Вся библиотека в одной поисковой строке: Summon – информационный сервис нового поколения
Подразделение компании Pro. Quest для разработки библиотечно-информационных сервисов SS_T. 09
Serials Solutions - создан библиотекарями для библиотекарей Serials Solutions сделал это раньше всех: Ø алфавитный список изданий A to Z Ø база знаний электронных ресурсов Ø сервис обновления записей MARC для электронных ресурсов Ø федеративный поиск с возможностью кластеризации Ø Ø результатов интегрированная система управления электронными ресурсами система оценки электронных ресурсов система доступа и управления электронными ресурсами (ERAMS) поисковый сервис масштабов глобальной сети !
Первый в мире сервис интернетовского масштаба ! • Анонс начала продаж. Январь 2009
Растущий список библиотек-участников Summon • Более 400 в 40 странах мира • Большинство библиотек осваиваются за 6 -8 недель
Что значит “поиск” для пользователей? • Просто • Легко • Быстро
Преимущество библиотек перед открытым интернетом Библиотека – источник достоверного, качественного контента Особенно - для академических исследований и курсовых работ: 7
Различие в отношении Где проще начать работу? 8
Есть лишь один способ соответствовать ожиданиям читателей • Построен библиотекарями с нуля под конкретные задачи • Имеет архитектуру, как у Google и аналогичных интернетовских систем Создан для быстрой работы с огромными массивами данных Подготовленный контент в унифицированном индексе • Избавляет от федеративного поиска • •
Библиотека Университета Мадрида 10
11
Одновременный поиск охватывает все, чем владеет библиотека и более … • Ø Ø Ø Единая поисковая строка позволяет быстро находить информацию из любых источников: Подписные электронные ресурсы библиотеки Электронный каталог библиотеки Печатный фонд библиотеки ( журналы, книги, газеты, другие документы) Репозиторий Открытые ресурсы интернет Новостные ленты
Summon – это контент + унифицированный индекс Summon начинается с унифицированного индекса, который содержит контент от: Ø издательств Ø провайдеров Ø вашей библиотеки и обеспечивает максимальную релевантность результатов
Охват основного ядра коллекции • свыше 670 млн. документов; 80+ типов контента • 6, 800+ издательств Тип контента Число документов Газетные статьи 364, 000+ • Статьи в научных журналах 137, 000+ Книги 86, 500, 000+ Электронные книги 18, 500, 000+ Диссертации 5, 700, 000+ Материалы конференций 2, 200, 000+ Патенты 3, 800, 000+ Записи в библиотечных каталогах 140, 000+ Записи открытого доступа 14, 700, 000+ Записи в репозиториях организаций 6, 700, 000+ Правительственные документы 14, 900, 000+
Самая полнотекстовая индексация Мы проиндексировали больше полнотекстового книжного контента, чем любой другой поисковый сервис
Архитектура Summon предельно проста, а потому эффективна для получения результата… Список результатов Унифицированный индекс • Это отражается на всём, что касается поиска информации скорость, простота использования, релевантность, настраиваемость, встраиваемость в рабочий процесс,
Релевантный результат побуждает читателя к использованию ресурсов • Lexis. Nexis up 642%! • JSTOR up 146%!
Настройка Summon • Веб-средства администрирования делают большинство настроек возможными без навыков программирования или привлечения ITспециалистов
Мобильный интерфейс Summon поддерживает все поисковые возможности стандартного интерфейса Возьми с собой библиотеку http: //tiny. cc/summon
Аналитика Summon – статистика использования в графиках
Зайдя на ссылки крупнейших библиотек мира, можно самим посмотреть, как работает Summon http: //en. statsbiblioteket. dk (Statsbiblioteket Aarhus) http: //ucm. summon. serialssolutions. com (Universidad Complutense, Madrid) http: //chalmers. summon. serialssolutions. com (Chalmers University, Sweden) 21
Спасибо! Кармишенская Галина Дмитриевна galina_k@konekbooks. ru
Есть лишь один способ соответствовать задачам читателей: Создать продукт с нуля под конкретные задачи • Высокая скорость • Доступность без авторизации • Единый список результатов, сортированный по релевантности • Мощная интуитивная фасетная навигация и функции сортировки • Лёгкость в навигации и сохранении результатов • Возможность подстраиваться под конкретную коллекцию
«Каталогоцентричные» поисковые модели • Каталогоцентричные гибридные модели имеют ряд ограничений, поскольку они заточены под физические коллекции и не оптимизированы для работы с большей частью библиотечного контента. Физическая коллекция Электронные ресурсы
Мы ведь можем добавить федеративный поиск – почему нет ? Базы данных Федеративный поиск Результаты: БД 1 : 30 из 2, 198 возможных • У Serials Solutions есть самый популярный на БД 2 : 30 из 6, 950 возможных БД 2 рынке продукт на основе федеративного поиска БД 3 : 30 из 831 возможных БД 3 БД 4 : 30 из 179, 430 возможных …но гибридные модели с таким поиском не БД 5 : 0 (сбой соединения) отвечают задачам пользователей БД 4 • Ограниченный список результатов БД 5
Чем это отличается от других решений? • Все прочие поисковые сервисы – гибридные модели, построенные на старых, уже существующих платформах. • Они не ищут контент в едином индексе • Они не отображают все результаты сразу • Не весь контент там равноценен • Они не могут переварить очень большие объёмы текста • Метаданные там не упорядочены • На самом деле читатель не получает самых релевантных результатов поиска в библиотечной коллекции
Understanding the Summon model… Список результатов Унифицированный индекс • Мгновенные, релевантные результаты поиска • Весь контент равноценен для системы • Нет предвзятости к типу или поставщику контента
Работа с метаданными • Serials Solutions : экспертная работа с метаданными для оптимизации поиска Работа Work directly напрямую с with content поставщика providers to receive the ми контента best metadata Объедине. Merge metadata ние мета- elements to данных в create единую superior запись records Provide Полно- full text текстовая indexing for индексация better discovery Системати Index and зация и preserve нормализа subject terms ция from all taxonomies данных Add Journal Добавление Authority, информа. Ulrich’s peer ции от review data, Ulrich’s, Wo. S Citation Wo. S и т. д. Counts = Запись Summon
Как составляется запись Cross. Ref: DOI Ulrich’s: Peer-reviewed status Gale/Pro. Quest: abstracts and subject terms Sage: Summon Full Text Record Web of Science: additional author plus citation counts • Наиболее полное представление всех метаданных из всех источников объединяется в запись
А что такое “гибридная” модель поиска? • Гибридные сервисы “интегрируют” или “перемешивают” результаты из неравнозначных компонентов других поисковых систем Single Единая платформа Content Platform Next Платформа Generation другого Catalog поколения Маленький Small индекс Index Маленький индекс Small Index Федератив- Federated ный поиск Search Cross. Ref Метаданные от Metadata Cross. Ref Service
Сортировка по релевантности True, unbiased relevancy ranking Правдивый, непредвзятый и релевантный поиск в библиотечной коллекции across the library collection.
А как же контент от сторонних поставщиков ? EBSCO: 95%+ от Academic Search Premier есть у Summon
Высокая релевантность • User Query Правдивая сортировка по релевантности всего контента • Динамическая сортировка • Частота слова Dynamic Static Ranking Relevance Ranked Results List • Field Weighting • Стемминг • Стоп-слова Статическая сортировка • Тип контента • Дата публикации • Экспертная оценка • Выделение локальных Recommendations коллекций • Счётчики цитирования
Контекстные рекомендации • Используют рекомендации первичной базы данных • Отталкиваются от контента в списке результатов • Выводят пользователя к недооценённым ресурсам
Высокая настраиваемость • Легко изменяемый внешний вид • Бесшовная интеграция с библиотечным сайтом • Интеграция с тематическими руководствами, course management tools, алфавитными списками
Функции расширенного поиска • Высокая гибкость • Беспрецедентные возможности настройки поиска • Опциии гибкого отображения для фасетов и форм расширенного поиска
API предлагает неограниченные возможности настройки Можно легко создавать пользовательские интерфейсы и интегрировать их с другими приложениями библиотеки
Простота внедрения • Большинство библиотек осваиваются за 6 -8 недель, модель Saa. S • Интегрируется с большинством АБИС и 6 разными каталожными продуктами следующего поколения • Не требуется привлечения IT- специалистов и навыков программирования
Продукт непрерывно совершенствуется • Гибкая методология разработки • Выпуск новых функций каждые 2 -3 недели • Модель Saa. S (Service as a Software) означает, что обновления будут видны и полезны всем клиентам • Не требуется переустановки • При разработке улучшений учитываются пожелания нашей обширной клиентской базы
Мобильный интерфейс Summon поддерживает все поисковые возможности стандартного интерфейса: • Простой и расширенный поиск • Просмотр и сохранение результатов поиска • Настройка поиска фасетами и ограничителями по типу контента и т. п. • Можно задать в поиске формат, наличие полного текста, экспертные оценки и т. д. • Проверка правописания • Пересылка результатов по email • Определяемые пользователем опции отображения Совместим со всеми смартфонами и i. Pad
Summon стоит своих денег Journal Usage 250. 00% Usage Growth 200. 00% Summon обнаруживает контент независимо от того, насколько популярна база данных. И это здорово! Мы потратили много денег на эти ресурсы, и теперь людям не надо устраивать охоту, чтобы их найти. 150. 00% 100. 00% 50. 00% Elsevier IEEE Nature Journal Sage Энн Митчелл, зав. отделом каталогизации и электронных ресурсов, библиотека Хьюстонского университета
“Программы делают это возможным, но лишь база данных заставляет это работать. ” Peter Mc. Cracken Сооучредитель Serials Solutions
Что не так с гибридными моделями? • Смешивание результатов федеративного поиска с предварительно индексированным контентом изначально имеет недостатки Индексированный контент Гибридные результаты Федеративные БД Индекс = 105, 288 результатов Федеративные источники БД 1= 30 результатов БД 2= 30 результатов БД 3= 30 результатов БД 4= 30 результатов БД 5= 0 результатов (сбой соединения) • Результаты всегда предвзяты в пользу индекса
Скачать презентацию Вся библиотека в одной поисковой строке Summon
24ee5c20667349b5b74e8a5d5b6c2836.ppt