ei检索学术论文发表周期，ei期刊发表黄金期、ei检索出版物、ei不收纯理论文章
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研究背景随着网络技术的迅猛发展和流行,Web已经成为人们查询科技论文的主要形式。目前的搜索引擎部分地解决了Web资源的定位问题,但搜索模式仍限于分类或关键字索引,也因此带来了诸多不利。目前EI检索论文主要采用基于查询项匹配的EI检索方法。这种方法首先对全文进行索引,然后计算文档和查询词汇之间的相似度,查询结果按照相似度进行排序输出。通常使用的计算相似度的方法是向量空间模型(Salton,1989),这种模型可以对文档关键字的权值赋值,但无法表达关键字之间的联系。
其带来的问题:(1)关键字不能准确表达用户需求。用户很难选择准确的关键字来进行搜索,因为其中涉及到查询和概念之间的语义映射问题,用户给出的查询关键字不能很好地反映用户的意图(2)关键字不能反映论文内容。如果关键词外延太大,就很难或者无法EI检索到相关论文。(3)一词多义现象。由于关键字匹配技术很难解决一词多义现象,往往会EI检索出大量无关信息。(4)关键字以同义方式在文中出现。用户的查询关键字有时并不在文中直接出现,而是以同义词、近义词或者关键字的其他构词方式出现,这样,论文就不能EI检索到。
以多个分布式异构数据源为对象,向用户提供统一的EI检索接口,将用户的EI检索要求转化为不同数据源的EI检索表达式,并发地EI检索本地和广域网上的多个分布式异构数据源,并对EI检索结果加以整合,在经过去重和排序等操作后,以统一的格式将结果呈现给用户的EI检索。异构数据源统一EI检索系统。与元搜索引擎相比,异构数据源统一EI检索的EI检索对象除了网页与网站,还包括网络数据库、网络文件系统等其他数据源。
目前,异构数据源统一EI检索在国内外都受到了广泛关注,已成为数字图书馆领域的一项核心技术,多种异构数据源统一EI检索的解决方案和相应系统应运而生。美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究图书馆开发的FlashPoint,可以统一EI检索包括网络数据库、图书馆目录、电子杂志在内的11个数据源;美国加利福尼亚大学SearchLight可以EI检索包括商业数据库、图书馆联机公共目录。
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