(“”)等，將檢索詞進行組配，確定檢索詞之間的概念關系或位置關系。

(3)檢索結果的分面聚類?？赏ㄟ^分面聚類精簡檢索結果，提高檢索結果的切題性，更精確表達信息需求。水木搜索可以從同行評議期刊、本館館藏、主題、作者、來源、館藏地、出版日期、文獻類型、語種、出版物等精簡檢索結果。比較特別的是，在來源數(shù)據(jù)庫中可通過選擇“Science Citation Index Expanded”與“Social Sciences Citation Index”查看在web of science 中被引的檢索結果，并可在檢索結果頁面的Time Cited 中得到引用次數(shù)，輔助判斷信息資源質(zhì)量。

2.1.3 相關度排序

2006 年美國艾瑞網(wǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示美國搜索引擎用戶只瀏覽1 頁搜索結果的比例為62%，瀏覽3 頁的用戶僅10%，這對檢索結果第1 頁的相關性提出較高要求。調(diào)查顯示，相關度排序功能在資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)功能中被認為是最有價值的功能[8]?？蒲杏脩粢笪墨I能按照相關程度排序，節(jié)約獲取最準確文獻的時間。在此方面，Primo申請專利技術Scholar RankTM，將用戶的身份信息如專業(yè)、學歷等加以考慮，動態(tài)調(diào)整檢索結果的顯示，幫助用戶快速找到想要的信息[9]。

從科研用戶需求出發(fā)，除準確性外，還要求資源質(zhì)量高、應用價值高、新穎度高的資源排序靠前，體現(xiàn)在是否同行評議期刊、基金資助機構、出版年、文獻類型、被引頻次及是否最新熱點文獻等。水木搜索提供的排序方式有相關性、最新日期、受歡迎度、作者、題名。

根據(jù)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)日志分析，用戶很少使用發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的高級檢索和方面檢索，也很少改變系統(tǒng)默認設置，這肯定了資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)像搜索引擎一樣的搜索體驗，檢索后直接獲得按照相關度排序的文獻，不再進行二次限定。基于用戶對一框式檢索的需求以及對檢索結果第1 頁的關注度最高，將水木搜索與谷歌學術中同一檢索表達式的檢索結果第1 頁對比發(fā)現(xiàn)，相對于谷歌學術，水木搜索得到的文獻新穎度較高，且第1 頁中同行評議期刊占比大，文章質(zhì)量高。谷歌學術的搜索結果第1 頁文章新穎度較差，如果要獲取最新文獻還需限定時間范圍，進行二次檢索。但谷歌學術在檢索結果頁面直接提供文章被引用頻次，可以幫助判斷文章質(zhì)量，而水木搜索雖然實現(xiàn)顯示來源是Web of Science，但不能在檢索結果頁面直接顯示被引頻次，而是顯示在Time Cited 中，需要二次點擊。從信息跟蹤服務角度，為滿足科研用戶準確性的要求，除需要構造保證全面性與準確性的檢索表達式，獲取第1 頁最相關資源外，還要進行文獻質(zhì)量及文獻類型的分面聚類以滿足更精準的科研信息需求，此時資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)更能滿足服務需求。

2.2 在課題跟蹤服務“信息獲取與整理”中的應用

2.2.1 全文獲取與顯示內(nèi)容

科研用戶有對原始文獻的需求，希望能直接獲取全文，相對于紙質(zhì)文獻更傾向于獲得電子原文。資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)提供了方便的原文獲取途徑，除提供直接的下載鏈接外，還提供原文傳遞、參考咨詢、館際互借等功能，大大縮減了獲取全文的時間成本。

在檢索結果顯示中，默認顯示在檢索列表中的內(nèi)容有標題、作者、來源、是否同行評議期刊、ISSN、DOI、關鍵詞出現(xiàn)在文摘中的位置標記。對課題跟蹤服務提供形式，針對部分僅需提供相關目次與原文的科研需求，需提取標題、文摘、作者、來源、時間，并標記出檢索詞所在位置，水木搜索的檢索結果頁面即可直接實現(xiàn)這些相關信息的獲取，方便服務的開展。

2.2.2 檢索結果選擇與導出

在水木搜索中，保存檢索結果或者將檢索結果導出，可選擇逐個將檢索結果添加到電子書架或者保存整頁結果到電子書架。電子書架中提供E- mail、打印與推送功能，推送包括推送到EndNote Web、推送到RefWorks、導入RIS。Email 功能可直接將相關檢索結果直接發(fā)電子郵件給科研用戶，包括標題、作者、來源、ISSN與DOI。打印功能中顯示文獻詳細信息，增加了描述、語種、來源數(shù)據(jù)庫內(nèi)容。

為便于與科研用戶共享文獻資源且保持格式的統(tǒng)一性，在課題跟蹤服務中選擇通過End Note文獻管理軟件實現(xiàn)歷次提供跟蹤文獻的管理與去重，導入RIS 格式可以直接導入到本地End-Note 中。

資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)采用預索引技術實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的合并、去重與豐富，體現(xiàn)在具體映射規(guī)則中通常以ISBN、題名、作者、出版社、出版年、頁碼等指標為依據(jù)。水木搜索體現(xiàn)為檢索結果頁面的“查看全部版本”，將來源于不同出處的同一篇文章作折疊處理。但實證研究發(fā)現(xiàn)，在導出的前3頁檢索結果中依然存在重復問題，30 條檢索記錄中存在3 條重復記錄，原因是元數(shù)據(jù)表述規(guī)范不統(tǒng)一，一篇文獻或一本期刊被多個平臺收錄和揭示，作者或期刊名稱表達規(guī)范不同，標題中多一個Report 或Research Article 標識等，為去重帶來很大困難。

2.3 在課題跟蹤服務“信息分析”中的應用

2.3.1 基于文獻計量的課題領域發(fā)展分析

了解課題領域的發(fā)展情況可從論文高產(chǎn)國家、主要研究領域、核心期刊、主要論文產(chǎn)出年限、重要研究機構、核心作者等方面展開。水木搜索提供主題、作者、出版日期、出版物的分面聚類功能，可輔助獲得主要研究領域、核心作者、主要論文產(chǎn)出年限、核心期刊的分析。但因不同來源數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)規(guī)范不統(tǒng)一，存在不能將不同表述的同一期刊、同一作者聚類成唯一的問題，因而得到的分面聚類結果并不精準。

此外，論文高產(chǎn)國家與重要研究機構的分析需要資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)提供地區(qū)與作者機構字段，但水木搜索中并沒有，這就要求資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在統(tǒng)一元數(shù)據(jù)規(guī)范的同時，豐富元數(shù)據(jù)厚度，提供地區(qū)、作者機構等字段，便于就課題領域發(fā)展情況展開分析。

2.3.2 基于關鍵詞共現(xiàn)分析的領域熱點分析

結合資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，在課題跟蹤服務中可通過關鍵詞共現(xiàn)分析法找到研究領域的研究熱點，且有可能發(fā)現(xiàn)研究熱點的轉移趨勢。水木搜索并沒有直接集成關鍵詞共現(xiàn)分析功能，這就需要在課題跟蹤服務中導出檢索結果，經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理后利用現(xiàn)有軟件分析領域熱點。水木搜索的導出功能中并沒有提供字段選擇及導出到Excel 功能，故而可將檢索結果導入到EndNote 后利用“特定的Output Style”功能將記錄按特定格式導出到txt 文件[10]，再將txt 文件根據(jù)分隔字符分列導入到Excel 中，實現(xiàn)檢索結果的預處理以便于下一步共現(xiàn)分析。

2.3.3 基于關聯(lián)的以研究主題、學者、機構為中心的知識網(wǎng)絡

通過關聯(lián)網(wǎng)絡分別從研究主題、學者、機構出發(fā)為科研用戶展示作者機構、作者之間、相關知識點之間的隱形關系，揭示出隱含的有潛在價值的信息和知識。基于關聯(lián)的研究主題的知識網(wǎng)絡中，可以形成主題- 相關知識點關系圖、主題- 作者關系圖與主題- 機構關系圖，把握領域相關知識點、核心作者與核心機構，挖掘潛在的研究方向?；陉P聯(lián)的學者知識網(wǎng)絡中，可以形成學者- 相關知識點關系圖、作者- 作者關系圖、作者- 機構關系圖，把握學者研究成果所涉及的研究主題與知識點，合作作者與合作研究領域。基于機構為中心的知識網(wǎng)絡中，可形成機構- 相關知識點關系圖、機構- 作者關系圖、機構- 機構關系圖，獲得指定機構的研究成果所涉及的研究主題與知識點，機構內(nèi)部核心作者與機構合作關系。

水木搜索沒有提供該分析功能，但超星中文發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)提供這樣的學術輔助分析工具[2]，可視化展示課題需求相關檢索結果的知識點網(wǎng)絡，根據(jù)相關度揭示科研領域的核心作者與機構，領域內(nèi)的作者合作、機構合作現(xiàn)狀，對作者與機構研究情況進行詳細分析。資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)可以相互借鑒，增加學術輔助分析工具，為在資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中實施課題跟蹤提供幫助。

2.4 在課題跟蹤服務“動態(tài)跟蹤”中的應用

2.4.1 RSS 訂閱

水木搜索提供期刊的RSS 訂閱地址，這些期刊分散在學校訂購的各個數(shù)據(jù)庫中。在課題跟蹤服務中，可以RSS 訂閱課題領域核心期刊，動態(tài)跟蹤期刊發(fā)表情況。但對課題研究而言，僅僅訂閱期刊的缺陷比較明顯，因為隨著科研的多學科融合，重要的學術成果未必發(fā)布在所訂閱的期刊上，需要對檢索表達式的RSS 訂閱，檢索表達式可以是課題主題、作者或者機構名稱，在檢索結果頁面以及個人空間中都可以設置訂閱，當資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中出現(xiàn)檢索表達式相關的新資源時及時自動推送到RSS 閱讀器，便于動態(tài)跟蹤課題相關的最新研究成果。

2.4.2 電子郵件跟蹤

即Email Alert，可在保存檢索歷史的基礎上對檢索表達式進行電子郵件跟蹤，系統(tǒng)定期將新的相關檢索結果推送到用戶電子郵箱，通過電子郵件跟蹤實現(xiàn)對主題、期刊目次的動態(tài)跟蹤。水木搜索并沒有添加電子郵件跟蹤功能，究其原因，雖然科研用戶使用電子郵箱比較廣泛，但使用電子郵箱管理大量的訂閱很不方便，閱讀效率低，且很容易把訂閱當作垃圾郵件。

2.5 實證研究

線性菲涅爾式太陽能熱發(fā)電技術課題屬于新能源領域。太陽能發(fā)電主要包括光伏發(fā)電和光熱發(fā)電兩種，光熱發(fā)電可分為非聚光和聚光兩大類。線性菲涅爾式太陽能熱發(fā)電技術是一種線聚焦式的聚光式熱發(fā)電技術，通過聚光產(chǎn)生高溫熱能進而發(fā)電，其在大面積鏡場安裝時，具有結構簡單，制作、運行成本低和抗風性能優(yōu)良等特點。許多西歐和美國公司已開展該技術大型示范工程的研究與建設。該技術仍處在較為初級的階段，需要從反射鏡、集熱管、支撐結構、蒸汽參數(shù)和儲熱系統(tǒng)等方面不斷提升和發(fā)展。

在Web of Science 中檢索Concentrating Solar Power(太陽能聚光發(fā)電)，可知研究方向集中在ENERGY FUELS，將該研究方向中被JCR收錄的83 個核心期刊與水木搜索收錄期刊比較，水木搜索收錄率為100%。故在該課題跟蹤服務中可以采用水木搜索。

針對科研課題需求，提取關鍵詞為“Linear Fresnel Reflector”，在水木搜索中實施信息檢索，檢索日期為2014 年11 月5 日?？焖贆z索“Linear Fresnel Reflector？”相關文章，獲得151 條記錄，檢索結果的分面選項如表1 所示，表中列出的僅為每一種分面選項的前5 位。

表1 水木搜索中檢索表達“Linear Fresnel Reflector?”的分面聚類

從分面聚類可概覽關于線性菲涅爾式太陽能熱發(fā)電技術的研究情況：(1)從顯示內(nèi)容看，有104 篇在線全文(占檢索結果69%)，86 篇同行評議期刊(占檢索結果57%)，同時勾選在線全文和同行評議期刊可直接獲取資源質(zhì)量較高的原始文獻；(2)從研究主題看，文獻研究主題排名前五位中比較特別的是Mathematical Models，可知相關文獻集中在從數(shù)學建模方面展開研究；(3)從作者看，研究領域內(nèi)最高產(chǎn)作者為Manikumar，R；(4)從來源看，被Web of Science 收錄的相關檢索結果有38 條，屬于質(zhì)量較高的文獻，大部分文獻分布在Scopus(Elsevier)與SciVerse Science Direct(Elsevier)數(shù)據(jù)庫；(5)從出版日期看，大部分相關研究出現(xiàn)在2008 年以后，說明該研究課題仍處在初級熱門階段；(6)從文獻類型看，17 篇是會議論文，5 篇圖書章節(jié)，5 篇學位論文，還有1 篇科技報告。分析這些文獻的來源數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)，學位論文的來源數(shù)據(jù)庫是NDLTD Union Catalog 與 EThOS- Electronic Theses Online Service (British Library)，科技報告的來源數(shù)據(jù)庫是SciTech Connect(OSTI)。

為驗證該檢索結果是否全面，筆者依據(jù)“Linear Fresnel Reflector？”分別對學位論文常用數(shù)據(jù)庫PQDT 和科技報告常用數(shù)據(jù)庫NTIS進行檢索，結果為PQDT 中有0 篇學位論文，NTIS 中有1 篇相關科技報告，即水木搜索檢索到的結果。通過該實證研究，可以得到在不確定相關文獻存在于哪個數(shù)據(jù)庫中時，使用資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)可發(fā)現(xiàn)相關學術資源，節(jié)約依次訪問每個數(shù)據(jù)庫時間，為課題跟蹤服務提供便利：(1)在信息獲取方面，按照相關度排序第1 頁的10 篇文獻中，8 篇為在線全文，可直接點擊檢索結果鏈接到所在數(shù)據(jù)庫中的文章頁面下載原文，另外，2篇沒有在線全文的文獻可以通過由ExLibris 的SFX提供原文傳遞、參考咨詢、館際互借等方式獲取全文；(2)在信息整理方面，實證研究中全選前3 頁的檢索結果并選擇導入RIS。將結果導入到EndNote 后發(fā)現(xiàn)文獻記錄中包含標題、作者、來源期刊、出版年、卷、期、頁碼、ISBN、DOI、關鍵詞、文摘等基本字段，且顯示對應的文獻類型，便于跟蹤服務中所提供的文獻信息產(chǎn)品的管理；(3)在動態(tài)跟蹤方面，根據(jù)基于文獻計量的分面聚類結果可訂閱期刊Solar Energy，通過RSS 閱讀器在期刊更新的第一時間獲取課題相關信息資源。

3 關于Primo 資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)功能及課題跟蹤服務的思考

3.1 提高信息資源覆蓋

在課題研究中，科研用戶對特種文獻有著特殊的需求，特別是外文科技報告的需求尤為明顯，這源于科技報告的特點，即內(nèi)容詳盡專深，往往涉及尖端學科的最新研究領域，數(shù)據(jù)完整，能有效避免科研團隊的無效重復性工作。因而應盡可能豐富Primo 覆蓋的信息資源類型，提高對科技報告、學位論文、專利與標準等特種文獻的覆蓋率。此外，Primo 雖然提供被Web of Science 收錄的來源數(shù)據(jù)庫精煉，但對其他索引類數(shù)據(jù)庫如EI、INSPEC、OCLC Firstsearch 等覆蓋情況不盡理想，比如在EI 中，可在文獻類型中選擇Report chapter/Report review 對科技報告進行針對性的限制檢索[11]。和索引數(shù)據(jù)庫的完美覆蓋與融合對輔助判斷信息資源質(zhì)量具有重要的意義，因此，資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)提供商應努力與內(nèi)容提供商合作，得到元數(shù)據(jù)和全文索引的合法授權，提高信息資源的覆蓋類型與范圍。

3.2 完善信息檢索與結果顯示功能

(1)課題跟蹤服務中，針對科研用戶的信息需求查詢往往需要應用高級檢索及在全文中檢索的功能，增加高級檢索中文獻類型及檢索選項中的全文檢索功能。目前的高級檢索中資料類型可以限定為圖書、文章、期刊、圖片、音像資料及全部類型，但并沒有針對具體類型的文章，如專利、標準、科技報告、報紙、會議錄等的檢索選項，無法實現(xiàn)對特定文獻類型需求的直接查找。增加全文檢索功能，在查找特定方面的課題技術相關文獻時，有時相關文獻量少，需在全文檢索條件下檢索，滿足課題跟蹤需求。

(2)對不同文獻類型沒有提供特殊字段，比如針對專利添加專利號、針對圖書添加出版社等。此外，系統(tǒng)沒有提供智能輔助搜索功能，如同義詞自動擴展檢索、提供上位詞與下位詞等主題詞等。

(3)檢索結果顯示，被Web of Science 或Scopus 收錄的資源的被引次數(shù)通過Time Cited查看，這些資源必須通過來源數(shù)據(jù)庫精煉才能識別。直接在檢索結果頁面顯示被引次數(shù)，且明顯的標記出被Web of Science 或Scopus 收錄更有利于用戶在信息檢索中判別信息資源的質(zhì)量。

(4)增強對檢索選項輔助信息資源質(zhì)量的判斷，除是否同行評審期刊外，可增加基金機構、是否領域熱門論文的選項。

(5)除目前提供的按相關性、最新日期、受歡迎度、作者、題名排序外，增加按照被引頻次排序。

(6)在合并功能基礎之上加入FRBR[12]的理念，分層次地表現(xiàn)相關作品，使檢索結果的顯示不在是單一平面的，而是完整立體的。

3.3 統(tǒng)一規(guī)范元數(shù)據(jù)，提高元數(shù)據(jù)質(zhì)量與標引深度

(1)統(tǒng)一元數(shù)據(jù)規(guī)范。目前一本期刊/一篇文章被多個平臺收錄和揭示，且不同平臺元數(shù)據(jù)描述規(guī)范不統(tǒng)一，同一期刊、同一作者在不同數(shù)據(jù)庫中有多種表達方式，給海量的元數(shù)據(jù)倉儲數(shù)據(jù)的去重帶來很大困難[6]。比如在本文實證研究的核心信息資源的比對中，期刊名稱中的&就有三種表達方式，分別為&，and 與&&。

(2)提高元數(shù)據(jù)質(zhì)量與索引深度。“發(fā)現(xiàn)”基于數(shù)據(jù)的正確聚集，效果與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和包含的信息量有直接的關系[2]。元數(shù)據(jù)有厚薄之分，厚的數(shù)據(jù)除了揭示文獻的外部特征如題名、作者、來源、標識等，還包括更多的內(nèi)容特征如關鍵詞、摘要等，而更深層的揭示包括主題、分類、全文。只有提高元數(shù)據(jù)質(zhì)量與索引深度，才能提供更多的關聯(lián)分析和信息知識挖掘的內(nèi)容、角度。此外，索引深度不均會導致重要文獻被埋沒，使其無法在檢索結果中呈現(xiàn)出來[13]，故而最佳狀態(tài)是盡可能多的元數(shù)據(jù)為厚數(shù)據(jù)。

3.4 擴展檢索結果的可視化關聯(lián)與發(fā)現(xiàn)

資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)整合了海量資源，因此檢索結果的關聯(lián)分析和發(fā)現(xiàn)對于用戶就顯得更重要。水木搜索實現(xiàn)了相關論著發(fā)文量趨勢圖、學科研究熱點圖，但基于檢索結果的研究主題、關鍵詞、作者、機構的可視化關聯(lián)與發(fā)現(xiàn)仍有待建設，而此功能的實現(xiàn)仍然要基于厚的元數(shù)據(jù)，輔助課題跟蹤服務中為用戶提供領域相關知識點、核心作者、核心研究機構、高產(chǎn)國家、研究熱點、作者研究領域、合作作者、合作結構等。由于水木搜索的數(shù)據(jù)來自不同數(shù)據(jù)庫，因此需要根據(jù)自身數(shù)據(jù)情況設定FRBR 規(guī)則，決定頁面的聚合效果，并進行功能拓展開發(fā)。

3.5 課題跟蹤服務的發(fā)展

資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)為一站式獲取資源與知識發(fā)現(xiàn)提供了方便，但不可忽視的是資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)還難以覆蓋所有類型的信息資源，且索引深度不夠。由于不同專業(yè)學科之間的差異，其存在檢索方式上的不同字段等差異，如特殊數(shù)據(jù)庫中提供的特殊字段：化學式，這是資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)短時間無法做到的，因而專業(yè)數(shù)據(jù)庫的地位仍不可替代。在信息跟蹤服務中仍然要根據(jù)科研課題研究領域選擇專業(yè)數(shù)據(jù)庫，如對Web of Science、EI、專利數(shù)據(jù)庫的利用。在海量資源時代背景下的課題跟蹤服務，需要充分了解課題相關核心資源、資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)對核心資源的覆蓋程度及其他未能覆蓋到的相關學術數(shù)據(jù)庫，在善用資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎上，利用專業(yè)數(shù)據(jù)庫作為補充，善用RSS 訂閱動態(tài)跟蹤功能，提高服務效率，保證服務的及時性。

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