키워드: 네트워크 정보; 정보 검색 검색 엔진 개인화된 요구 사항
1980 년대 후반 이후 우리나라 컴퓨터 기술, 통신 기술, 네트워크 기술이 급속히 발전하여 정보 검색 분야에 큰 영향을 미쳐 많은 인터넷 정보 문제를 일으켰다. 네트워크 정보 검색의 진일보한 발전을 촉진하기 위해 이 글은 네트워크 정보 검색에서 발생한 문제를 심도 있게 연구하고 그에 상응하는 대책을 제시했다.
1 현재 네트워크 정보 검색 문제
네트워크 정보 자원은 수량이 많고, 성장이 빠르며, 형식이 다양하며, 분포가 넓은 특징을 가지고 있다. 네트워크 정보 검색에 강력한 기능을 제공하는 동시에 네트워크 정보는 통합 조직 및 관리가 없으므로 풍부한 자원을 보유하고 있지만 필요한 적절한 정보를 찾기가 어렵습니다.
1. 1 네트워크 정보가 범람하여 사이트 품질이 고르지 않다.
어떤 조직이나 개인도 인터넷에 정보를 게시할 수 있기 때문에, 인터넷상의 정보는 기하급수적으로 급속히 팽창하고, 인터넷상의 정보 자원은 무수히 많으며, 기본적으로 인간 지식의 모든 측면을 포괄한다. 엄청난 자유와 임의성, 규범성 부족으로 정보의 품질과 정확성이 낮아 신뢰성, 권위, 활용 가치에 의문이 제기되고 있다. 동시에, 정보의 다양 한, 쓰레기, 허위, 중복, 구식 정보 및 정치적 반동 정보, 정보 불확실성과 사용자 불안을 증가 하 고, 정보 오염을 발생 합니다. 일부 사이트는 품질이 좋지 않고, 칼럼 설정이 혼란스럽고, 내비게이션 조치가 없고, 내용이 특색이 없고, 낡고, 장기적으로 업데이트되지 않는다. 일부 웹사이트는 정보 변화가 크고, 반복률이 높으며, 불규칙하게 따라야 한다. 검색 엔진은 종종 10 번 또는 수십 번 반복해서 사용자에게 필요한 정보가 아니라 일련의 웹 사이트를 제공합니다. 필요한 정확한 정보를 얻는 데는 많은 시간이 걸립니다. 사용자들은 눈부신 정보에 압도 당하고 자신의 요구에 적합한 정보를 찾기가 어렵습니다.
1.2 검색 엔진에 결함이 있고 지능이 낮습니다.
검색 엔진은 네트워크 내비게이션의 역할을 하며 편리함을 제공하지만 몇 가지 문제가 있다. (윌리엄 셰익스피어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어) 현재 네트워크 자원에는 통일 된 분류가 부족합니다. 대부분의 정보기관은 기존의' 중도법' 에 따라 약간 수정되어 온라인 정보 분류에 사용된다. 일부 성적을 거두었지만 범주 설정이 비과학적이고 내용이 겹치는 현상도 있다. 분류 카탈로그 검색 엔진은 수동 개입 기술을 채택하고, 정보 분류가 표준화되지 않고, 통일된 제어 어휘와 참조 기준이 없고, 분류 카탈로그의 차이가 크고, 검색 범위가 작고, 데이터베이스 업데이트가 느리며, 범주 간 조회 시 누락이 쉬우며, 리콜률이 낮다. 키워드 전체 텍스트 검색 엔진은 로봇 검색 기술을 채택하여 데이터베이스 업데이트가 빠르고 검색 기능이 강하다. 자동 인덱싱이 불완전하고, 정보 연관은 통제하기 어렵고, 중복 링크가 많고, 정확도가 낮고, 출력 정보가 중복되며, 검색 결과가 너무 많아 사용자 요구 사항과 반드시 연결될 필요는 없습니다. 기존 검색 엔진은 정보 유지 관리, 정보 중복, 네트워크 및 사이트 로드에 큰 결함이 있으며 검색 정확도가 떨어집니다. 이와 함께 정보 자원이 끊임없이 등장하고, 조직적 통제가 없고, 리콜률이 보장되지 않으며, 정보 검색 결과도 만족스럽지 못하다.
1.3 검색은 비효율적입니다.
네트워크 정보 탐색은 단일 단계 정보 위치만 지원하며 탐색 시스템만 단계별로 정보를 추적할 수 있습니다. 클라이언트는 추적 중에 많은 중복 정보를 받아 효율성을 낮췄습니다. 우수한 검색 엔진이라도 화면 팁에 따라 단계별로 진행해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어) 수백 개의 주소를 찾으면 어느 주소가 요구 사항을 충족하는지 확인하기 어렵다. 현재 많은 사이트에서 제공하는 검색 엔진은 모두 자동 분사와 자동 캡쳐의 원리를 기반으로 한다. 이 검색은 문장 정보 단어의 표면 분석일 뿐 네트워크에 사용된 단어의 함축적인 가치 있는 정보를 제시하지는 않습니다. 검색 엔진은 통일되고 엄격한 기준이 없어 특정 주제에 대한 문서를 찾기 어렵다. 특정 주제에 대한 문서를 검색할 때 키워드 검색에 의존하는 경우가 많습니다. 하지만 현재 검색 엔진이 채택한 순위 방식은 각기 다르며 키워드의 위치와 빈도를 많이 고려하므로 많은 결과가 나올 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어) 더 중요한 것은 특정 주제의 검색에서 사용자가 자신의 키워드를 정의하기가 어렵다는 것입니다. 키워드를 정의해도 적중기록 수가 많아 정확하게 찾기가 쉽지 않다. 더 자세히 정의하면 명중 기록은 줄어들지만, 누락이 쉬워 모두 찾을 수는 없다. 대부분의 검색 도구는 자연어를 사용하여 색인화 및 검색합니다. 동의어와 동의어는 제어되지 않으며 단어와 단어 간의 관계에 대한 힌트가 없어 검색 결과에 많은 오보가 발생합니다. 검색 도구의 적용 범위는 제한되어 있어 가장 완전하더라도 1/3 정도의 웹 페이지만 검색할 수 있습니다. 일부 숨겨진 정보의 존재로 인해 사용자는 복잡하고 복잡한 네트워크 정보 자원에서 필요한 정보를 적시에 정확하게 찾을 수 없습니다.
1.4 맞춤형 수요 차이
정보 서비스의 본질적인 메커니즘은 정보 서비스의 출발점과 발판이 정보 자원이 아닌 사용자의 정보 활동이어야 하며, 정보 서비스는 정보 자원이 아닌 사용자의 정보 활동을 기반으로 해야 합니다. 네트워크 정보 자원의 기하급수적 팽창으로 사용자는 필요한 정보 자원을 얻기 위해 많은 시간과 노력을 들이게 됩니다. 이와 함께 사회정보화 수준이 높아지면서 정보에 대한 사용자의 수요가 증가하고 정보 수요도 다양하고 개인화된 추세를 보이고 있다. 사람마다 다른 정보 수요가 표준화되고 단일화된' 공공 수요' 에서 두드러지게 나타난다. 개인화된 서비스는 또한 맞춤형 맞춤 서비스이며, 특히 사용자 중심의 맞춤형 서비스를 의미합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 개인화명언) 사용자마다 정보 요구 사항이 다릅니다. 모든 사용자가 만족하려면 네트워크 정보에 대한 액세스만 제공하거나 인터넷에서 직접 정보를 얻는 것만으로는 충분하지 않습니다. 각 사용자를 만족시키고 정보의 가치를 실현하려면 각 사용자의 다양한 요구에 따라 개인화된 서비스를 제공해야 합니다. 그러나 이 분야의 기술은 미숙하며 관련 전문가들은 사용자에게 필요한 정보를 최대한 제공하기 위해 이 기술을 적극적으로 탐구하고 있습니다.
1.5 컨텐츠 기반 정보 검색 엔진이 부족합니다.
컴퓨터 기술, 디지털 기술 및 고밀도 스토리지 기술은 이미지, 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 정보를 위한 광범위한 개발 단계를 제공합니다. 그림과 그림이 무성한 멀티미디어 정보가 점차 인터넷의 주류가 되었다. 그러나 현재 정보 검색은 텍스트 일치를 기반으로 하며 정보 컨텐츠의 다양성을 객관적으로 반영하지 못하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 이미지 검색에서 이미지 내용은 미리 수동 마크업을 통해 텍스트로 표현되어야 하지만, 이러한 검색 방법에는 상당한 단점이 있습니다. 첫째, 수동 치수에는 많은 인력과 물력이 필요하며 웹 네트워크 리소스, 디지털 도서관 등과 같은 대규모 멀티미디어 데이터베이스의 요구를 충족시킬 수 없습니다. , 많은 수의 새로운 자원의 출현에 적응할 수 없습니다. 둘째, 수동 치수는 이미지 데이터에 포함된 풍부한 내용을 설명하기 어렵고, 내용 설명의 주관성 문제를 해결할 수 없습니다. 사람마다 같은 이미지에 대해 서로 다른 견해를 가질 수 있기 때문에 마크업의 내용도 다를 수 있습니다. 마지막으로, 실시간 미디어 스트림 처리에는 수동이 전혀 적합하지 않습니다. 따라서 기존의 정보 검색 기술은 더 이상 현대 이미지 데이터 검색의 요구를 충족하지 못하며, 새로운 관점에서 대량의 이미지 정보를 관리하고 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 데이터로 변환해야 합니다.
1980 년대 후반 이후 우리나라 컴퓨터 기술, 통신 기술, 네트워크 기술이 급속히 발전하여 정보 검색 분야에 큰 영향을 미쳐 많은 인터넷 정보 문제를 일으켰다. 네트워크 정보 검색의 진일보한 발전을 촉진하기 위해 이 글은 네트워크 정보 검색에서 발생한 문제를 심도 있게 연구하고 그에 상응하는 대책을 제시했다.
1 현재 네트워크 정보 검색 문제
네트워크 정보 자원은 수량이 많고, 성장이 빠르며, 형식이 다양하며, 분포가 넓은 특징을 가지고 있다. 네트워크 정보 검색에 강력한 기능을 제공하는 동시에 네트워크 정보는 통합 조직 및 관리가 없으므로 풍부한 자원을 보유하고 있지만 필요한 적절한 정보를 찾기가 어렵습니다.
1. 1 네트워크 정보가 범람하여 사이트 품질이 고르지 않다.
어떤 조직이나 개인도 인터넷에 정보를 게시할 수 있기 때문에, 인터넷상의 정보는 기하급수적으로 급속히 팽창하고, 인터넷상의 정보 자원은 무수히 많으며, 기본적으로 인간 지식의 모든 측면을 포괄한다. 엄청난 자유와 임의성, 규범성 부족으로 정보의 품질과 정확성이 낮아 신뢰성, 권위, 활용 가치에 의문이 제기되고 있다. 동시에, 정보의 다양 한, 쓰레기, 허위, 중복, 구식 정보 및 정치적 반동 정보, 정보 불확실성과 사용자 불안을 증가 하 고, 정보 오염을 발생 합니다. 일부 사이트는 품질이 좋지 않고, 칼럼 설정이 혼란스럽고, 내비게이션 조치가 없고, 내용이 특색이 없고, 낡고, 장기적으로 업데이트되지 않는다. 일부 웹사이트는 정보 변화가 크고, 반복률이 높으며, 불규칙하게 따라야 한다. 검색 엔진은 종종 10 번 또는 수십 번 반복해서 사용자에게 필요한 정보가 아니라 일련의 웹 사이트를 제공합니다. 필요한 정확한 정보를 얻는 데는 많은 시간이 걸립니다. 사용자들은 눈부신 정보에 압도 당하고 자신의 요구에 적합한 정보를 찾기가 어렵습니다.
1.2 검색 엔진에 결함이 있고 지능이 낮습니다.
검색 엔진은 네트워크 내비게이션의 역할을 하며 편리함을 제공하지만 몇 가지 문제가 있다. (윌리엄 셰익스피어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어) 현재 네트워크 자원에는 통일 된 분류가 부족합니다. 대부분의 정보기관은 기존의' 중도법' 에 따라 약간 수정되어 온라인 정보 분류에 사용된다. 일부 성적을 거두었지만 범주 설정이 비과학적이고 내용이 겹치는 현상도 있다. 분류 카탈로그 검색 엔진은 수동 개입 기술을 채택하고, 정보 분류가 표준화되지 않고, 통일된 제어 어휘와 참조 기준이 없고, 분류 카탈로그의 차이가 크고, 검색 범위가 작고, 데이터베이스 업데이트가 느리며, 범주 간 조회 시 누락이 쉬우며, 리콜률이 낮다. 키워드 전체 텍스트 검색 엔진은 로봇 검색 기술을 채택하여 데이터베이스 업데이트가 빠르고 검색 기능이 강하다. 자동 인덱싱이 불완전하고, 정보 연관은 통제하기 어렵고, 중복 링크가 많고, 정확도가 낮고, 출력 정보가 중복되며, 검색 결과가 너무 많아 사용자 요구 사항과 반드시 연결될 필요는 없습니다. 기존 검색 엔진은 정보 유지 관리, 정보 중복, 네트워크 및 사이트 로드에 큰 결함이 있으며 검색 정확도가 떨어집니다. 이와 함께 정보 자원이 끊임없이 등장하고, 조직적 통제가 없고, 리콜률이 보장되지 않으며, 정보 검색 결과도 만족스럽지 못하다.
1.3 검색은 비효율적입니다.
네트워크 정보 탐색은 단일 단계 정보 위치만 지원하며 탐색 시스템만 단계별로 정보를 추적할 수 있습니다. 클라이언트는 추적 중에 많은 중복 정보를 받아 효율성을 낮췄습니다. 우수한 검색 엔진이라도 화면 팁에 따라 단계별로 진행해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어) 수백 개의 주소를 찾으면 어느 주소가 요구 사항을 충족하는지 확인하기 어렵다. 현재 많은 사이트에서 제공하는 검색 엔진은 모두 자동 분사와 자동 캡쳐의 원리를 기반으로 한다. 이 검색은 문장 정보 단어의 표면 분석일 뿐 네트워크에 사용된 단어의 함축적인 가치 있는 정보를 제시하지는 않습니다. 검색 엔진은 통일되고 엄격한 기준이 없어 특정 주제에 대한 문서를 찾기 어렵다. 특정 주제에 대한 문서를 검색할 때 키워드 검색에 의존하는 경우가 많습니다. 하지만 현재 검색 엔진이 채택한 순위 방식은 각기 다르며 키워드의 위치와 빈도를 많이 고려하므로 많은 결과가 나올 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어) 더 중요한 것은 특정 주제의 검색에서 사용자가 자신의 키워드를 정의하기가 어렵다는 것입니다. 키워드를 정의해도 적중기록 수가 많아 정확하게 찾기가 쉽지 않다. 더 자세히 정의하면 명중 기록은 줄어들지만, 누락이 쉬워 모두 찾을 수는 없다. 대부분의 검색 도구는 자연어를 사용하여 색인화 및 검색합니다. 동의어와 동의어는 제어되지 않으며 단어와 단어 간의 관계에 대한 힌트가 없어 검색 결과에 많은 오보가 발생합니다. 검색 도구의 적용 범위는 제한되어 있어 가장 완전하더라도 1/3 정도의 웹 페이지만 검색할 수 있습니다. 일부 숨겨진 정보의 존재로 인해 사용자는 복잡하고 복잡한 네트워크 정보 자원에서 필요한 정보를 적시에 정확하게 찾을 수 없습니다.
1.4 맞춤형 수요 차이
정보 서비스의 본질적인 메커니즘은 정보 서비스의 출발점과 발판이 정보 자원이 아닌 사용자의 정보 활동이어야 하며, 정보 서비스는 정보 자원이 아닌 사용자의 정보 활동을 기반으로 해야 합니다. 네트워크 정보 자원의 기하급수적 팽창으로 사용자는 필요한 정보 자원을 얻기 위해 많은 시간과 노력을 들이게 됩니다. 이와 함께 사회정보화 수준이 높아지면서 정보에 대한 사용자의 수요가 증가하고 정보 수요도 다양하고 개인화된 추세를 보이고 있다. 사람마다 다른 정보 수요가 표준화되고 단일화된' 공공 수요' 에서 두드러지게 나타난다. 개인화된 서비스는 또한 맞춤형 맞춤 서비스이며, 특히 사용자 중심의 맞춤형 서비스를 의미합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 개인화명언) 사용자마다 정보 요구 사항이 다릅니다. 모든 사용자가 만족하려면 네트워크 정보에 대한 액세스만 제공하거나 인터넷에서 직접 정보를 얻는 것만으로는 충분하지 않습니다. 각 사용자를 만족시키고 정보의 가치를 실현하려면 각 사용자의 다양한 요구에 따라 개인화된 서비스를 제공해야 합니다. 그러나 이 분야의 기술은 미숙하며 관련 전문가들은 사용자에게 필요한 정보를 최대한 제공하기 위해 이 기술을 적극적으로 탐구하고 있습니다.
1.5 컨텐츠 기반 정보 검색 엔진이 부족합니다.
컴퓨터 기술, 디지털 기술 및 고밀도 스토리지 기술은 이미지, 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 정보를 위한 광범위한 개발 단계를 제공합니다. 그림과 그림이 무성한 멀티미디어 정보가 점차 인터넷의 주류가 되었다. 그러나 현재 정보 검색은 텍스트 일치를 기반으로 하며 정보 컨텐츠의 다양성을 객관적으로 반영하지 못하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 이미지 검색에서 이미지 내용은 미리 수동 마크업을 통해 텍스트로 표현되어야 하지만, 이러한 검색 방법에는 상당한 단점이 있습니다. 첫째, 수동 치수에는 많은 인력과 물력이 필요하며 웹 네트워크 리소스, 디지털 도서관 등과 같은 대규모 멀티미디어 데이터베이스의 요구를 충족시킬 수 없습니다. , 많은 수의 새로운 자원의 출현에 적응할 수 없습니다. 둘째, 수동 치수는 이미지 데이터에 포함된 풍부한 내용을 설명하기 어렵고, 내용 설명의 주관성 문제를 해결할 수 없습니다. 사람마다 같은 이미지에 대해 서로 다른 견해를 가질 수 있기 때문에 마크업의 내용도 다를 수 있습니다. 마지막으로, 실시간 미디어 스트림 처리에는 수동이 전혀 적합하지 않습니다. 따라서 기존의 정보 검색 기술은 더 이상 현대 이미지 데이터 검색의 요구를 충족하지 못하며, 새로운 관점에서 대량의 이미지 정보를 관리하여 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 데이터로 변환해야 합니다.
2 취해야 할 대책
2. 1 거시 통제 강화
인터넷 정보 서비스 관리의 전략적 목표와 임무를 확립하고, 국가 정보 관리 기관의 기능을 강화하고, 네트워크 정보 서비스 관련 정책을 수립해야 한다. 정책 규제를 강화하고, 정보재산권 보호 정책을 개선하고, 완벽한 네트워크 보안 관리 체계를 구축하고, 입법 절차를 통해 가장 기본적인 규범을 법률법규로 올리고, 사람들이 준수하도록 강제해야 최소한의 네트워크 사회 질서를 확보하고, 네트워크 정보의 건강하고 질서 있는 발전을 촉진할 수 있다. 현재, 세계의 많은 국가들이 이미 인터넷 입법을 의제에 올려놓았으며, 우리 나라도 최근 몇 년 동안 인터넷 법규 제정에 박차를 가하고 있다. 법제 건설을 강화하는 동시에 네티즌에 대한 도덕교육, 덕치망을 제창하고, 인터넷을 사용할 때 정보 선택과 규칙 준수에 주의를 기울이고, 네티즌이 옳고 그른 것을 분간할 수 있는 능력을 높이고, 인터넷의 건강한 발전을 유지해야 한다.
2.2 통합 검색 엔진 분류 기준
웹 사이트 정보는 빠르게 변화하고 복잡하며 정확한 분류를 위해 데이터를 마이닝해야 합니다. 현재 검색 엔진 수는 많지만 통일되고 엄격한 분류 방법을 통해 관리할 수 없기 때문에 통일된 분류 기준을 마련하는 것이 필수적이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 검색명언) 이 표준은 기존 분류 기준과 현재 네트워크 정보 분류 방법의 융합의 산물이어야 하며, 기존 문헌 분류의 과학성과 현재 네트워크 정보 분류 방법의 유연성을 모두 갖추고 있어야 한다. 국제 표준을 참조하거나 국내 표준을 제정하여 인터넷 용어를 규범화하여 일반 용어에 부합하고 자원 향유도를 높일 수 있다.
2.3 네트워크 정보 검색 기술 수준을 높이고 지능형 검색을 가능하게 합니다.
지능화는 미래의 네트워크 정보 검색의 주요 발전 방향이다. 지능형 검색은 자연어 기반 검색 형식입니다. 기계 분석 사용자가 제공한 자연어로 표현된 검색 요구 사항을 분석한 다음 검색을 위한 검색 전략을 형성합니다. 지능형 검색 기술은 인공 지능을 이용한 정보 검색 기술로, 인간의 두뇌 사고 방식을 시뮬레이션하고, 사용자가 자연어로 표현한 검색 요청을 분석하고, 자동으로 검색 전략을 형성하고, 지능적이고 빠르고 효율적인 정보 검색을 수행합니다. 최근 몇 년 동안, 지능형 정보 검색은 인공지능의 독립 연구 분야로 급속히 발전하였다. 현재 일부 검색 엔진은 스마트 검색을 지원하지만 지능화는 높지 않습니다. 이 방면의 연구를 많이 하면 사용자의 요구를 더 잘 충족시킬 수 있을 것이다.
2.4 웹 사이트 관리 강화 및 품질 수준 향상
현재 고품질의 사이트가 많지만 품질이 좋지 않은 사이트도 많다. 국가는 관련 법률을 제정하고, 사이트 관리와 감독을 강화하고, 엄격하게 통제하고, 품질이 좋지 않은 사이트를 제한하거나 금지해야 한다. 이와 동시에 관련 정책을 제정하여 네트워크 표준화 수준을 높이고 사용자의 검색 효율성을 보장합니다. 웹 사이트의 디자이너와 개발자도 자신의 자질을 강화하고, 정보 검색의 발전 추세를 파악하고, 겸허하게 사용자의 건의와 요구를 경청하고, 자신의 네트워크를 객관적으로 평가하고, 자신의 웹 사이트를 지속적으로 개선하고, 직업도덕을 향상시키고, 사용자에게 고품질의 웹 사이트를 제공하기 위해 노력해야 한다.
2.5 사용자 지침 개선
결국 사람들은 인터넷 검색을 조작해야 한다. 각 검색 도구에는 고유한 검색 요구 사항이 있기 때문에 일부 전문가는 검색 결과를 충족하기가 어려울 수 있습니다. 더구나 인터넷은 수많은 사용자를 상대하고 있으며, 네트워크 정보 자원에 대한 이해와 활용은 다르다. 그들 대부분은 기존의 전통 문헌 검색 행위와 습관의 영향을 받으며, 새로운 것에 대한 인식, 수용, 친숙함에 또 다른 과정이 있기 때문에 문화적 정도와 지식 구조의 차이가 그들에게 직접적인 영향을 미친다. 현재 검색 결과가 만족스럽지 않은 경우가 있는데, 이는 직원의 조작 기술이 부족해서 쿼리 기술과 데이터베이스 기술을 이해하지 못하기 때문이다. 사용자는 간단한 검색에서 복잡한 검색 방법에 이르기까지 만족스러운 정보를 검색할 수 있도록 신속하게 역할을 전환할 수 있도록 교육을 받아야 합니다.
2.6 경험을 총화하는 데 능하다.
방대한 정보 자원에 직면하여, 자신이 필요로 하는 정확한 정보를 빠르고 정확하게 찾으려면, 검색 실습에서 일부 검색 기술을 총결하고 파악하고, 검색 주제를 충분히 분석하고, 적합한 검색 엔진을 선택하고, 검색 공식을 구성하고, 검색 요구를 정확하게 표현하고, 효율적인 검색 기술을 익혀야 한다. 네트워크 데이터베이스의 다양성으로 인해 각 검색 시스템의 범위와 조회 공식은 다릅니다. 그래서 첫 검색이 실패할 때 쉽게 포기하지 마세요. 조합된 검색어를 재정렬하거나, 검색어를 추가 또는 제거하거나, 검색 논리 문자를 추가 또는 변경하거나, 동의어로 바꾸면 일반적으로 더 나은 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 다른 데이터베이스를 교체하고 다른 검색 엔진을 사용하여 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 검색 과정에서 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 만약 네가 이러한 문제들을 유연하게 해결한다면, 너는 만족스러운 답을 찾을 수 있을 것이다.
검색 문제는 다릅니다. 그래서 처음 실패를 찾을 때 쉽게 포기하지 마세요. 검색어에 대한 새로운 정렬 조합, 검색어 추가 또는 제거, 검색 논리 기호 추가 또는 변경, 동의어로 대체해서 검색하면 일반적으로 더 나은 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 다른 데이터베이스를 교체하고 다른 검색 엔진을 사용하여 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 검색 과정에서 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 만약 네가 이러한 문제들을 유연하게 해결한다면, 너는 만족스러운 답을 찾을 수 있을 것이다.