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第5讲Elsevier Science direct 全球最大的出版集团数字化平台介绍 2000多种期刊进入到SCI期刊阵列 覆盖全部学科领域 5.2 运算符 1.逻辑运算符 and, 与运算；or, 或；and not(或not)，非 语法格式： 字段名(检索词) 运算符 字段名(检索词) 注：CNKI平台下，字段内运算符用*，+，-，字段间运算用and,or,not 5.2 运算符 逻辑或OR，逐渐扩充 SVM OR support vector machine 找到76,774篇。这种算法不进行任何限定，噪音较高 5.2 运算符 SVM OR “support vector machine” 找到19,395 篇。这种算法对词组有要求必须在同一个字段，但词组间可以有复数形式或者连接符 SVM OR {support vector machine} 找到15,865 篇。要求词组必须是完全精确的 5.2 运算符 借助不同字段可以达到扩充效果 ttl ((SVM) or (support vector machine)):1,680 在TITLE中找到的最少，准确率最高 key(----)：在KEYWORDS中找到3,111篇 词组可能会出现在关键词中 5.2 运算符 abs(----)： 在ABSTRACT中找到4,113 篇 文摘中包含的概念术语远远多于题名和关键词； tak(----),在TITLE-KEYWORDS-ABSTRACT三个字段中得4,605篇，有效扩充达到最大化； 采用 对词组加以限定，提高准确度。 经过逻辑非运算ttl((virtual community) and not {virtual community}),找到 53条其他形式. 5.2 运算符 4. 截词符*，？ ?，代表1个字母，可精确限定 如:transplant??，可检出transplanted, transplanter 5.3 例:感应电机的自适应控制技术 第二步：当完成各个相同属性集合的扩充后，可以将两个以上不同属性的集合进行逻辑与(and)运算； 第三步：让不同概念出现在检全率较高的字段，可以获得最佳检全率表达式；反之可以获得最佳检准率表达式。 5.4 检索结果处理(SD) 2.命名输出文件 5.4 检索结果处理(SD) 3. 打开EndNote软件，导入格式文件 4. 设定参数“Reference Manager (RIS)” 5.4 检索结果处理(SD) 1.勾选文献列表,点击Export citations * * * * * * 5.1 字段 1.Elsevier SD平台字段类型及代码 SD平台一共设置了28个字段，字段名后用”( )”来限定检索词。根据不同的检索要求使用不同字段。 代码字段(包括作者及地址相关字段、文章标识码等)、内容主题字段(题名、关键词等)。 主题内容字段一般只使用下表所列的几个： Title 标题 (ttl) ({support vector machine}) (”support vector machine”) (support vector machine) 663条 1,258条1,276条 字段名称 三种精确度的语法示例 TITLE-ABSTR-KEY 标题-文摘-关键词 (tak) ({support vector machine}) (”support vector machine” ) (support vector machine) 2,736条 4,083条 4,193条 Abstract 文摘 (abs) ({support vector machine}) (”support vector machine”) (support vector machine) 2,201条 3,559 条 3,673 条 Keywords 关键词 (key) ({support vector machine}) (”support vector machine”) key(support vector machine) 1,581条 2,643条 2,667条 ALL 任意位置 ({support vector machine}) (”support vector machine”) (support vector machine) 9,909条 15,698条73,238条 5.1 字段 2. 字段语法： 格式：字段名(检索词集合) 例：ttl(SVM) OR ttl(”support vector machine” ) 或写成： ttl(SVM OR support vector machine) ttl(SVM OR (support