资料库检索
合集下载
中国期刊网(CNKI)数据库检索使用
2.内容与范围：
1994年至今国内公开出版的6100种核心期刊与专业特色期刊的全文。9个专集 是：理工A（数理化天地生）、理工B（化学化工能源与材料）、理工C（工业 技术）、农业、医药卫生、文史哲、经济政治与法律、教育与社会科学 、电子 技术与信息科学。
3.出版与更新：
中心网站及数据库交换服务中心每日更新，镜像站点通过互联网传送数据可 实现每日更新，专辑光盘每月更新（文史哲专辑为双月更新），专题光盘年度 更新。
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选择数据库
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检索界面与检索方法
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初级检索界面
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中国期刊网（CNKI）数据库检索使用
文献信息检索专题讲座
中国期刊网(CNKI) 数据库检索使用
图书馆咨询部
中国期刊网（CNKI）数据库检索使用
主要内容：
一、中国期刊网（CNKI）数据库概况 二、CNKI检索界面与检索方式
1.浏览检索与初级检索 2.二次检索与组配检索 3.专业检索
三、CNKI信息检索使用示例与技巧
中国期刊网（CNKI）数据库检索使用
中国期刊网（CNKI）数据库检索使用
在线帮助、资料在线 阅读与下载、资料打 印与复制及使用中的 相关技巧等
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文字识别中的错误
中国期刊网（CNKI）数据库检索使用
简述文献检索的概念和类型
简述文献检索的概念和类型
文献检索是指利用各种检索工具和方法，对已发表的学术研究文献进行搜集、整理和获取，以满足学术研究和信息查询的需求。
通过文献检索，可以获取到相关领域的前沿信息，了解研
究现状，从而指导自己的研究方向和方法。
文献检索的类型主要有以下几种：
1. 主题检索：以关键词或主题词为检索词，在检索工具中进行检索，找到与研究课题相关的文献。
主题检索可以根据检索词的不同，针对性地进行检索，提高检索的精确性和准确性。
2. 文献回溯：在已发表的研究文献中，通过查找引用文献和被引用文献，追溯该文献的来源和
影响。
文献回溯可以了解某一研究领域的发展演变，找到与当前研究相关的关键文献。
3. 文献资料库检索：通过各种文献数据库，如学术期刊数据库、综合文献数据库等，进行检索。
可以利用数据库的分类、标引和筛选功能，快速地找到所需的文献资料。
4. 学术搜索引擎检索：利用学术搜索引擎，如Google学术、百度学术等，进行检索。
学术搜
索引擎可以全文搜索文献中的关键词和短语，提供更为全面的检索结果。
5. 文献综述与文献评价：通过整理和分析大量的文献，撰写综述文献，总结和评估某一领域的
研究进展和存在问题，为后续研究提供参考。
通过以上不同类型的文献检索，可以帮助研究者获取到相关的研究文献，了解当前研究进展，
为自己的研究工作提供支持和指导。
人文社科资料检索方法
人文社科资料检索方法
1. 嘿，你知道吗，去图书馆找人文社科资料就像是在知识的海洋里寻宝！比如说，你要找关于历史的资料，那就在历史书籍的区域里慢慢淘呀，说不定能发现一本超级棒的珍贵史料呢！不要漫无目的地瞎找，要有针对性地去搜索哦。
2. 哇塞，利用网络资源检索人文社科资料可太方便啦！就像有个万能口袋一样，啥都有！比如你在搜索引擎里输入关键词，瞬间就能跳出好多相关的信息。
但可别被乱七八糟的信息迷了眼哦，要学会筛选呀。
3. 嘿呀，和专业人士交流也是个获取人文社科资料的好方法呢！这就好比走了捷径呀！想象一下，跟大学教授或者领域专家聊一聊，他们随口说的一句话可能就会给你打开一扇新的资料大门呢！还等啥，赶紧去结交这些厉害的人吧。
4. 哇哦，别忘了学术数据库呀，那里面的资料可都是精华呀！就像进入了一个装满宝贝的宝库！举个例子，你要研究社会学，一进入相关的学术数据库，丰富又高质量的资料就等你去发掘啦，是不是很激动呀！
5. 哈哈，参加学术研讨会也是个不错的途径哟！这就好像去参加一场知识的盛宴！在那里你可以听到各种前沿的观点和最新的研究成果，说不定还能拿到一些独家的资料呢！别错过这样的好机会呀。
6. 还有呀，从旧书市场也能找到不少人文社科资料呢！这就跟淘宝似的！有时候能淘到一些年代久远但内容超棒的书哦。
所以没事的时候去旧书市场逛逛，说不定会有意外的收获呢！
我觉得呀，这些方法都超有用，只要灵活运用，就能轻松找到想要的人文社科资料啦！。
基于Oracle Text的信息系统资料库全文检索技术
（ ）过滤 器 提取 文 档 数 据 并 将其 转换 为文 本 表 示 方 式 。存 储 二进 制 文 档 （ ｗｏｄ ２ 如 ｒ
或 ａｒ ｂ ｔ ｃｏ ａ 文件 ）时需 要 这样 做 。过滤器的输 出不 必是 纯 文本 格 式 ， 可 以是 ｘ 或 ｈ — 它 ｍｌ ｔ
ｍｌ 之类 的文 本 格式 。
Ｏ ａｌ Ｔｅ ｔ ｒｃｅ ｘ 的原 理及 其 在信 息 系统 中的使 用 。
关 键词 ： ａ ｌ Ｔｅ ｔ 资料库 ； 文检 索 ０ｒｃｅ ｘ ； 全
１ 引 言
ＯｒｃｅＴ ｘ 是 Ｏｒｃｅ ａｌ ｅ ｔ ａ ｌ 提供 的一 个服务 集 ， 功能 十分 强大 ， 可 以 为文 档 提 供索 引 方 它 法 、 行检 索 ， 可 以对 文 档进 行格式 转换 、 进 还 存储 和 管理等 。它 不仅 支 持 ＴＸＴ、 ＨＴＭＬ等 纯文 本格 式 ， 支持 很 多种 二进 制格 式的 文档 ， Ｄ Ｃ、 Ｐ Ｐ Ｆ等等 。ＯｒｃｅＴｅ ｔ 还 如 Ｏ Ｐ Ｔ、 Ｄ ａｌ ｘ 还 可用来 对 不 同语 种 的 文档进 行 检索 。Ｏｒｃ ｘ 是完 全集 成在 数据 库 核心 内的 ， 对 数 ａ ｌ Ｔｅ ｔ ｅ 它 据 库 中的 文档 进 行检 索 的效 率很 高 。
（ ）分段 器 提取 过 滤器 的输 出信息 ， ３ 并将 其转 换为 纯文 本 。包 括 ｘ 和 ｈ ｍｌ 内的 ｍｌ ｔ 在
不 同 文本 格式 有 不 同的分 段器 。转换 为纯 文本 涉 及检 测 重要 文档 段标 记 、 移去 不 可 见 的 信 息 和文本 重新 格式化 。
（ ）词 法 分析 器提 取 分段器 中的纯 文本 ， 将 其拆 分 为不 连 续 的标 记 。既 存在 空 白 ４ 并 字 符 分 隔语 言使 用 的词 法分 析器 ， 也存在分 段复 杂的亚 洲语 言使用 的专 门词法 分析器 。 （ ）索 引引 擎提 取词 法分 析器 中的所 有标 记 、 档 段在 分段 器 中的偏 移 量 以及 被 称 ５ 文 为 非索 引字 的 低 信息含 量字 列表 ， 并构 建反 向索 引 。倒排 索 引 存 储标 记和 含有 这 些 标 记
CNKI数据库使用与检索
知网节
参阅同行的研究现状
吸纳不同文献资源的精华 学术交流的统一平台
科学 发现
四、新版出版平台介绍
新版跨库检索界面
为了节省检索时间， 可以只选择相关学 科检索。为了全面 检索，可以选择所 有学科。
检索方 式的选 择
目标数据库 选择 点击进 入
新版单库检索界面
切换数 据库
各检索入口在文献中对应的内容
J
K
发展历史
研究背景
B
C
研究现状
目前进展
I
F
A
G
H
发展方向
后继研究
D
E
L
M
以文献A为原点： B、C：A的参考文献 D、E：A的引证文献
1、一本系统的专题教科书
H、I：A的共引文献
F、G：A的同被引文献
J、K：A的参考文献的参考 文献 L、M：A的引证文献的引证 文献
知网节举例
知网节的基本信息：完成了文献检索的基本功能
进入新 平台 CKN知识 检索
检索方式
同时检索 下面打勾 的库
目标数据库 选择
三、 CNKI数据库检索方法与技巧
途径一：检索——查 途径二：导航——找 途径三：知网节——推
具体检索方法 途径一：检索——查
两种检索界面：
• 跨库检索
• 单库检索
三种检索方式
• 初级检索
• 高级检索 • 专业检索
单库检索：
CNKI系列数据库中的任一库内检索
跨库检索：
用户可以选择多个数据库的资源进行检索， 能够在同一个检索界面下完成对期刊、学位论文、 报纸、会议论文、年鉴等各类型数据库的统一跨 库检索。
单库检索和跨库检索都设置有初级检索、
数据库检索通用方法
总结词
通过逻辑运算符（如AND、OR、NOT）来组合检索词，实现精确匹配。
详细描述
布尔检索是一种基本的检索技术，通过使用逻辑运算符来组合关键词，以缩小检索范围，提高检索的准确率。例 如，使用"AND"运算符可以同时检索出包含两个关键词的记录，使用"OR"运算符可以检索出包含任一关键词的 记录。
自然语言检索
VS
详细描述
模糊检索利用模糊匹配算法，通过计算查 询语句与数据库中记录的相似度来进行检 索。这种检索方式能够处理拼写错误、同 义词等问题，提高了检索的灵活性和容错 性。
分类检索
总结词
将数据按照一定的分类体系进行组织，通过 分类进行检索。
详细描述
分类检索将数据按照一定的分类体系进行组 织，用户可以通过选择分类来缩小检索范围。 分类检索能够提高检索的效率和准确性，尤 其适用于大量数据的分类管理。
云计算与数据库检索的结合
要点一
总结词
要点二
详细描述
云计算为数据库检索提供了灵活、可扩展的解决方案，有 助于降低成本和提高效率。
云计算技术可以将数据库检索系统部署在云端，实现数据 资源的共享和动态扩展。同时，云计算还可以提供丰富的 数据处理和分析工具，帮助用户更好地挖掘和利用数据价 值。
06
数据库检索的应用案例
数据库检索通用方法
目 录
• 数据库检索概述 • 数据库检索技术 • 数据库检索性能优化 • 数据库检索安全与隐私保护 • 数据库检索的未来发展 • 数据库检索的应用案例
01
数据库检索概述
数据库检索的定义
数据库检索是指从数据库中获取所需 数据的过程，通常涉及对数据库的查 询、搜索、筛选等操作。
数据库检索是数据库管理系统 （DBMS）的基本功能之一，通过提 供高效、准确的检索方法，帮助用户 快速获取所需数据。
通过逻辑运算符（如AND、OR、NOT）来组合检索词，实现精确匹配。
详细描述
布尔检索是一种基本的检索技术，通过使用逻辑运算符来组合关键词，以缩小检索范围，提高检索的准确率。例 如，使用"AND"运算符可以同时检索出包含两个关键词的记录，使用"OR"运算符可以检索出包含任一关键词的 记录。
自然语言检索
VS
详细描述
模糊检索利用模糊匹配算法，通过计算查 询语句与数据库中记录的相似度来进行检 索。这种检索方式能够处理拼写错误、同 义词等问题，提高了检索的灵活性和容错 性。
分类检索
总结词
将数据按照一定的分类体系进行组织，通过 分类进行检索。
详细描述
分类检索将数据按照一定的分类体系进行组 织，用户可以通过选择分类来缩小检索范围。 分类检索能够提高检索的效率和准确性，尤 其适用于大量数据的分类管理。
云计算与数据库检索的结合
要点一
总结词
要点二
详细描述
云计算为数据库检索提供了灵活、可扩展的解决方案，有 助于降低成本和提高效率。
云计算技术可以将数据库检索系统部署在云端，实现数据 资源的共享和动态扩展。同时，云计算还可以提供丰富的 数据处理和分析工具，帮助用户更好地挖掘和利用数据价 值。
06
数据库检索的应用案例
数据库检索通用方法
目 录
• 数据库检索概述 • 数据库检索技术 • 数据库检索性能优化 • 数据库检索安全与隐私保护 • 数据库检索的未来发展 • 数据库检索的应用案例
01
数据库检索概述
数据库检索的定义
数据库检索是指从数据库中获取所需 数据的过程，通常涉及对数据库的查 询、搜索、筛选等操作。
数据库检索是数据库管理系统 （DBMS）的基本功能之一，通过提 供高效、准确的检索方法，帮助用户 快速获取所需数据。
毕业设计资料检索方法
资料检索方法
资料查询：根据课题题目，收集国内外资料，进行论文检索、专利检索、图片检索、视频检索、网页检索、新闻检索，以了解该课题的研究背景及研究目的，以及国内外的研究进展情况。
资料收集方式：
1）图书馆：查中文论文：万方数据库、CNKI数据库、维普数据库
查外文论文： Elsevier ScienceDirect期刊全文数据库、SpringerLink外文期刊全文数据库、 Wiley-Blackwell期刊全文数据
库
查书籍：超星电子阅览室数据库（燕山大学数字图书馆）
2）网络：
查询新闻、网页、图片、视频及其它资料。
专利查询：
专利查询下载：/
国家知识产权局：
专利全文打包下载/cnpat/cn_patent.asp
国外免费专利下载软件patenthunter
电子文档查询：
新浪共享文库/
百度文库
豆丁网/
电子文档百度及豆丁网免费下载软件：冰点文库下载软件。
中国知识资源总库(CNKI)的检索与利用
中国知网首页
/index.htm
二 CNKI资源库各个子库简述
我馆购买了五个全文数据库
1、中国期刊全文数据库 2、中国优秀硕士学位论文全文数据库 3、中国博士学位论文全文数据库 4、中国重要会议论文全文数据库 5、中国重要报纸全文数据库
期刊库有主题、题
单库检索和跨库检索 检索方式
浏览方式 内容分类导航 期刊导航 查询方式 初级检索 高级检索 专业检索
跨库检索页面
跨库检索
单库检索——中国期刊全文数据库
4、中国重要会议论文全文数据库
简 介：收录我国2000年以来国家二级以上学会、协会、高等院校、科 研院所、学术机构等单位的论文集，年更新约10万篇论文。至2006年 12月31日，累积会议论文全文文献近58万篇。 专辑专题：产品分为十大专辑：理工A、理工B、理工C、农业、医药 卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与 信息科学、经济与管理。十专辑下分为168个专题和近3600个子栏目。 文献来源：国家二级以上学会、协会、研究会、科研院所及政府举办 的重要学术会议、高校重要学术会议、在国内召开的国际会议上发表 的文献。 收录年限：2000年至今(部分社科类会议论文回溯至2000年前)。 更新频率：CNKI中心网站及数据库交换服务中心每日更新，各镜像站 点通过互联网或卫星传送数据可实现每日更新，专辑光盘每月更新。
三 检索
1.登录 2.检索算符 3.检索方式 KI知识搜索
1.登录
北京电影学院图书馆主页 /
点击“全文数据库”
点击“中国期刊全文数据库”
点击“教育网的访问地址”进入
登算符。
2、中国博士学位论文全文数据库
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當檢索者想提高 precision 時
TMUL@2009
刪除部份類同義詞或是詞意含糊的檢索詞彙 使用專指性較高的詞彙進行檢索 當有適當的控制字彙工具時, 盡量使用其來代替 自然語言 增加一主題層面 使用“ NOT” 除去不相關文章 減弱切截的範圍 加上非主題之檢索限制 (如年代,資料類型)
主題層面連續檢索示意圖
TMUL@2009
主題層面配對檢索
是先將主題層面兩兩配對, 並取其交集 也就是取任意二主題層面的交集而後聯 集之 適用情形:
當所有主題層面都同樣重要時 當主題層面之專指性或模糊性相差不大時 當將所有主題層面結合可能導致零筆資料時
TMUL@2009
主題層面配對檢索示意圖
TMUL@2009
簡易檢索
最常見的檢索 通常用簡單的幾個關鍵字, 加上布林邏輯 的組合 快速, 同時檢索到的文章不多, recall低 適用情形:
檢索者只闓想閱讀“幾篇”相關文章
TMUL@2009
執行已知書目檢索時
檢索概念相當專指
(specific) 時
主題層面連續檢索
TMUL@2009
資訊檢索之理論與實務
人社學院 通識教育中心 邱子恒
2010.11.29-12.06
Outline
資訊檢索之基本概念 檢索策略 檢索技巧
TMUL@2009
I. 資訊檢索之基本概念
IS&R 自然語言 vs. 控制字彙 precision vs. recall 布林邏輯運算元 切截 相近運算元 Known item search vs. subject search
TMUL@2009
比較圖
TMUL@2009
III. 檢索技巧
TMUL@2009
為完成特性目的所採取的行動
當檢索所得資料筆數過多時(通常指誤引太
多) 當檢索所得資料筆數過少時(包括零筆資料) 當檢索者想提高 recall 時 當檢索者想提高 precision 時
當檢索所得資料筆數過多時
分區組合檢索法示意圖
TMUL@2009
引用文獻滾雪球法
事先掌握一篇或數篇相關文章, 利用這 些相關文章找尋更多相關的文章, 如此 相關文章就像雪球一樣越滾越大. 在資訊檢索上的應用: 以相關文章的關 鍵字或敘述語繼續檢索. 是由precision反向追求recall的方法 通常必須進行多次檢索, 才能找到足夠 的相關文章.
可能產
生零筆資料時 當檢索問題中有一至二個主題層面涵義相當 模糊時 當檢索問題具備其他非主題之檢索條件時 (如: 資料類型, 語文, 出版年代), 可將此非主 題檢索條件視為第一個檢索概念
主題層面連續檢索
TMUL@2009
適用情形: (續)
當檢索者寧願忍受誤引,
而不願失去相關
文章時 當加入其他主題層面所花費的時間和金錢, 可能會超過直接列出檢索結果, 每筆一一 審視時 當相關文獻過少, 檢索者願意檢視一些相 關度較低的文章時
TMUL@2009
Ovid Medline上機操作 & 作業二題目說明
TMUL@2009
資訊儲存與檢索(IS&R Model)
TMUL@2009
索引作業 資料
檢索作業
TMUL@2009
需求
分析內容
分析需求
選擇關鍵詞
選擇關鍵詞
轉譯
索 引 典 資 料 庫
檢索結果
轉譯
系統關鍵詞
系統關鍵詞
關鍵詞比對
自然語言
TMUL@2009
自然語言是相對於人工語言的一種人 類語言，也是最合乎人類教談行為的 溝通方式，它依循著人類自然進化而 發展，成為人和人之間溝通的最基本 工具，如中文、英文、日文等都是自 然語言。
Subject search
TMUL@2009
主題檢索 想檢索一下到底有那些關於某主題的文獻 存在
II. 檢索策略
TMUL@2009
針對一檢索問題之通盤考量或全面性規 劃
(Block Building) 引用文獻滾雪球法 (Citation Pearl Growing) 簡易檢索 (Brief search) 主題層面連續檢索 (successive facet strategies) 主題層面配對檢索 (pairwise facets strategies)
A AND B A AND B AND C
TMUL@2009
A OR B
A OR B NOT CΒιβλιοθήκη 切截 (truncation)
TMUL@2009
Library, libraries, librarian, librarians, librarianship --> lib* (單複數, 詞性不同, 使用 右切截) Woman, Women --> Wom#n (單複數, 使 用中間切截) Color, Colour --> Colo#r (美式/英式拚音, 使用中間切截)
相關
檢索到 未檢索到 總數
不相關
a
b
c
a+c
d
b+d
a 回收率＝ a+c ＝ 精確率＝ a ＝ a+b
檢索所得之相關文章筆數 資料庫中所有相關文章筆數 檢索所得之相關文章筆數 檢索所得之所有書目筆數
查全率=a/(a+c)
相關 c
查準率=a/(a+b)
無關
TMUL@2009
d a b
布林邏輯(AND、OR、NOT)
相近運算元 (adjacent/near)
TMUL@2009
ANALOG* ANALOG*
ADJ1 DIGITAL* NEAR1 DIGITAL*
482 506
Known item search
TMUL@2009
已知書目之檢索, 即精確檢索
用已知的書目資料來檢索,
包括: 作者, 題名, 期 刊名, 出版商, 出版年… etc.
控制字彙
TMUL@2009
Maintenance UF Preventive maintenance Upkeep
Preventive maintenance use Maintenance Upkeep use Maintenance
回收率＆精確率
TMUL@2009
Recall(回收率/查全率) & Precision(精確率/查準率)
當檢索者想提高 recall 時
TMUL@2009
增加同義詞和類同義詞的數目 使用較廣義的檢索詞彙 以自然語言檢索代替控制字彙檢索 檢索其他主題欄位 刪除布林邏輯運算元“AND”及“NOT” 增加切截的範圍 使用較鬆的相近運算元 刪除一些非主題之檢索限制(如:年代, 資料類型) 刪除一主題層面
在決定檢索問題的主題層面之後, 必須 確認各主題層面的優先順序. 在最專指概念或是可能產生最少資料 的概念輸入系統後, 如果產生太多資料, 再輸入其他次要概念與之結合. 直到檢索者認為檢索筆數可以接受為 止.
TMUL@2009
主題層面連續檢索
TMUL@2009
適用情形:
當所有主題層面以布林運算元結合,
分區組合檢索法
分區組合檢索法
TMUL@2009
1. 選擇資料庫 2. 確定問題之主要概念及其布林邏輯關係 3. 依序找出代表每個概念之所有詞彙 4. 將各概念下所有詞彙以“OR”連結 5. 將步驟4所得結果以步驟2所決定之布林邏輯 關係進行結合 6. 依步驟1至步驟5 規劃檢索敘述 7. 輸入檢索敘述 8. 評估檢索成果
是否過份簡化問題? 是否需要重新釐清檢索概念? 是否使用了正確的布林邏輯運算元? 是否使用過份含混或一般性之名詞? 是否應考慮使用控制字彙? 是否相近運算元限制過鬆? 是否切截應用過鬆?
TMUL@2009
當檢索所得資料筆數過少時
TMUL@2009
是否將問題過份複雜化? 是否真有文獻探討該主題? 是否每個概念都使用足夠的檢索詞彙來表達? 是否相近運算元限制過緊? 是否使用了正確的布林邏輯運算元? 是否有語法或拼字上的錯誤? 是否該改用自然語言進行檢索? 是否考慮使用切截?