探析文献期刊数据库的检索及应用策略
摘要随着互联网技术的发展，传统的印刷方式和人工的检索的使用率逐渐被替代，更多的是数据库的检索方式。本文主要以文献期间数据库作为研究对象，对其检索过程以及在检索方面的策略进行详细的分析，以期供人们进行参考。
随着网络搜索引擎的普及，信息检索已是群众基础广泛的全民行为。但学术研究的信息需求与检索的目标要求检索者需要具备一定的专业检索知识与能力。其中，各种图书、期刊、电子资源等学术信息的检索是学生应该掌握的重要能力。除谷歌学术、百度学术等搜索引擎中可进行学术检索外，相关文献期刊数据库是最主要的学术检索途径。请列举国内外常用的文献期刊数据库，并结合自己在论文撰写和学习研究中对其的利用情况，分别阐述其数据库建设内容、特色特点与检索方式，在此基础上进行总结，探析文献期刊数据库的检索及应用策略。
一、文献期间数据的主要检索方式
1.1 信息检索
无论是传统的文献检索还是当前文献期刊数据库发展，在信息检索方面，人们倾注了较长时间的关注，这也是信息检索在期刊文献等检索当中技术发展较为完善的原因之一，信息检索主要包括结果显示以及下载，在信息检索方面，常规的数据库采用的基本信息检索主要包括基本检索和高级检索这两种方式，基本检索包括简单检索和快捷检索，高级检索主要包括专业检索和复杂检索两大功能，并在此基础上进行二次检索，从而进一步缩小检索目标，获得更为精准的结果，同时，它们一致支持逻辑运算、模糊检索等，并提供规范化词表和索引浏览等检索方式，在检索的结果方面，一般显示命中文献的文献题名、作者、出处、时间、文摘以及基本内容等，在现代化的数据库当中还会设计到文献作者的电子信息或者引文等信息。
1.2内容扩增
内容扩增主要指的是文献期刊数据库在基本的检索功能基础上新扩展的方向，从传统的数据库发展来分析，每一个数据库都对应着危险收录的范畴，主要包括时间、地域、学科以及文献类型的范围等，数据库对于文献内容范围是其衡量的主要质量以及指标。随着互联网技术的发展以及各行业学科的深入研究，综合性科学的文献内容量逐渐增大，数据库作为文献信息的动态集合体，因而不得不采用动态集合体的方式，突破原来文献的限制范围，进一步扩大收录范围，为此，互联网技术的发展为期刊数据库的内容扩增提供了优越的条件。
布尔逻辑检索 Boolean logic
由GEORGE BOOLE 1815-1864提出，目前大多数搜索引擎都采用
与 AND， *， &
或 OR， + ， ︱
非 NOT，— ， !
逻辑“与”:用关系词AND表示(可写作“*”或“&”)。逻辑“与”表示AND所连接的两个检索词必须同时在结果中出现才满足检索条件。
逻辑“或”:用关系词OR表示(可写作“+”或“︱”),逻辑“或”表示OR所连接的两个检索词只要有一个能出现在结果中就算满足了检索条件。
逻辑“非”:用关系词NOT表示(可写作“and not”“ —”或“!”),逻辑“非”表示NOT后面的那个检索词一定不能在检索结果中出现。
例如： 校庆 AND 武汉大学
高等教育 * 中国
湖南 OR 湖北
移动学习 + 泛在学习
大学 NOT 武汉大学
玉米 – 甜玉米
例如，用GFsoso检索， 电子 AND 读书笔记
电子读书笔记 OR 读书笔记软件
位置限制检索
临近检索（Proximity Search）
以Dialog为例，收900多个数据库
（1）PRE/0，P/0 表示前后词序不能颠倒，中间不能插入其他词，但可以插入符号。
With, （W）
例如：Wuhan P/0 University
（2）PRE/#，P/# 表示前后词序不能颠倒，中间可插入一定数量的单词，即插入#个单词。
例如：Wuhan P/1 University
检索结果： Wuhan Medical University；
Wuhan Agriculture University；
Wuhan Technology University；
信息检索原理
第一节 信息与信息源
在人类社会的演变和发展过程中，人类的信息活动从来没有间断过，信息一直在积极地发挥着人类意识到或没有意识到的重要作用。20世纪以来，随着科学技术的空前进步，信息、物质和能量已构成现代社会文明的三大支柱。我们随时随地都在自觉不自觉地接受、传递、存储和利用各种信息，毫无疑问，人类已经进入信息时代。为了提高大学生的全面素质以适应信息时代的要求，许多国家将信息素养（Information Literacy）教育作为培养新世纪人才的重要内容，而信息检索课则是实施信息素养教育的必修课程，其目的是培养学生的信息意识、信息检索能力、信息吸收能力和信息整合能力，最终提高学生的信息利用能力和知识创新能力。
一、信息概述
（一）信息的含义
早在古代，人类就已经认识到信息是可以寻觅和获取的。这从我国的文学作品中可见一斑。比如，南唐诗人李中曾在《暮春怀古人》中写下“梦断美人沉信息，目穿长路倚楼台”[1]的佳句；唐朝诗人许浑也在《寄远》中喟叹“塞外音书无信息，道傍车马起尘埃”[2]。这里的“信息”指消息和音讯。
不过，科学家将信息作为一门严密的科学来研究，已经是20世纪了。这主要归功于信息论的奠基人、美国数学家克劳德·香农（Claude E. Shannon），他1948年发表的貌岸然《通信的数学理论》一文轰动全球。香农指出“信息是用来消除不确定性的东西”[3]。也就是说，信宿（信息接受方）未收到消息前不知道信源（信息产生方）发出什么信息，只有在收到消息后才能消除信源的不确定性。如果没有干扰，信宿得到的信息量与信源的不确定性相等。简单地说，信息是指有新内容、新知识的消息。消息是信息的载体，其形式是具体的，如语言、文字、图像等，而信息是指包含在具体消息中的抽象内容。在接受者看来，信息必须是事先不知道其内容的新消息。信息的这一定义用在信息科学的通信领域是恰当的，但它没有体现出信息的本质特征。
第３３卷第３期 Ｊｏｕｒｎａ１ ｏｆＳｏｕｔｈｗ西ｅｓｔ南Ｕｎ民ｉｖ族ｅｒｓ大ｉｔｙ学ｆｏ学ｒ Ｎ报ａｔｉｏ ｎ自ａｌ然ｉｔｉｅ ｓ Ｎ学ａｔ版ｕｒａ１ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ Ｊｕｎ．２ｏ０７ １ ・ １
文章编号：１ ００３—２８４３（２００７）０３－０６２９—０６
信息检索的基本方法与发展研究
杨宪泽，张上游，李建阳
（西南民族大学计算机科学与技术学院，成都６１００４１）
摘要：检索技术发展很快，许多研究难点的存在给计算机应用增加了困难．本文的工作有三部分：第一部分分析了文
本信息的检索方法：第二部分探讨了图象信息的特征处理；第三部分讨论了图象检索方法． 关键词：检索技术：文本信息检索；图象特征：图象检索方法
中图分类号：ＴＰ１８ 文献标识码：Ａ
检索是计算机应用的一大领域，其发展一般分为两个阶段．一是文本信息检索阶段：２０世纪８０年代迅速发
展，从基于文档元数据的查询，发展到能够进行全文的文本信息检索；另一阶段是网络化信息检索阶段：２０世纪
９０年代开始，典型检索技术是Ｗｅｂ搜索引擎、多媒体信息检索．此外，大规模信息时代的到来，产生了并行和
分布信息检索系统［１－３１．
在文本信息检索的研究中，一般认为关键字分为数值和字符串两大类．数值检索似乎方便些，即可以按数值
大小排序，也可以置于数组与数组下标对应，以便计算；字符串检索似乎手段少一些，许多论述局限于串匹配或在
辅之以排成字母表的字典序．实际上，上述认识带有局限性，因为每一字符在计算机内部可以转换成一确定的
ＡＳＣＩＩ码０—２５５的十进制值．汉字字符按ＧＢ２３ｌ２—８０标准也是由两个确定￣ＡＳＣＩＩ码组成．因此，字符串容易转换成
数值，但要多花一些计算开销．这就是说，数值关键字和字符串只存在形式上的差别，本质上是统一的．
文本信息检索研究出的算法很多，归纳之可分为两大类，第一类完全建立在比较的基础上，检索效率依赖于关
键字个数和所进行的比较次数，据分析，这类算法二分检索的平均工作量最小，其时间复杂性为Ｏ（Ｎｌｏｇ２Ｎ）；第二
