缩小主题范畴
例：“一氧化碳的氢化”

“一氧化碳”和“氢化”——检中文献太多 分析：概念太大
答案：“一氧化碳氢化”涉及的范畴：

氢化热 氢化催化剂
氢化动力学

甲烷化 甲烷化热 甲烷化动力学 甲烷化催化剂
燃料气体制造

选择上述更确切的主题范畴进行检索 “逐次分馏”法（Successive Fraction）

的了解。

在此基础上去查询新的文献，站得就比较高，既能见到树 木又能见到森林。
分析课题

CA、SCI、Ei等二次文献数据库

系统、权威，对课题的全面检索
新、方便、直接到全文 最适合与上述二次文献数据库配合使用
首选

Elsevier 、Springer 等一次文献数据库

注意：最大问题在于文献量少，时间跨度小，避免只见树 木不见森林 文献量大，既可系统、又可新颖。 中文新课题“一网打尽”


“性能”——property(ies), performance, behavior
不易把握，一定得采用时，使用“或”，罗列尽可能 多的延伸概念，避免漏检。
7.充分利用所选主题表达的上位或下位概念
扩大主题范畴
例：“加氢裂化防污垢的开发和应用研究”

“加氢裂化 and 防污垢”=0 分析：概念太小，“加氢裂化”的上位概念是“石油 加工与石油炼制” 答案：“石油加工与石油炼制”和 “防污垢”


4.充分运用与选定检索词概念相同或相近的词
例1：检索有关“天然维生素E”的文献

检索词：天然维生素E---检出文献较少 分析：“生育酚”与“天然维生素E”属于同一类物质 答案： “天然维生素E OR 生育酚”---检出文献较多
对于同一件事物，不同的表达方式造成了“同义词 库”。检索时，同义词不全，就容易造成漏检。
浏览部分中间检索结果，从检出的记录中选取新的检 索词对中间结果进行限制。
3. 检索结果太少

原因1：选用了不规范的主题词或某些产品的俗称、商 品名作为检索词 。 例如：没有使用“表面活性剂” 而使用了商品名称“迪恩普”，都会造成漏检。

要透过表面的、显性的表达词，找出隐含概念的表达词
是需要相当专业知识的，而有些专业知识又需要通过文
献检索和阅读后才能获得，这就是检索策略不能一蹴而 就的根本原因。
2.课题内容的准确定位

概念不能太大也不能太小 主题概念的范畴太大造成大量没用的文献被误检。

太小造成重要的文献被漏检。
例1：“软件无线电方面的研究”

若用“软件无线电”作为主题概念，有1000多篇 ——概念太大。

选择更具体的概念“数字蜂窝移动通信 ”，有 50多
篇 ——概念定位恰当。
例2：“论企业生产线的优化”

检索词：“企业生产线” 与“优化”，检索到的文
献很少

分析：概念定位太小，所谓企业生产线的优化，实际
上是有关运用计算机系统管理生产线的问题。
文摘
全文
期刊
专利
人文社科
综合
19981985-
外文数据库
名称 SFS（CA） Ei SCI Elsevier Springer ACS ASCE ASME PQDD 类型 文摘 文摘 文摘 全文 全文 全文 全文 全文 全文 文献种类 期刊、专利等 期刊、图书等 期刊 期刊 期刊 期刊 期刊 期刊 学位论文 学科 化学化工 工程 自然科学 综合 综合 化学化工 土木、建筑 机械 综合 年代 190719691978199519961995199520001998-


中文数据库
名称 汇文系统 超星数据库 中国期刊网 维普数据库 人大复印报刊资 料 国研网 CSSCI 中国专利数据库 类型 书目 全文 全文 全文 全文+文摘 全文 文献种类 综合 图书 期刊 期刊 报刊 报告 学科 综合 综合 综合 综合 人文社科 社科 1994198919781985年代

对某一课题深入的专题研究，提出创新性观点，撰写研究 报告或论文

综合查阅专著、期刊、学位论文等文献。
分析课题

分析课题首选手册、百科全书、专著、综述性论文等三次 文献作为分析手段。 它们是该领域的学术专家和权威对以往研究的总结，既有 高度又有深度和广度，让人对该领域的研究有一种全局的 了解和把握，同时可以对背景知识和相关名词术语作全面

“最专指面优先”原则（Most Specific Face First）
6.少用或不用对课题检索意义不大的词

（1）词义泛指过大的词（不用）

“展望”——趋势、现状、近况、动态 “应用”——作用、利用、用途、用法
“开发”、“研究”、“影响”、“效率”

（2）词义延伸过大的词（少用）

“制造”——制备(preparation)、生产(manufacture)、合 成(synthesis)、加工、工艺 “提炼”——精练、提取、回收、利用 、萃取
Ei的Thesaurus
查看上位类 查看相关词
查看下位类
3.自由语言与数据库标引语言的对应

自由语言A---检索者所用的词，往往较随意，“想当然”

数据库标引语言B---已固定存储于计算机中，一般较规
范

若A ≠B,”对话”不成功，检索结果为0
例：

自由词：维生素C(vitaminC)；标引词：抗坏血酸 （ASCORBIC ACID） “超分子”----自由词（直译）：super molecular；标 引词：macro molecular 检索“六行程发动机”的资料 ，把“六行程”作主题 词时，就不能找到相关资料，而用六冲程作为主题词 就可以找到。
信息检索策略 分析与评价
赵乃瑄 2015年6月
科学研究与文献查阅的关系
信息检索步骤

分析课题 选择检索系统 制定检索策略 查找文献线索 获取原始文献
调整检索 策略 调整课题 方向

文献阅读与分析评价
分析课题

查找某一专题的前沿和研究动态等最新资料

需要期刊、会议文献、预印本等最新颖的一次文献。

答案：“企业生产线 OR 生产线” 与 “计算机系统”
提示与技巧

概念是太大还是太小要视检索结果而定，不断调整的。 概念太大可以利用逻辑运算加以限制，比较容易。 而概念太小要变大，需要较多的专业知识。 上下位概念的替换是调整检索策略的一种好方法。
借鉴、参考、利用 “Ei的Thesaurus”

《中国期刊网》、《重庆维普》等

实例分析
怎么办？

“高压无油压缩机密封元件的研究”

用《中国期刊网》检索，检索篇数不多 超星数字图书馆中，在“压缩机” 的主题词下查到专著《活塞 式压缩机的无油润滑》《无油润滑压缩机》对影响高压下无油压 缩机密封元件寿命的因素、国内外的研究现状作了详尽的分析和

通过检索词在不同途径的组合来提高查准率和查全率， “宽”—— 全，“严”—— 准。
检索策略与文献检索和阅读的关系
文献检索
三者互为一体互相支撑！
文献阅读
策略调整
制定检索策略
查全查准的关键！！

好的检索策略不是一蹴而就的，而是“与时俱进”的！ “变”是检索策略永恒的主题。它会随着对课题理解 的深入而改变，“检索→阅读→策略修改→再检 索……”，不断调整，不断完善。
原因4：词组没有用精确检索造成。利用双引号“”实 现对词组的精确检索。例检索solar energy这个主题，没 有加双引号“”，则代表是普通检索，只要检索字段中 出现solar 和energy便符合检索要求，不管这两个词出现 的次序怎样；若加双引号“”则表示solar必须在前，
energy必须紧跟其后才符合。

例：课题“利用 基因工程的手段提高植物中淀粉的含量”

检索策略：“基因工程” AND“植物”AND“淀粉”AND“含 量” ——检索结果为零

分析：主题词过多

答案：首先抓住最能反映课题主题概念的词作为检索词，
其他各词视检索结果决定取舍，对于本课题，只有2个主 题概念最为关键--- “基因”AND “淀粉”。
献线索，得到它们的原文，然后研读，找出它们所表 达的关键词，然后再用这些关键词去检索。
2. 检索结果太多

原因1：主题、检索词、检索入口过于宽泛导致误检， 例如直接用“金属玻璃”、“燃料电池”、“微波陶
瓷”等宽泛的概念查文献，解决方法是进一步了解课
题背景，明确研究定位；

原因2：主题词本身的多义性导致误检，例如，使用邻 苯二甲酸二壬酯的缩写“DNP”作为检索词检索，结果 找出的文献含有“DNP邻苯二甲酸二壬酯”、“DNP动 态核极化”、“DNP糖尿病患者”、“DNP防老剂”和 “DNP表面活性剂”等多种内容；
查找和筛选文献线索 提高查全查准率

当经历了前面一系列检索得到结果时，通过阅读文摘， 往往会发现检索结果并不尽如人意，或相关性较差， 或检索结果太多或太少，这时需要进一步调整检索策 略了。
1. 检索结果相关性差

解决方案：重新分析课题，找出隐含在课题题名后面 的相关检索词。

方法：先从检索结果中选出你认为相关性高的几篇文
8.明确课题的“学科归属”，避免检索词的多义 性造成的误检
例：查找有关“DNP”制造工艺方面的文献

DNP：邻苯二甲酸二壬酯、检索策略：DNP and detergent（洗涤剂），这里就将DNP 限定在表面活性剂，将DNP所表示的另几种含义的文献剔 除，提高了查准率。 检索词具有多义性，就会导致误检。