资源简介

(共26张PPT)
项目5 信息检索
CONTENTS
目录
01
任务5.1 认识信息检索
02
任务5.2 使用信息检索
思政目标：信息检索与网络道德
网络道德
理解信息检索时，强调诚实守信，保护隐私，确保网络安全，培养正确的网络行为。
社会责任
学习信息检索，认识到其社会价值，激发责任感，鼓励应用信息解决实际问题，贡献社会。
学习目标：信息检索技巧
01
信息检索概念
理解信息检索的基础，熟悉其流程，掌握核心概念与技术。
02
布尔逻辑检索
熟练使用AND、OR、NOT等逻辑运算符，实现精准信息筛选。
03
搜索引擎技巧
运用高级搜索语法，如site:、intitle:等，提升搜索效率。
04
期刊平台检索
熟悉数据库特性，利用专业平台如Web of Science、PubMed进行深度文献挖掘。
项目描述：信息检索技能提升
信息检索意义
信息检索提升问题解决能力，拓宽知识面，激发创新思维。
项目内容概览
项目涵盖信息检索认知与实践应用，促进高效信息管理。
认识信息检索
任务5.1
任务5.1 认识信息检索
信息检索的重要性
数字化时代，数据激增，高效检索成关键，覆盖学术、商业及生活领域。
检索应用场景
快速定位所需资料，资讯与答案，助力决策分析，提升工作效率与生活质量。
5.1.1 信息检索概念
信息检索定义与范畴
信息检索指信息存储、组织并按需精准查找的技术与过程。
计算机信息检索的优势
计算机信息检索高效经济，跨时空快速获取最新资源。
5.1.1 信息检索概念：计算机信息检索流程
01
计算机信息存储过程
计算机信息存储过程通过文献处理形成数据库，存储于磁盘等介质。
02
计算机信息查找过程
用户分析课题，形成检索策略，计算机处理并输出结果。
03
检索过程的本质
检索本质是通过比较匹配，实现特征标识一致的信息命中。
5.1.2 信息检索的要素
信息检索要素
关键词、索引、数据库、算法，构成信息检索核心，提升查找效率与准确性。
技术影响
人工智能与机器学习革新信息检索，优化搜索体验，增强信息获取能力。
5.1.2 信息检索的要素
1.信息检索的前提——信息意识
信息意识是驱动信息检索的认知能力，涵盖敏感性、选择力及消化吸收等核心要素。
5.1.2 信息检索的要素：2.信息检索的基础——信息源
个人为满足其信息需要而获得信息的来源，称为信息源
信息源按照表现方式划分
口语信息源、体语信息源、实物信息源和文献信息源。
按照数字化记录形式划分
信息源按数字化形式分为传统纸质与数字图书馆、搜索引擎等。
信息源按文献载体分
印刷型、缩微型、机读型、声像型
信息源按文献内容和加工程度分
一-次信息、二次信息、三次信息
信息源按出版形式分
信息源按出版形式分十大类，后8种为特种文献，教育资源涵盖图书、期刊及论文。
5.1.2 信息检索的要素：3.信息检索的核心——信息获取能力
信息获取能力是指个人在最短时间内找到最相关信息的能力，包括以下几个方面
（1）
了解各种信息来源
掌握信息资源类型与特点，助力高效获取所需信息。
（2）
掌握检索语言
掌握检索语言可精准表达信息需求，提升信息检索准确率。
5.1.2 信息检索的要素：3.信息检索的核心——信息获取能力
（3）熟练使用检索工具
信息检索工具
熟练操作搜索引擎、数据库及目录系统，依据需求选择工具，高效获取信息。
效果评估指标
查全率衡量检出相关信息占比，查准率评估结果准确性，二者结合判断检索质量。
信息筛选管理
辨别信息真伪，避免误导，系统化整理与管理数据，确保后续使用便捷性。
5.1.2 信息检索的要素
4.信息检索关键信息利用
信息检索通过重组信息创造新知，实现增值目的。
5.1.3 信息检索的基本流程
信息检索流程
动态迭代过程，需分析问题本质，选择适配工具与策略，评估结果并调整优化，确保精准高效。
核心能力要求
检索者应具备问题拆解、工具适配性判断、结果评估及策略修正能力，形成闭环操作体系。
1.分析问题
明确问题要素是信息检索的首要步骤，确保后续准确性。
2.选择检索工具
选择合适检索工具是高效获取信息的关键。
3.制定检索方案
基于分析结果，明确检索字段、词及逻辑关系，制定方案。
4.执行检索
根据制定的检索方案，在选定的检索工具中输入检索词，执行检索操作。
5.1.3 信息检索的基本流程
5.检查检索结果
检查检索结果是否符合需求，不符则调整步骤。
6.做好检索记录
在获得满意的检索结果后，应该记录下检索的过程和结果，以便于未来的回顾和引用。
7.调整检索策略
调整关键词、优化逻辑算符或切换检索字段，精准定位信息。
8.获取全文
最后，根据检索到的文献线索，获取全文资源，完成整个信息检索过程。
5.1.4 信息检索方法
信息检索方法
信息检索的方法多样，包括但不限于全文检索、关键词检索、元数据检索，每种方法针对不同需求和场景。
适用场景
全文检索适合文献、新闻等长文本搜索；关键词检索适用于快速定位特定信息；元数据检索则用于结构化数据查询。
5.1.4 信息检索方法：1.布尔逻辑检索
布尔逻辑检索原理
通过AND、OR、NOT等逻辑运算符连接关键词，实现精确或模糊搜索，计算机根据逻辑关系进行集合运算，筛选匹配记录。
布尔检索应用
广泛应用于数据库查询、搜索引擎、图书馆信息检索系统，提高检索效率和准确性，满足用户个性化信息需求。
5.1.4 信息检索方法：1.布尔逻辑检索
（1）逻辑或
逻辑或用OR或+连接并列检索词，查找包含任一或两者的信息。
（2）逻辑与
AND和*表示逻辑与，连接词取交集，如A AND B。
5.1.4 信息检索方法：1.布尔逻辑检索
（3）逻辑非
排除关系连接
使用“NOT”或“-”连接检索词，表示排除包含后接词的信息。如“乙肝NOT人类”将排除含“人类”的结果。
运算符优先级
布尔逻辑运算顺序为：NOT＞AND＞OR。可通过括号调整，如（A OR B）AND C表示先执行括号内运算。
括号使用规范
括号可明确运算顺序，避免歧义。例如（A OR B）AND C确保先完成OR运算，再与C进行AND操作。
5.1.4 信息检索方法：2.限定检索
（1）字段限定检索
字段限定检索定义
将检索词限定在特定字段，匹配则命中，计算机仅在限定字段匹配，提高效率与查准率。
检索字段类型
主题、篇名、关键词等为基础字段，不同数据库名称与数量不同，需适配。
网络检索限制类型
搜索引擎支持主机名、域名等限制，限定检索词出现区域，优化结果相关性。
字段匹配影响
检索词出现位置影响相关性，字段限定可精准控制，提升检索效果。
5.1.4 信息检索方法：2.限定检索
（2）二次检索
二次检索即在结果中用逻辑运算符再限制，精选文献。
5.1.4 信息检索方法：3.截词检索
截词检索技术概述
截词检索通过右截断提升查全率，节省输入，多用于西文系统。
截词符的使用与分类
截词符分有限与无限，常用 、$、*，搜索引擎多用右截法*。
5.1.4 信息检索方法
4.位置检索
位置检索用位置算符限定词序及距离，提升精准度，但搜索引擎支持有限。
THE END
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