创新的本质即知识生产,文献作为知识的一种重要的载体,是用户快速获取知识的媒介,也是进行科学研究的前提,同时文献在知识交流与传播以及获取情报中也起着不可替代的作用。所以对文献中的知识进行搜索吸收至关重要。相关性是判断检索文献的关键因素,是情报学与信息检索领域的核心研究内容。本文研究了检索结果的呈现形式对文献知识间关系及知识衍化脉络呈现以及用户判断文献相关性的影响,论文的主要创新如下:(1)基于滚雪球原理的网络层级呈现文献检索结果模型。目前文献检索平台上的结果呈现方式都是顺序排列的,这种呈现方式掩盖了文献之间的逻辑关系,导致知识割裂,阻碍认知能力的形成,并且由于不能将文献中知识间的关系直观地呈现出来从而导致信息的缺失,不利于用户对文献中的知识进行吸收再利用。本文在以往研究的基础上对文献范围内的知识搜索及吸收问题进行了研究。设计了一种基于滚雪球原理的网络层级呈现文献检索结果的理论模型,从网络关系的角度将文献中知识及知识间的关联关系按层级以网络的形式直观地呈现出来,避免了因未能直观呈现文献知识间联系而导致的信息缺失,便于用户对文献中的知识进行吸收利用,提高了文献知识搜索与吸收的效率。(2)基于综合相关度判断的层级网络呈现模型。关于文献检索呈现方式对用户相关性判断的影响,以往学者主要研究了顺序呈现方式对用户相关性判断的的影响,顺序呈现使得用户判断文献相关性时容易产生由“顺序效应”导致的“近因”和“首因”效应,并且目前顺序排序主要是根据主题相关、发表时间、下载量与被引关系来排序的,没有将多个因素综合考虑,会对用户获取相关知识产生不利影响。所以本文在网络层级呈现文献检索结果模型基础上,考虑到网络中相关性较低的文献知识关联过多可能造成信息冗余的问题,本文从相关性的角度对模型做了进一步的优化和改进,引入了综合相关度的计算,通过计算网络中节点的综合相关度,剔除网络中相关性较低的节点,从而提高了网络的整体相关性,并且避免了网络中信息的冗余,便于用户对文献知识进行相关性判断,进一步提高了用户对文献中相关知识的搜索及吸收效率,从而提高了用户的满意度。为了验证模型的有效性及可行性,本文研究中选取了 30位高校学者作为数据源进行模型的实例分析,并通过对科研人员的实验应用进行调查研究,证实了本文模型能够帮助用户快速获取相关文献知识并进行吸收利用,提高了知识的搜索及吸收效率。从而证实了本文模型的有效性与可行性。