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网络信息检索过程中正确选择EI检索词
文章来源:邓编辑 时间:2013-1-21

    随着基于互联网进行服务的各类信息EI检索系统的日益成熟与发展,人们的信息收集工作越来越多地依靠网络来进行。但同时我们又看到,几乎每个EI检索者都有过在搜索引擎或数据库面前,或者一无所获,或者虽得到成千上万个EI检索结果,但却与EI检索需求相距甚远的经历。现实说明,对于网络信息的EI检索来说,技巧与方法越来越显得重要。这些技巧与方法至少包括选择EI检索工具,选择EI检索途径,确定EI检索词,建立EI检索式,评估与调整EI检索结果这些基本环节[2],其中,正确选择EI检索词是至关重要的环节。其重要程度可以说怎样评估都不会过高。

    本文试图通过EI检索实例的个案分析来证明这个环节的重要性,以及其重要的程度。1EI检索词影响EI检索结果的实证对于如“近视眼手术治疗”这样的EI检索需求,人们在选择EI检索词时会有多种思路。这里分别利用目前常用的3个中文全文期刊数据库(即维普、万方、CNKI),选择同样的EI检索时间段(1998—2009年底,因为万方数据库收录全文期刊的回溯年份始自1998,故限定其他两个数据库起始年份相同),同样的篇名EI检索字段(极个别例略微借助其他字段),同时输入同样的EI检索词。

    引言简单地讲,化合物子结构EI检索是在一个化学结构集合中,寻找提问结构超结构的过程,它是l个NP完备性的问题,即EI检索时间随着化学结构原子数的增加而非线性地增长。获得用户可接受的平均EI检索时间一直是研究人员十分关注的问题,其方法主要有改进算法和提升硬件条件2个方面。算法的改进,从20世纪50年代至今,涌现了大量的优秀的子结构EI检索算法,具有代表性的算法有以下几种:回溯算法IJJ、Ull~算法I2]、GMA算法〔,J、钾〔4一8]及VFZ算法汇,J等。在1995年之前Ullmann算法被公认为执行效率最高的子结构EI检索算法。

    后来出现的VF及VFZ算法对于规则的二维图,其执行效率明显地高于其他算法,“]。近年来,国内也出现了一些基于VF或者VFZ方法的化合物子结构EI检索算法的研究及应用日’,3J。尽管这些算法己经取得了很好的改进效果,但仅适用于化学结构数据规模相对较小的应用(化学结构数据规模为几万或十几万)。对于硬件条件的提升,随着高计算能力、高存储能力的硬件越来越容易获得,单节点硬件的改进成为小规模化合物子结构EI检索系统性能提升的一种可行的选择。然而,对于具有百万乃至千万级别的大规模化合物子结构EI检索。

                                                                                                                         
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