文献检索符号总结第1篇
下面这张图截自课程课件，详细描述了文献检索的全部过程。 为精简内容，这里只介绍红色方框内的相关操作。其中选择数据库需要根据检索需求实际来进行选择；同样，检索字段的选择也得根据检索者此时掌握的信息和文献需求，实事求是。因此最为关键的就是检索词的确定和检索式的构造两点。
在很多时候，查找文献前，我们只知道一个课题（或者说主题），比如“遗传算法在自动控制中的应用”，当然你可以选择直接在搜索框中输入课题的名称进行检索，但这样的检索效果往往不够理想，即使它自带了一些拆字的算法。为了能够较为精确地查找到我们想要的文献，可以先自行对课题进行关键词拆分，然后进行高级检索。 比如，“遗传算法在自动控制中的应用”就可以拆分成
然后据此可以提炼出我们的检索词：遗产算法、自动控制。 在提炼检索词时，需要明白禁用词的概念，顾名思义，禁用词就是不能作为检索词的词语，一般包括介词和冠词等。具体可以参照这篇文章。
检索词确定之后，最理想的检索结果当然就是输入检索词之后，检索出的内容就能满足要求，但也有可能出现检索内容过少的情况，那为了保证查全率，有时候就需要对检索词进行扩展。
如前所述，在计算机检索过程中，检索要求涉及的概念往往不止一个，而检索一个课题很多时候涉及到多个关键词，因此，为了准确地表达检索提问，必须利用逻辑运算符将不同的检索词组配起来。
需要注意运算符的优先级：not>anD>oR，当然，一些检索工具中有可能是按照从左至右的顺序来执行的，所以最好可以加上括号（英文半角括号）。
掌握了布尔运算符之后，检索式的内容可以说基本确定了，但实际中可能存在这样一种情况：你想要检索的内容是“电机”，然后你把关键词拆分为“电”和“机”（只是举个例子~），然后使用与运算进行检索，那检索结果可能会有“电子机械”、“机电”等含有关键词但完全无关的内容，因此限制关键词的顺序就很有必要。 具体运算符如下图所示：
截词算符是使计算机保留检索词中的相同词干部分，允许检索词有一定范围的变化，可以减少输入步骤、简化检索程序、扩大检索范围。举个例子：你需要检索“自适应控制”和“模糊控制”，以及其他的“XX控制”，这样就可以直接输入
这样就可以检索到含有“XX控制”的内容了。这种截断称之为左截断（后方一致），当然还有右截断（前方一致）、左右同时截断（中间一致）等检索方式，区别在于截词算符所在位置不同。 截词算符除了有*外，还有？等，不同的数据库支持的符号可能不一样。
总结来说，检索词的确定要满足下面这些原则。
所谓检索式，其实就是使用检索算符将检索词连接起来。说白了，检索式就是你输入到检索框中的内容，是整个检索策略的核心部分。如果需要改变检索策略来扩大或缩小检索范围，都要从检索式入手。 以知网为例：如果需要较为精确的检索，建议直接到高级检索中检索。
文献检索符号总结第2篇
在大学期间，总免不了有那么几门课需要查找文献，但是如何管理不同学科之间的文献，以及如何用正确的格式引用文献成了一个很大的问题，而文献管理软件就完美地解决了这两个问题。 文献管理软件有很多，但我个人最为推荐notepress，这个软件可以在数据库中分文件夹管理各学科的文献，而且引用文献时，还可以从选择各种场景下文献的引用格式，非常方便。此外，这个软件是免费的，而且对知网等各大检索平台支持度非常好，可以在线搜索知网的文献。 该软件的具体使用方法建议百度搜索，此处不再赘述。
文献检索符号总结第3篇
不同的数据库主要收录的文献类型各不相同，如同“术业有专攻”一般，而且不同的数据库支持的检索式语法也各不相同，因此，掌握常用文献类型的主要数据库的检索方式还是很有必要的，这样就再也不用为“我应该到哪里去找文献”这样的问题而烦恼了。
期刊可能是本科生涯中使用最为广泛的文献类型了，上文已经区分了期刊和数据库的区别。一般来说，比较常用的方法不是去期刊搜索文章，而是直接在在线数据库中搜索，而中文数据库最为常用的就是三大平台：知网、维普、万方。
内部具体操作就不再赘述了，留待使用者去探索。
国外常用的检索工具主要有两种：ei和SCi
文献检索符号总结第4篇
目前很多的高校的很多专业都开设了文献检索这门课，一开始我表示很不理解：不就是搜个资料吗？为啥还要专门开一门课程？但直到我上完了这门课，才意识到这门课的必要性。 从学生的角度来看，我认为文献检索这门课的目的在于：系统性地学习一次文献检索的方法（包含检索式语法和数据库的选择），让我们能够在想要了解某个问题的最新研究情况，或者想通过查找文献解决某个特定问题时【去哪里】【全面、快速而准确】地检索出相应文献，从而可以节约时间，让更多时间花在论文写作上面。为了精简内容，文章不再参考教材中专业详细的叙述方式，而是从实际应用的角度和思路进行简要阐述，下面正式开始。