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查询符号(半角)	查询符号意义说明
空格	表示为「AND」两个查询词之交集
双引号 ( " " )	片语以双引号标示开始及结束，而且只寻找出现顺序相同的字词，例： " image process "
?	表示一个字母切截，输入两个?表两个字母，依此类推，例：输入「Appl?」，查得结果应为appl e , appl y … ( 常用于英文字查询 )
*	表示不限字母切截，由0~n. 例：输入「appl*」，查得结果应为appl e , appl es , appl y , appl ied , appl ication … ( 常用于英文字查询 )
AND、OR、NOT	布尔逻辑组合关键字，用来扩大或缩小查询范围的技巧。 (1) AND ：缩小查询范围 (2) OR ：扩大查询范围(3) NOT：排除不相关的范围

DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

使用DOI作为永久连结

每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
日后不论出版单位如何更动此文献位置，永久连结所指向的位置皆会即时更新，不再错失重要的研究。

引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。

公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）

例如：A期刊2017年之五年影响指数

(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)

什么是预刊文章？

为提供读者最前线之学术资讯，于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前，率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯，但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号，不论预刊或正式出版皆不会改变，读者可点击DOI连结，或于DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」连结到文献目前最新版本。

如何引用预刊文章？

请使用预刊文章的线上发表日期及DOI号来引用该篇文献。

引用范例(视不同引文格式规范可能有所差异)：

作者姓名。文章篇名。期刊名称。 YYYY/MM/DD线上预先发表。

doi:DOI 号

来源数据

P101 - 142

人文学 > 图书资讯学
社会科学 > 传播学

DOI： 10.30177/JLISR

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维基百科浏览辅助介面－整合连结探勘与语意关联分析

Browsing and Visualizing Wikipedia through Link Mining and Semantic Relatedness Analysis

吴怡瑾(I-Chin Wu) ；张钧甯(Chun-Ning Chang)

图书资讯学研究； 5 卷 2 期 (2011 / 06 / 01) ， P101 - 142

繁体中文

连结探勘；正规化Google距离；语意关联分析；主题导向维基百地图； Link mining ； Normalized Google distance ； Semantic relatedness analysis ； Topic-based WikiMap

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摘要 │ 参考文献 (32) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

With the ubiquity of the Internet and the emergence of Web 2.0 technologies, social web sites (i.e., social networking websites and, micro-blogging services) are providing unprecedented opportunities for creating user-generated content, as well as for promoting communication, collaboration and information-sharing among users. Wikipedia, one of the most famous collaborative projects on the Web, has become an extremely popular reference database for people seeking information or knowledge. However, since the number of articles and the wide variety of topics in Wikipedia is constantly expanding, it is difficult for users to find information efficiently via the hypertext links, i.e., the network of linked documents. To address the problem, we propose a hybrid approach that is based on the theories and techniques of link-based analysis and semantic relatedness analysis. Specifically, we employ a link strength measure to establish a preliminary topic network by analyzing the relationships between articles. We also refine the ”Normalized Google Distance” to quantify the strength of the relationship between two articles via key terms. Then, we apply social network analysis indicators to determine the relationships between topics and visualize the analysis results in order to help users browse Wikipedia efficiently. Finally, a topic-based WikiMap is generated based on the proposed hybrid approach. We conducted a user-task oriented evaluation study to confirm that the derived topic-based WikiMap can help users browse topics and execute complicated tasks easily and efficiently.

参考文献 ( 32 ) 〈TOP〉

Chiang, Heien-Kun、Chen, Hown-Wen、Yang, Jing-Rong(2008)。The development and application of an automatic link analysis algorithm for social networks。Journal of Information Management，15(3)，157-180。
连结：
Page, L., Brin, S., Motwani, R., & Winograd, T.(1998). The pagerank citation ranking: Bringing order to the web. Retrieved December 5, 2010, from http://dbpubs.stanford.edu:8090/pub/1999-66
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国际计量

〈TOP〉

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