知网文献检索实例：大数据质量评价模型与实证研究

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上一期文献检索流程讲过，我们在做文献检索的时候，直接把选题输入数据库去搜文献是错误的做法，那样是搜不到文献的。正确的做法是按照选题策划的过程、步骤，一个要素一个要素的去检索文献。下面利用知网的一框式检索和高级检索，我们通过对“大数据质量评价模型与实证研究”这个选题来进行实例讲解。

一、一框式检索

当我们拿到“大数据质量评价模型与实证研究”这个选题，首先第一步，确定这个题目的关键词是什么，通过分析我们可以得到这样几个关键词：“大数据”“大数据质量”“大数据质量评价”，将这三类关键词做为检索研究主题进行文献检索。首先，登录知网（CNKI）主页，文献检索选择“主题”，在一框式检索框中输入“大数据”，这是第一步筛选，点击“检索”。

跳转页面如下，出来结果30多万条。接下来我们会一步一步地精炼，将这个数量缩小。首先，利用左侧边栏各种精练条件进行初步筛选。根据需求选择“主要主题、次要主题、学科、文献类型”等，一步一步的凝练缩小范围。然后再重复上述操作过程，分别输入“大数据质量”或者“大数据质量评价”进行文献检索和人工筛选得到研究所需要的核心文献。一框式检索虽然操作快捷方便，但是检索结果不够精准，检索出几千上万个文献都是常有的事。

二、高级检索

1. 高级检索可以同时设定多个检索字段，输入多个检索词，根据布尔逻辑（ “OR、AND、NOT”三种关系）在检索中对更多检索词之间进行关系限定，能够全面、精准地找到研究所需要的核心文献，从而达到事半功倍的效果。因此，我们可以将这几个关键词：“大数据”“大数据质量”“大数据质量评价”作为检索词，选用合适的匹配方式进行文献检索。最后，我们也可以试着用“大数据质量评价模型”进行检索，如果有文献的话。按照这个顺序来搜索文献，一步一步的缩小主题。

  2. 根据需要自由选择检索词的匹配方式

精确检索：检索结果完全符合设定的检索条件。

模糊检索：具有一定的弹性，检索结果大致符合检索条件。比如，检索篇关摘中含有“大数据质量”的文献，选择精确匹配时，可以得到6317篇文献，而选择模糊匹配时，可以得到30多万篇文献。需要注意的是，“主题”检索项无法选择匹配方式。

3. 设置检索项间的逻辑关系

我们需要了解检索项之间的逻辑关系。首先，将满足“主题=大数据质量”的文献看作集合A，将满足“作者单位=华宇工学院”的文献看作集合B。那么，当这两个检索条件之间用 “AND” 相连时，检索结果应为两者交集中的文献；当检索条件之间用 “OR” 相连时，检索结果为属于包含A或者包含B两者所有的文献；而当检索条件之间用 “NOT” 相连时，检索结果应为排除集合B和AB交集的剩余集合文献。

所以，我们可以得出这样的结论：

AND：可用于交叉概念的组配，增强检索的专指性，缩小检索范围，提高查准率；

OR：可用于并列概念的组配，可扩大检索范围，提高查全率；

NOT：可从原来的检索范围中排除不需要的概念，能缩小命中文献范围，保证检索的准确性。

4. 高级检索还可以通过设置时间范围、更新时间、切换数据库、分类导航等功能来进一步缩小文献范围，最后一步就是人工筛选了，选出合适的文献，大约200篇左右，作为研究的文献基础。

以上是知网检索流程和技巧，下一期为大家献上WOS实例检索流程的知识。