探索型和查找型任务的信息搜索行为的比较
检索 技巧
检索技巧检索技巧在现代社会中变得越来越重要，尤其是在信息爆炸的时代。
人们需要学会如何准确、高效地获取所需的信息，以应对日益复杂的社会环境。
本文将介绍一些关于检索技巧的方法和策略，帮助读者更好地利用各种资源来获取所需的信息。
要想掌握好检索技巧，必须先了解信息检索的基本原理和工作方式。
信息检索是通过各种途径和工具来查找、筛选和获取信息的过程。
现代信息检索往往依赖于网络搜索引擎，如Google、百度、必应等。
这些搜索引擎通过自己的算法和技术，能够帮助用户快速地找到所需的信息。
还有一些专业的信息检索系统，如图书馆的目录查询系统、专业数据库等，这些都是获取信息的重要渠道。
要想在信息检索中取得好的效果，就需要学会使用适当的检索词和语法。
检索词是用来描述用户需求的词语或短语，它直接决定了检索结果的准确性和全面性。
对于同一个主题，不同的检索词可能会得到不同的结果。
在选择检索词时，要注意使用具体、明确的词语，尽量避免模糊的词语或者名词性单词。
还要善于使用检索词的逻辑连接词，如“与”、“或”、“非”等，以扩大或缩小检索范围。
除了选择适当的检索词之外，还要学会使用高级的检索语法和技巧。
在现代搜索引擎中，通常支持各种符号、修饰符和运算符，通过这些符号和运算符，可以精确地定义检索范围和关系。
通过在检索词前加上引号，可以精确地匹配一整个短语或句子；通过使用通配符，可以替代检索词的某些字符；通过使用括号和逻辑符号，可以构建复杂的检索逻辑。
熟练掌握这些高级的检索语法和技巧，可以极大地提高信息检索的效率和准确率。
还需要学会善于使用不同类型的检索工具和资源。
信息检索并不仅限于网络搜索引擎，还包括各种其他资源，如图书、期刊、专业数据库、学术论文等。
这些资源往往包含了更加专业和深入的信息，对于特定需求的用户来说，可能提供了更加有价值的信息。
善于使用这些资源，可以帮助用户找到更加详实和专业的信息。
还需要学会评价和筛选检索结果。
在信息检索中，往往会得到大量的检索结果，有些是相关的，但也会有许多无关或者低质量的信息。
信息检索中的检索模型比较分析
信息检索中的检索模型比较分析信息检索是指用户在面对大量信息时，通过使用一定的检索模型和技术方法，从中找到对自己有用的信息。
在信息爆炸的时代，信息检索变得非常重要和必要。
在进行信息检索时，使用不同的检索模型可以对用户的需求有不同的体现和处理方式。
因此，本文将比较分析信息检索中常见的检索模型，包括布尔模型、向量空间模型和概率模型。
首先，布尔模型是信息检索中最简单和最早的一种模型。
它使用布尔运算符（AND、OR、NOT）来表达检索的需求。
布尔模型的优点是逻辑简单，可以精确地描述用户的需求，使得检索结果更加准确。
然而，布尔模型的缺点也很明显，即无法对文本进行有关键词排名和排序，只能返回文档是否与查询匹配的结果。
由于信息检索系统中文档数量庞大，使用布尔模型检索的结果可能会非常庞杂，给用户带来困扰。
其次，向量空间模型是一种基于向量空间的检索模型。
该模型将文档和查询都表示为向量，并计算它们之间的相似度来判断文档与查询的相关性。
向量空间模型的优点在于可以对检索结果进行排序和排名，使得结果更加合理和有序。
此外，向量空间模型还可以使用权重来表示文档中关键词的重要程度，从而进一步提高检索的准确性。
然而，向量空间模型也存在一些问题，例如需要对文档和查询进行向量表示，需要对文档中的关键词进行权重计算，这些都需要消耗大量的计算资源和时间。
最后，概率模型是一种基于统计学概率的检索模型。
它通过计算文档与查询之间的相关性概率来进行检索。
概率模型的优点在于可以通过统计学方法来估计查询与文档之间的相关性概率，从而更好地处理查询的需求。
此外，概率模型还可以使用反馈机制来进一步提高检索的准确性。
然而，概率模型也存在一些问题，例如需要对文档集合进行训练，需要估计相关性概率，这些都需要大量的计算资源和大规模的文档集合。
综上所述，信息检索中的检索模型比较分析主要包括布尔模型、向量空间模型和概率模型。
布尔模型逻辑简单，可以精确地描述用户的需求，但无法对检索结果进行排序和排名；向量空间模型可以对检索结果进行排序和排名，但需要对文档和查询进行向量表示和权重计算；概率模型可以通过统计学方法估计查询与文档的相关性概率，但需要大量的计算资源和训练集合。
202011月国开.工具书与文献检索作业题库(含答案)
a. ABCD
b. CD
c. BCD
d. ABC
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正确答案是：ABCD
题目19
不正确
获得2.00分中的0.00分
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题干
下列哪些是常用的检索途径（）。A、主题途径B、分类途径C、著者途径D、引言途径（难度系数：难）
选择一项：
A.前缀
B.某一部
C.后缀
D.全部
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你的回答正确
正确答案是：某一部
题目9
正确
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未标记标记题目
题干
信息检索根据检索对象不同，一般分为（）（难度系数：易）
选择一项：
A.分类检索、主题检索
B.二次检索、高级检索
C.计算机检索、手工检索
D.数据检索、事实检索、文献检索
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题目6
正确
获得2.00分中的2.00分
未标记标记题目
题干
字段限定检索是指将检索词限定在特定的（）中进行检索。（难度系数：易）
选择一项：
A.位置
B.字段
C.数据库
D.检索式
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正确答案是：字段
题目7
正确
获得2.00分中的2.00分
未标记标记题目
题干
在主题语言中，不能再分解的、最小的并经过规范化处理的词语是( )（难度系数：易）
选择一项：
A.逻辑非（NOT）
B.逻辑与和逻辑非
C.逻辑或（OR）
D.逻辑与（AND）
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你的回答正确
正确答案是：逻辑与（AND）
题目3
正确
获得2.00分中的2.00分
查询模式的分类
查询模式的分类查询模式是指用户在搜索引擎或数据库中使用的特定格式或语法，以获取精确的搜索结果或数据库查询结果。
查询模式可以根据需求和查询目的的不同进行分类。
下面将介绍几种常见的查询模式。
一、关键词查询模式关键词查询模式是最常见和基础的查询模式。
用户通过输入关键词来搜索相关信息。
关键词可以是单个词或短语，用以描述所需信息的主题或关键点。
关键词查询模式适用于用户对所需信息的整体了解较少的情况下，通过不断尝试不同的关键词来获取更准确的搜索结果。
二、布尔查询模式布尔查询模式是一种通过使用布尔运算符来组合关键词的查询模式。
常用的布尔运算符有AND、OR和NOT。
AND表示两个关键词同时出现，OR表示两个关键词中至少有一个出现，NOT表示排除包含某个关键词的结果。
布尔查询模式可以帮助用户更精确地筛选搜索结果，提高搜索的准确性。
三、精确短语查询模式精确短语查询模式是指用户通过使用引号将关键词组合成一个短语的查询模式。
引号内的关键词必须按照输入的顺序完全匹配，以获取与该短语相关的搜索结果。
精确短语查询模式适用于用户对所需信息的具体细节有较清晰的了解，希望获取特定短语相关的搜索结果。
四、通配符查询模式通配符查询模式是指用户通过使用通配符来代替关键词中的某些字符，以获取与该模式匹配的搜索结果。
常用的通配符有星号（*）和问号（?），星号表示任意字符序列（包括空字符序列），问号表示任意单个字符。
通配符查询模式适用于用户对所需信息的关键词有一定了解，但存在部分模糊或不确定的情况。
五、模糊查询模式模糊查询模式是指用户通过使用特定符号或关键词的变体来获取与之相关的搜索结果。
常用的模糊查询符号有波浪号（~）和加号（+），波浪号表示模糊匹配，加号表示强制匹配。
模糊查询模式适用于用户对所需信息的关键词存在拼写错误或变体的情况。
六、范围查询模式范围查询模式是指用户通过指定某个属性或数值范围来获取符合条件的搜索结果。
用户可以使用大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）、小于等于（<=）等符号来指定范围条件。
培养学习任务的信息搜索和阅读理解能力
培养学习任务的信息搜索和阅读理解能力信息搜索和阅读理解是学习过程中必不可少的技能，它们对于学生的学术发展和实践能力的培养具有重要作用。
本文将从培养学习任务的信息搜索和阅读理解能力的重要性、培养该能力的方法以及实践应用等方面进行探讨。
一、培养学习任务的信息搜索和阅读理解能力的重要性信息搜索和阅读理解是学生在学习过程中获取知识、解决问题的基本手段。
培养学习任务的信息搜索和阅读理解能力可以帮助学生提高学习效率和学术成果，具有以下重要性：1. 打开知识之门：信息搜索和阅读理解是获取知识的重要途径。
良好的信息搜索和阅读理解能力可以帮助学生更好地理解教材内容，拓宽知识面，积累更多的知识。
2. 解决问题的关键：学习任务通常需要学生理解并解决问题，而信息搜索和阅读理解能力是解决问题的基础。
只有懂得如何搜索信息、理解阅读材料，才能更好地解决学习任务中遇到的问题。
3. 培养综合能力：信息搜索和阅读理解是一种综合能力的培养过程。
通过搜索信息和阅读理解，学生可以提高自己的综合分析、推理、判断等能力，培养学术思维和创新能力。
二、培养学习任务的信息搜索和阅读理解能力的方法1. 提高信息搜索技巧：学生可以通过培养信息搜索技巧，提高自己的信息获取效率。
例如，学会使用有效的搜索关键词，筛选可靠的信息源，借助搜索引擎等工具快速定位所需信息。
2. 提升阅读理解能力：阅读理解是培养学生学习任务能力的核心环节。
学生可以通过多读、多思考，提高自己的阅读理解能力。
在阅读过程中，可以采用主题思维导图、摘录重点句子等方式帮助理解。
3. 培养批判性思维：培养学生批判性思维是提高信息搜索和阅读理解能力的重要手段。
学生可以通过提出问题、对观点进行评价和分析等方式，培养批判性思维，进而更好地理解和评估所读材料。
4. 合理规划学习时间：信息搜索和阅读理解需要时间和精力的投入，学生应合理规划学习时间，充分利用好时间段。
尤其在处理学习任务时，要注意学习目标的明确和任务的分解，提高效率。
网络用户信息查寻行为模型构建
网络用户信息查寻行为模型构建*任立肖檀柏红=摘要>首先通过文献调查,分析网络用户信息查寻行为的特点。
其次,对国外已有7个典型信息行为模型进行回顾,并从研究关注点、研究视角、研究方法等方面对这几个模型进行比较。
再次,结合使用观察法和访谈法,对50名网络用户进行了调查研究,得出一些重要结论。
最后,构建网络用户信息查寻行为过程的描述性模型,梳理网络用户信息查寻行为的一般步骤。
=关键词>信息查寻行为模型用户网络计量学Abstract:The paper analyzes characteristics of user p s information-seeking behavior in th e netw ork environment firstly1Secondly,it review s seven typical overseas information behavior m odels,and com pares these models in term s of concern of th e research,research perspective and research method1Th irdly,using observation m ethod and interview s method,the paper investigates50netw ork users,and draw s some important conclusions1Finally,the authors construct a descriptive model of user p s information-seeking behavior,and sives the general steps in user p s information-seeking process in the netw ork environment1Key words:Information-seeking Beh avior model user w ebometrics1问题的提出自1981年,Wilson模型最早提出信息行为模型以后,国外相继出现一些信息行为模型及理论,为用户行为的研究奠定了良好的基础。
中国大百科全书数据库
定期审核 2
定期检查资源质量, 剔除过时或无效内容。
协作更新 3
鼓励专家学者参与, 共同维护数据库内容。
中国大百科全书数据库采取了多重机制确保资源的持续更新和优化。首先是通过实时收集新资源, 保持内容的时效性。其次定期由专业 团队对资源质量进行全面审核, 剔除过时或无效的内容。同时也鼓励专家学者参与协作更新, 共同维护数据库的最新动态与权威性。
跨学科知识融合
随着知识的快速发展,数据库将加强不同领域知识的关联和整合,为用户提供更加全面、系统的知识体系。跨学科视角的内容呈现,将促进学科交叉融合,激发创新思维。
多媒体内容扩展
未来数据库将进一步丰富内容形式,除了文字资源,还将包括更多图像、音频、视频等多媒体信息。直观生动的多媒体展示,将大大提升用户的浏览体验和知识获取效率。
数据全程加密
数据在传输和存储过程中均采用业界领先 的加密算法,防止信息泄露。同时定期检查 加密措施的有效性,确保数据安全性能始终 达到最高标准。
灾备体系完善
数据库采用多地备份机制,确保即使发生自 然灾害或系统故障,关键数据也能快速恢复, 最大程度减少服务中断。灾备系统定期演 练,确保实时有效。
学术价值分析
专业性
数据库汇集了众多学科领域的专家学者撰写的权威性内容,确保了信息的专业性和准确性。
便利性
数据库提供多样化的信息检索方式,让用户能快速找到所需的知识信息。
数据库发展历程
1980年代 1
最初建立
1990年代 2
内容不断充实
2000年代 3
系统功能逐步完善
2010年至今 4
全面数字化转型 中国大百科全书数据库的发展历程可以分为四个阶段。从1980年代开始建立,到1990年代内容不断丰富,再到2000年代系统功能日趋完善,最后在2010 年以来实现全面数字化转型。在每个阶段,这个庞大的知识库都在不断完善和升级,以适应时代需求的变化。
信息技术应用能力--继续教育题库
1. 关于信息技术与课程整合的目标，以下说法不正确的是（）。
A.使学生具有良好的信息素养B.淡化讲授型的教学模式C.提高课程学习效率和学习质量D.帮助学生适应信息时代的学习方式A.使学生具有良好的信息素养B.淡化讲授型的教学模式C.提高课程学习效率和学习质量D.帮助学生适应信息时代的学习方式A.在教学中应更多地采用先进的信息技术，以提高教学中的技术含量B.教学中采用的信息技术越先进，则教学效果越好C.根据教学内容选择合适的技术，才能有效地发挥信息技术的作用D.信息技术能解决教学中的所有问题A.全班活动、小组活动和个别活动B.班内活动、课外活动和个别活动C.整体活动、小组活动和个别活动D.集体活动、个别活动和网上活动5. 皮亚杰的建构主义理论是一种( ) 。
A.经验论B.先验论C.预成论D.渐成论6. 下面的（）不属于建构主义教学模式。
A.直接教学B.随机进入教学C.抛锚式教学D.支架式教学7. ( ）理论认为：学习时，学习者不是在接受客观的知识，而是在积极主动地建构对知识的理解，这种建构是在主客体交互作用的过程中进行的。
A.行为主义B.认知主义C.建构主义D.人本主义8. （）将行为主义发展为新行为主义。
开发出了系统的行为强化、塑造和矫正技术，并提出了程序教学。
A.斯金纳B.华生C.加涅D.皮亚杰9. 在采用“教育技术”名称以前，我国曾经使用过的另外一个名词是（）。
A.电视教育B.函授教育C.电化教育D.电影教育10. 下列有关信息化教育的叙述中，阐述合理的是( )。
A.信息化教育中对教学资源的搜集只通过网络来实现B.信息化教育与教育信息化具有相同的内涵C.信息化教育是指以现代化信息技术为基础的教育形态D.信息化教育中教学设计的主要教学模式为讲授/辅导型11. 根据你对教育技术基础知识的理解，判断下列说法中正确的是（）。
A.教育技术就是在教学中使用信息技术B.教育技术就是采用多媒体计算机进行教学C.教育技术的最终目的是影响并促进学习D.教育技术学是教育学在新时代的最新发展12. 对于“教育技术”一词的理解，下列说法中比较正确的是（）。
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信息搜索行为指标
P5
我们关注能在第一个查询迭代（指用户和信息检索系统之间与第一个查询 有关的所有交互）中被迅速捕获的行为。
① 查询串长度 ② 滚动深度 ③ 第一次查询迭代的持续时间 ④ 停留时间
⑤ 浏览时间占比 ⑥ 任务完成时间 ⑦ 累计的点击数 ⑧ 注视分布
实验过程
P6
参与者 32位计算机科学的研究者。6名女性，26名男性。作者认为可以反映计算机 科学学院的男女比例。只选择有一定的背景但是不会对搜索任务主题过分 熟悉的研究者。 任务设计 为了提高结果的普适性，为每种任务类型创建了两个具体任务。评估结果 质量，只分析那些成功完成搜索任务的参与者的实验数据。 记录的数据 对每一次结果项的点击，记录时间、标题、文章在搜索引擎结果页的位置 以及阅读结果所花的时间；同时记录任务的开始和结束时间以及滚动鼠标 的数据和每次发布的查询式；采用TobiiX2-60 Compact眼球追踪器来记录 注视数据。
通过分类来进行验证
P14
为了评估实验结果是否适合用于在信息检索系统中区分探索型任务和查找 型任务，用机器学习的方法实施了一个分类实验。其中除去了注视分布和任务 完成时间的数据，因为这些数据不易于被信息检索系统获取。 验证方法：采用十折交叉验证的方法来实施所有的分类实验。取十次独立实验 的平均值，分类方法采用随机森林算法。 验证结果1：当只采用探索型和查找型中的4种核心类型进行分类实验，发现任 务类型的预测准确率为85%。AUC值（ROC曲线以下的面积）为0.859，显著 的超过了基线50%和0.5。
作者：Bernard J. Jansen, Danielle L. Booth, Amanda Spink 1、为上述三种查询意图（信息、导航和事务性的）建立了一个分层分类体系； 2、推导这三种意图的属性；
3、通过自动分类来区分三种意图。
Thanks
累计的点击次数：知识获取型任务有更多的累计的点击次数。
P12
知识获取型任务和所有的查找型任务均有显著差异。其余的探索型任务则和查 找型任务之间没有显著差异。
实验结果
注视分布：在六种类型的任务间均没有差异。
P13
然而，还是观察到了一些微妙的差异，例如在计划型的任务中，注视点落在第 三条结果项中占了很大的比例。
比较型
问题回答型
探索型
查找型
比较型
问题回答型
探索型
查找型
对信息检索系统的影响
P16
IR系统可以改进的三个方面：界面设计，检索算法设计，用户模型设计。
调整搜索引擎结果页 显示的结果项数目
根据任务类型调整返 回结果片段的长度
根据任务类型调整隐 式反馈技术
根据任务类型调整 探测率
推荐文献
P17
《Describing and Predicting Information-Seeking Behavior on the Web》
Is Exploratory Search Different? A Comparison of Information Search Behavior for Exploratory and Lookup Tasks
探索型检索是不同的吗？— —探索型和查找型 任务的信息搜索行为的比较
研究背景
P1
作者：Jeonghyun Kim 通过不同任务类型在信息搜索阶段（ISS）的不同表现，描述和预测事实任务（factual task）、翻译任务（interpretive task）、探索任务（exploratory task）。
推荐文献
P18
《Determining the informational, navigational, and transactional intent of Web queries》
实验结果
P7
查询串长度：导航型的任务拥有更长的查询串。 通过用查询串长度可以把核心查找型任务与核心探索型任务区分开来，而每 个类别中的边缘型任务则展现出一种混合行为。
Z>=1.69
实验结果
P8
滚动深度：所有的探索型任务均和核心的查找型任务存在显著差异。 在第一次点击之前六种任务类型的滚动深度并没有显著差异，证明用户在进 行第一次点击之前都更加关注呈现在最上方的结果。但是在进行了第一次点 击之后，进行探索型任务的用户会进行更深的滚动。
P2
研究目的 研究是否可以，以及在多大程度上可以从信息检索系统易于观测的属性把 查找型搜索任务和探索型搜索任务区分开来。通过进行几个搜索活动，为 查找型搜索任务和探索型搜索任务提供一个系统和严密的分析。
研究意义 1. 许多研究只从认知策略上对查找型搜索任务和探索型搜索任务进行比较， 而信息检索系统则需要更多的指标对其进行区分；
实验方法
控制变量以及自变量
P4
控制了三个影响搜索行为的外部因素：领域知识、搜索专业知识以及感知 到的任务难度；自变量是检索目标的精确性、以及搜索过程的客观复杂度。 实验参与者 能够运用专业的搜索技能在适度熟悉的领域开展探索型和查找型任务的人， 其中定义熟练的网络用户为把每天搜索信息作为工作任务的那些人。 搜索工具 arXiv：在数学和计算机科学领域最流行的开放获取的数字图书馆之一。每 页展示40个结果项，有7个结果项是直接呈现在眼前而不需要滚动鼠标的。 任务设置 把任务设置在学术信息搜索的场景下，选择机器学习领域来设计所有的任 务，原因是参与者的样本量大以及存在大量的相关文献。
P15
接下来看看把边缘型任务的标签进行交换之后，是否能更容易的预测任务类型。 两个标签都进行交换：把两个标签都交换之后，准确率从60.3%提升到了 72.4%，AUC值从0.658提升到了0.741。
只交换一个标签：把比较型任务从探索型交换到查找型，获得了69.2%的准确 率和0.681的AUC值；把问题回答型任务从查找型交换到探索型，获得了 75.6%的准确率和0.777的AUC值。 结果分析：虽然不能下结论说问题回答型任务应该被认为是探索型而不是查找 型任务，但是这表明在我们的实验设置下，用户在完成问题回答型任务时的行 为更接近于他们在完成探索型任务时的实验行为。
实验结果
P9
第一次查询迭代的持续时间：只能用它把知识获取型任务从所有的查找型任 务中区分开来。
停留时间：只有知识获取型任务与所有的查找型任务之间存在显著差异。
实验结果
浏览时间占比：知识获取型任务的浏览时间占比最短。
0
在探索型任务中，相比于浏览搜索引擎的返回结果页面，用户花费更多的时间 检查那些已经被点击的文档。这种行为在探索型的知识获取型任务中表现得尤 为显著。
信息搜索任务可以用许多影响搜索行为的因素进行分类，最突出的因素包 括搜索目标、客观和主观感知到的复杂性、任务难度和用户的知识背景。 ① 查找型任务的一般特征是有着单一搜索路径的精确搜索目标。 ② 探索型任务被定义为有着不精确的任务需求和开放式的搜索目标。
Exploratory
Lookup
研究目的与意义
实验结果
任务完成时间：探索型任务需要花费更长的时间去完成。
P11
任务完成时间是把探索型和查找型任务区分开来的一个很好的指标。但在查找 型任务中，回答问题型任务是一个异常的情况。一个可能的原因是，在回答问 题型任务中，用户会花费更多的时间在验证他们的答案上，即使他们已经找到 了正确的答案。
实验结果
验证结果2：接下来考虑全部共六种任务来预测任务类型。获得了60.3%的准 确率和0.658的AUC值。由此可见把两种边缘任务包含进来之后，准确率和 AUC值相比于之前的均有所下降。这显示IR系统比较容易预测核心探索型的任 务，但是如果有边缘性特征的任务被包括进来之后，系统就显得难以预测了。
通过分类来进行验证（交换边缘型任务标签）
2. 许多研究只从网页搜索行为角度进行考虑对二者进行区分，而没有专门 研究信息检索系统的使用行为。网页搜索和信息检索系统的搜索是有显 著不同的。关于任务类别的知识可以提高信息检索算法的表现，以及更 精确的计算隐式的相关性反馈。
实验设计
P3
设计了一个控制实验，使作者能清晰的设置搜索任务，以及控制能够影响 搜索行为的其他变量，例如已有的知识背景和任务难度。实验的框架：运 用Marchionini(2006)框架，该框架将低等级的搜索活动，例如事实发现、 知识获取等归类到高等级的类别（查找型搜索和探索型搜索）中。