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	<title>检索策略</title>
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	<title>检索策略</title>
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		<title>检索策略(确检索词逻辑关系和查找步骤的科学安排)</title>
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		<pubDate>Thu, 24 Nov 2022 04:47:23 +0000</pubDate>
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<article>
<p>基本概念检索策略，就是在分析检索提问的基础上，确定检索的数据库、检索的用词，并明确检索词之间的逻辑关系和查找步骤的科学安排。检索式（即检索用词与各运算符的组配成的表达式）仅仅是狭义上的检索策略。检索策略可根据检索目标和命中文献的有无或多寡而调整其查全率与查准率。</p>
</article>
<article>
<h1>基本环节</h1>
<h2 id="a-81a7dada">1明确课题需求、选择数据库</h2>
<p>检索过程中的首要环节，就是要明确课题需求，第一步如果搞错了，就谈不上最后检索结果的正确性。</p>
<p>由于用户对自己的需求，特别是潜在的、模糊的需求并不总是非常明确，因此需要进行分析，以求得一个完整而明确的表达。</p>
<p>在用户需求分析中，应搞清楚以下一些问题：</p>
<p>（1）分析课题检索的目的</p>
<p>通常有几种类型：</p>
<p>1)：开始某一项科学研究或承接某项工程设计，需要对课题进行全面的文献普查，并从中筛选出所需的资料，用以编写可行性报告、计划任务书等。</p>
<p>对这样的课题，应选择一个年限比较长的，收录比较广泛的相关专业的二次文献数据库，在全面回溯检索的基础上，选出相关的文献，再获取一次文献。</p>
<p>2)：为解决某个技术难题，查找关键性的技术资料。</p>
<p>对这样的课题，应选择工程和技术类数据库或专利数据库。</p>
<p>3)：为贸易与技术引进、合资谈判，了解国外市场、产品与公司的行情。</p>
<p>查找科学数据库以了解技术的先进性，查找市场、产品、公司等商情数据库以对手的情况。</p>
<p>4)：为申报专利或鉴定成果，查找参考依据。</p>
<p>以选择国内外专利数据库为主。</p>
<p>5)：为某项决策查找有关情报。</p>
<p>根据决策的不同性质，进行综合性的全面文献调研，涉及到科学研究、技术研究、产品、市场等最新发展动态。</p>
<p>6)：为撰写论文查找相关文献等。</p>
<p>以期刊论文、学位论文等学术研究性的数据库为主。</p>
<p>（2）明确题所涉及的学科范围和专业面</p>
<p>明确课题所涉及的主要学科范围、相关学科范围、交叉学科范围，并根据数据库的主题收录范围进行选择。</p>
<p>（3）对文献的新颖性程度的要求</p>
<p>对文献新颖性要求高，就要选择数据更新周期短、速度快的数据库。</p>
<p>（4）用户对检索的查全与查准要求</p>
<p>为满足查全要求，就要普查多种数据库，为快速满足查准要求，应选择主题范围最专指的数据库。</p>
<h2 id="a-f5594155">2主题分析</h2>
<p>明确检索需求后，就要对用户课题的具体内容作主题分析，这是正确选用检索词和逻辑算符的的关键，它将决定检索策略的质量并影响检索效果。</p>
<p>主题分析就是对用户的课题进行主题概念的分析，并用一定的概念词来表达这些主题内容，同时明确概念与概念之间的逻辑关系。主题分析必须注意：</p>
<p>（1）概念的表达要确切。抓住课题的实质性内容，分析出课题中有几个概念组面。</p>
<p>（2）找出核心的概念组面，排除掉无关概念组面，包括意义不大的概念和重复概念。用户有时会认为选取的概念组面越多，逻辑组配越细致，检索结果的针对性越强。事实上，过多过严的概念组配很可能导致大量的漏检，甚至结果为零。因此有时需要简化逻辑关系，减少概念组面，以提高检索效果。</p>
<p>（3）找出隐含的重要概念。如&quot;智力测试&quot;，隐含着&quot;能力测试&quot;、&quot;态度测试&quot;、&quot;创造力测试&quot;等概念。数据库的标引往往使用比较专指的词，用户对标引规则不甚了解，往往会列出比较抽象的概念，而忽略了较专指的概念</p>
<p>（4）明确概念组面之间的交叉关系，即明确是逻辑&quot;与&quot;、逻辑&quot;或&quot;还是逻辑&quot;非&quot;的关系。哪些概念可以用来扩大检索范围，哪些可以作为进一步缩小检索范围的主题词。明确这些逻辑关系，有助于编制出正确的检索式。</p>
<h1>定义概念</h1>
<p>qingbao：jiansuo：cele情报检索策略information：retrieval：strategy在分析情报实质的基础上，确定检索途径与检索用词，并明确各词之间的逻辑关系与查找步骤的科学安排。</p>
<h1>计算机检索</h1>
<p>在计算机检索的条件下，由于情报提问与文献标识之间的对比匹配工作是机器进行的，必须事先拟订周密的检索策略，用计算机能够理解和运算的形式加以表达，而后交计算机去执行。最常用的表达形式，是应用布尔逻辑(OR，AND，NOT)的原理，使用概念组配的方法，转化成布尔逻辑检索表达式。这种表达式，从狭义来说就是检索策略。</p>
<p>任何情报需求，不管表面看起来多么复杂，都可以用布尔逻辑式加以表达。例如，“轻金属的焊接”这一情报需求，包含了“轻金属”这一概念组面和“焊接”另一个概念组面，这两个组面之间是逻辑乘(AND或×)：的关系。而每个组面应根据所检数据库的词表选出合适的检索词。同一组面内的各词用逻辑或：(OR或＋)连接因而可以形成如下检索表达式：(轻金属＋镁＋铝＋铋)×(焊接＋结合＋铜焊＋粘接)：。检索策略可根据检索目标和命中文献的有无或多寡而调整其查全率与查准率。</p>
<p>提高查全率的措施有；提高检索词的泛指度，控制同义词；截词；减少用逻辑乘或逻辑非的概念组面；增加用逻辑或连接的相关检索词；聚类检索法，以及字串位置逻辑等。提高查准率的措施有：提高词的专指度；增加用逻辑乘或逻辑非连接的概念组面；连号法；职号法；加权法；利用文献的外表特征进行限制等。而在实现上述调整中，一是依靠概念的分析，即从学科专业知识出发，选择泛指词、专指词及相关词以及它们的权值，并确定概念组面和组配逻辑；另一是依靠功能操作，即利用计算机检索系统的功能，从文献的类型、年代、文种等外表特征入手对命中文献集合进行调整与控制。</p>
</article>
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