본질적으로, 지식 네트워크의 고급 검색에는 부울 논리의 and, or and not 이 포함됩니다.
문헌 검색에서 부울 논리의 and, or, not 은 일반적으로 사용되는 논리 연산자입니다.
결론적으로, 우리는' 있음, 있음, 없음' 과' 있음, 없음' 을 결합할 수 있다.
2. 포함
지식 네트워크의 고급 검색에서 "병렬" 은 부울 논리의 "and" 를 의미하며 A 와 B 를 검색 키워드로 사용합니다. A 와 b 사이의 그림자 관계 (파란색 부분) 를 검색하려면 "parallel" 을 사용해야 합니다. 키워드 a 와 키워드 B*** 가 동시에 나타나는 문서입니다.
"* * * 경제 즐기기" 와 "적용" 이 포함된 경우 검색된 문헌은 "* * * 경제 즐기기" 와 "적용" 과 관련이 있습니다.
단어 빈도는 키워드가 나타나는 빈도를 가리킨다.
정확한 검색은 입력한 검색어가 검색 결과에서 단어 순서와 단어 사이의 간격이 정확히 동일하다는 것을 의미합니다.
퍼지 검색은 입력한 검색어가 검색 결과에만 나타나며 단어 순서와 단어 사이의 간격을 변경할 수 있음을 의미합니다.
3. 또는 다음을 포함합니다
지식망 고급 검색의' 또는 포함' 은 부울 논리의' or' 을 의미하고, A 와 B 는 검색키워드다. Or contains 를 사용하여 A 와 B 의 관련 문서 (예: 파란색 음영 부분) 를 검색할 수 있습니다. 검색 결과는 키워드 A 와 키워드 B 가 나타난 문서입니다.
"* * * 경제 즐기기" 또는 "* * 자전거 즐기기" 를 검색하면 검색된 문헌은 "* * * 경제 즐기기" 또는 "* * 자전거 즐기기" 와 관련이 있습니다.
두 키워드의 문헌을 찾으려는 경우' 또는 포함' 을 직접 사용할 수 있습니다
4. 포함되지 않음
지식망 고급 검색의' 제외' 는 부울 논리의' 비' 를 의미하고 키워드 A 와 B 는 검색키워드다. 제외' 를 사용하여 A 는 있지만 B 는 없는 문서 (예: 파란색 음영 부분) 를 검색해야 합니다. 검색 결과는 키워드 A 와 관련이 있지만 키워드 B 가 없는 문서입니다.
검색 "* * 경제 즐기기", "* * 자전거 즐기기" 제외, 검색된 문헌은 "* * 경제 즐기기" 와 관련이 있지만 "* * 자전거 즐기기" 는 포함되지 않습니다.
이렇게 독자는 이런 논리와 검색을 통해 자신의 문헌 자원을 정련할 수 있다.
고급 검색에서 입력한 컨텐츠 검색 조건은 주제, 문장 제목, 키워드, 요약, 전체 텍스트, 참조 문서, 중도법 분류 번호 등을 선택하여' 포함, 포함 또는 포함 안 함' 의 논리적 관계와 일치시킬 수 있으며, 문헌을 정확하게 검색하고 다른 데이터베이스에 적용할 수 있습니다.
4. 검색 팁
0 1. 검색 방법
검색: 찾고자 하는 검색어만 입력하면 관련 문헌의 검색 방법을 찾을 수 있어 문헌을 빠르게 얻을 수 있는 효과적인 방법이다.
고급 검색: 보다 유연하고 편리한 검색 유형 구축 방법, 자유로운 조합 논리 관계, 최대 7 줄 추가, 독자가 정확한 검색을 할 수 있도록 지원합니다.
전문 검색: 논리 연산자와 키워드를 사용하여 전문가가 과학 기술 검색을 수행할 수 있도록 도와주는 문헌 검색 방법을 말합니다.
저자가 글을 보내 검색: 학자의 이름과 단위 정보를 통해 학자가 발표한 모든 문헌과 인용된 다운로드량을 찾을 수 있다.
문장 검색: 독자가 입력한 두 개의 키워드를 통해 두 단어가 포함된 문장을 찾아 사실 검색을 가능하게 한다.
한 상자 검색: 통합 검색, 각종 자원, 정기 간행물, 논문, 회의, 신문, 연감, 특허, 성과.
02. 검색 결과
학과 범주별로 그룹화: 방대한 문헌에서 직접 본 학과의 문헌을 찾아, 문헌 독서가 주제를 꼭 둘러쌀 수 있도록 한다.
경비별로 그룹화: 독자는 국가가 이 분야에 얼마나 많은 과학 연구에 투자하고 있는지 알 수 있다. 과학 연구원은 대구에 프로젝트를 신청할 수 있다. 국가 과학 연구 관리자는 또한 어떤 기금이 과학 연구를 지원하는 효과를 정량 분석, 평가 및 추적할 수 있다.
연구 계층별로 그룹화: 독자는 관련 국가 정책 연구, 엔지니어링 기술 응용 성과, 산업 기술 지도 등을 찾을 수 있습니다. 그룹화를 통해 전체 학과 분야에 대한 전반적인 인식을 실현하다.
작성자/기관별 그룹화: 독자가 권위 있는 전문가/연구 기관을 찾아 주요 인력/연구 기관의 성과를 추적할 수 있도록 돕는 중요한 수단입니다.
항목별 정렬: 결과 문서가 독자가 입력한 검색어와 얼마나 관련이 있는지, 관련성이 높을수록 순위가 높을수록 독자는 관련성 정렬을 통해 검색어와 가장 관련성이 높은 문서를 찾을 수 있습니다.
출판 시간별로 정렬: 독자가 신구 문헌을 평가하고, 최신 문헌을 찾고, 도서관에서 가장 먼저 출판된 문헌을 찾고, 학술 추적을 실현하고, 문헌에 대한 체계적인 연구를 할 수 있도록 도와준다.
인용별 정렬: 인용수를 기준으로 정렬하면 독자들이 학술 동료가 인정한 좋은 문헌과 간행물을 선택할 수 있습니다.
다운로드별 정렬: 가장 자주 다운로드되는 문서는 가장 널리 전파되고, 가장 유행하고, 가장 가치 있는 문서입니다.
03. 문서 형식 내보내기
논문은 참고 문헌의 형식에 대하여 일정한 요구가 있다. 참고 문헌이 너무 많으면 형식에 따라 하나씩 타이핑하는 데 많은 시간이 걸린다.
내보내기/참조 기술을 사용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.