사용자의 요구 사항, 특히 잠재적으로 모호한 수요가 항상 명확하지는 않기 때문에, 완전하고 명확한 표현을 얻기 위해서는 분석이 필요합니다.
사용자 요구 사항을 분석할 때 다음과 같은 몇 가지 문제를 명확히 해야 합니다.
(1) 테마 검색 목적 분석
일반적으로 다음과 같은 몇 가지 유형이 있습니다.
1) 어떤 과학 연구를 시작하거나 어떤 공사 설계를 맡으려면 과제에 대한 종합적인 문헌 조사가 필요하며, 그중에서 필요한 자료를 선택하고 실현가능성 보고서, 계획 임무서 등을 준비해야 한다.
이런 과제의 경우 수명이 길고 관련 전문 분야가 넓은 2 차 문헌 데이터베이스를 선택하고, 전면적인 역추적 검색을 바탕으로 관련 문헌을 선택한 다음 문헌을 다시 확보해야 한다.
2) 기술적 문제를 해결하고 핵심 기술 데이터를 찾으십시오.
이러한 주제에 대해 우리는 엔지니어링 기술 데이터베이스나 특허 데이터베이스를 선택해야 한다.
3) 외국 시장, 제품 및 회사의 시장 상황을 이해하고 무역 및 기술 도입 및 합자 협상을 진행하다.
과학 데이터베이스 검색, 첨단 기술 이해, 시장, 제품, 회사 등 상업 데이터베이스 일치 상황 검색
4) 특허 출원 또는 감정 결과에 대한 참조를 찾습니다.
국내외 특허 데이터베이스를 주로 선택하다.
5) 의사 결정을위한 관련 정보를 찾으십시오.
의사결정의 성격에 따라 과학 연구, 기술 연구, 제품 및 시장의 최신 발전에 관한 종합 문헌 연구를 진행하다.
6) 논문을 쓰는 관련 문서 등을 찾습니다.
주로 정기 논문 학위 논문 등 학술 연구 데이터베이스이다.
(2) 주제에 관련된 학문의 범위와 전문적 측면을 명확히 한다.
명확한 과제와 관련된 주요 학과 범위, 관련 학과 범위, 교차 학과 범위, 데이터베이스의 학과 수집 범위에 따라 선택하다.
(c) 문서의 참신함에 대한 요구 사항.
문헌의 참신함에 대한 요구가 높아 데이터 업데이트 주기가 짧고 속도가 빠른 데이터베이스를 선택해야 한다.
(4) 검색의 무결성과 정확성에 대한 사용자 요구 사항.
전체 검색의 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 데이터베이스를 조사해야 하며 빠르고 정확한 검색 요구 사항을 충족하기 위해 주제 범위가 가장 구체적인 데이터베이스를 선택해야 합니다. 검색 요구 사항을 정의한 후 사용자 주제의 구체적인 내용에 대한 주제 분석이 필요합니다. 이는 검색어와 논리 연산자를 올바르게 선택하는 데 있어 검색 전략의 좋고 나쁨을 결정하고 검색 효과에 영향을 줍니다.
주제 분석은 사용자 주제의 주제 개념을 분석하고, 특정 개념 단어로 이러한 주제 내용을 표현하고, 개념 간의 논리적 관계를 정리하는 것이다. 제목 분석은 반드시 주의해야 한다.
(1) 의 개념은 정확하게 표현해야 한다. 제목의 실질적 내용을 파악하여 제목 중 몇 개의 개념 그룹을 분석했다.
(2) 핵심 개념 평면을 찾아 무의미한 개념과 중복 개념을 포함한 관련 없는 개념 평면을 제외한다. 사용자는 선택한 개념 그룹이 많을수록 논리적 그룹화가 세밀해질수록 검색 결과가 더 구체적이라고 생각하는 경우가 있습니다. 사실, 너무 많은 엄격한 개념 조합은 많은 수의 누락, 심지어 0 결과를 초래할 수 있다. 따라서 논리 관계를 단순화하고 개념 그룹을 줄여 검색 효과를 높여야 하는 경우도 있습니다.
(3) 숨겨진 중요한 개념을 찾으십시오. 예를 들어, 지능 테스트는 능력 테스트, 태도 테스트, 창의력 테스트 등의 개념을 암시합니다. 데이터베이스의 색인에서는 종종 특정 용어를 참조하는 단어를 사용합니다. 사용자는 색인 규칙에 대해 많이 알지 못하며, 종종 비교적 추상적인 개념을 나열하고 특정 용어를 참조하는 개념은 무시합니다.
(4) 개념 평면 간의 교차 관계, 즉 논리, 논리 또는 논리가 아닌 관계를 명확히 합니다. 어떤 개념을 사용하여 검색 범위를 넓힐 수 있고, 어떤 개념을 키워드로 사용하여 검색 범위를 더 좁힐 수 있습니까? 이러한 논리적 관계를 정리하면 정확한 검색 공식을 작성하는 데 도움이 된다.