基于知网平台的检索技巧与案例分析

基于知网平台的检索技巧与案例分析

杨皓珺

上海交通职业技术学院 图文信息中心

摘要：本研究以中国知网为主要研究平台，以职业技术教育学校用户检索需求为主要依据，研究知网平台的正确使用方法。不仅有助于职业教育院校师生员工在进行科研工作时更有效地进行课题素材检索，还能对于目前职业教育院校内信息检索课程的开展有建设性的帮助，为提升学校图书馆馆员服务能力提供理论依据。此外，由于相关同类研究的缺失，本研究还能为数据检索技巧方面的应用研究填补空缺。

关键词：中国知网，数据资源检索，信息检索

1 引言

科研工具和研究平台的选择历来都是所有职业教育学校科研工作十分重要的一环，中国知网是我国资源库最全面的数据检索平台之一[1]，上海目前很多高校都已采购了中国知网的全部或部分资源库。本文通过对中国知网中最常被高校使用功能的使用方式进行讨论，以此来为学校用户更方便有效、更正确地利用知网检索平台进行科研与论文创作，避免产生错误检索结果，导致论文论据出现严重数据错误而失去论据可信度，也为职业教育院校内信息检索课程的开展提供理论与实践帮助，为提升学校图书馆与科研人员服务能力提供理论依据。

2 课题研究背景

随着上海各中小学和大学、职业院校开始全面实行网上教育教学，人们对网络数据检索和信息资源发现的需求日益增加。无论是教职工科研需求，还是学生毕业设计都向着数字化的方向在发展。

随着近年来科研工作在职业教育学院中重要性的日益突出，如何获取科研课题所需的信息与数据成为科研工作能否顺利进行和按时完成的关键一步，而要获取信息就必须用到信息获取工具和平台。因此，科研工作中需要用到的工具和科研平台对于科研工作者们的重要性正变得越来越高，工欲善其事，必先利其器。在当今这个信息时代，如何合理、正确地使用信息检索工具对于每一个学校科研课题工作者来说都是第一个要解决的课题。目前中国，在学校层面的课题研究中，使用最广泛、合作单位最多的论文和信息检索平台要属中国知识网。本研究报告就以中国知网为主要研究平台进行课题研究。根据学校教职员工与学生的需求为基础，提出一种正确，快速的检索方式和技巧。在目前职业教育学校的科研工作中，普遍存在对中国知网的利用率低，检索策略选择错误和对新检索平台的不了解等问题，本文希望填补对于此类问题分析研究的空缺。

3 检索需求

3.1上海市高校层面需求

“知网杯”上海高校信息资源发现大赛是为进一步展示和提升上海地区高校师生的信息资源发现能力，由上海市高等学校图书情报工作委员会与中国知网上海分公司联合主办、上海市各高校图书馆协办的一个上海市高校层面的技能操作类大赛，自2015年举办至今已开展了7届。本人负责组织培训学生参加“知网杯”的比赛项目已经有5年，其中共获得过两次团体三等奖，培训的学生获一等奖3次，二等奖8次，三等奖42次。对该比赛题目类型有一定程度的认识和研究。该比赛中的题目均是中国知网根据后台统计数据针对上海市所有高校的需求策划选择的，所以可以把该比赛中的题型作为上海市高校层面整体检索需求的一个参考。首先是历年题型分数占比演变：高级检索与出版物检索仍为主导题型，小分题型逐年增加，题目内容强调与时事、民生接轨。

图 1 知网杯比赛近三年的题型分数占比

    可以看到非高级检索与出版物检索的其他检索需求在逐年递增，这说明高校师生的检索需求呈现多样化。但高级检索与出版物检索这两种检索需求始终是最大的。究其原因还是因为对于基础的检索需求始终是所有人必须的，在满足基本的检索需求之后，才可能去考虑其他检索方式。

3.2 我校师生的检索需求

表1 上海交通职业技术学院2020-2021年知网数据库使用统计

表2 2021年分月使用统计

以上两张表格中，第一张表格反映了上海交通职业技术学院2020-2021年知网数据库使用统计情况，从中可以看到最近两年我校师生员工对于知网数据库的登录次数，浏览次数和下载次数都是逐年递增的趋势。第二张表格反映了上海交通职业技术学院2021年每个月份中的具体使用情况，从中可以看出开学季利用率较高，而寒暑假期间利用率较低，这也符合实际情况。

本人负责我校师生知网服务培训，在本人实际工作10余年过程中有不少老师提出过一些类似的科研需求，除了基础检索需求外，遇到的最多的检索需求有三类。一类是统计数据，例如，在我校教师课题研究中，经常会需要一些汽车行业的年度、季度的数据。比如中国近十年的汽车总拥有量，和总销售量的对比。这类问题需要使用到知网最新推出的大数据分析模块。另一类是专业知识方面的特殊需求，比如有些教师会需要一些汽车专业方面的图片，如汽车悬架翻空工程图纸。这类问题处理又需要用到的另一个学术图片处理模块，最后一类是课题撰写过程的方便性，很多老师在平时撰写论文过程中经常感到把各种资源数据在各种存储设备之间复制备份很麻烦，而资源平台的数量之多也给获取资源的速度和效率造成了不小的困扰，这类问题需要用到知网的研读学习模块。不同问题用不同的模块功能进行解决可以起到事半功倍的效果。由于本文篇幅有限此类专业问题的处理方式不在本文论述范围中。

图2 查找汽车营销方面的毕业论文

4 检索基本概念

4.1三步检索法

知网中有各种各样的检索手段和方式方法，如何正确有效快捷的选择检索方式首先需要我们对知网的检索逻辑有个基本的了解。知网中有很多文本框和控件可以由用户来选择点击，如何将用户的检索需求转化为文本输入进知网平台的检索框内，是这小节所要研究的内容。本人根据多年的经验提出一种叫“三步检索法”的检索技巧，可以将知网的检索需求分为以下三个步骤，只要掌握了这三个步骤，遇到任何检索需求都能毫无压力的选择正确的检索流程。

1.选择检索区域。检索区域是指检索结果所在的数字载体是哪种，有硕博论文，期刊，年鉴，报纸，专利等。例如图2中那位同学实际要检索的区域是硕博论文。

2.选择检索字段。检索字段是指实现检索的方式，有主题，篇名，作者等。例如图2那位同学实际要检索的字段是主题。

3.选择检索词。检索词是指实现检索需要输入的词或字，有汽车营销，汽车保险，汽车产量等。图2那位同学的检索词是汽车营销。

4.2 三步检索法的实现方式

下面以“知网杯”比赛的几个案例为依据具体说明知网检索“三步法”的实现方式。

题目1：由中国人民解放军军械工程学院申请的专利“无人机集群控制方法”的专利分类号是多少？

1选择检索区域。该题目要找的是专利因此在检索区域中选择专利。

2选择检索字段。题目中虽然没有明确提到是要用哪个字段，但从专利“无人机集群控制方法”这句话中可以看出是专利的名字。

3选择检索词。检索词为“无人机集群控制方法”

题目2：龙怡的博士学位论文《G2C场景下政府信息共享效益评价研究》是在哪个导师指导下完成的。

1选择检索区域。该题检索区域是博士论文。

2选择检索字段。该题字段为论文的篇名。

3选择检索词。检索词为G2C场景下政府信息共享效益评价研究。

本章此处只是简单举例，在知网检索的实际使用场景中，“三步法”有更广泛的使用范围。在下一章节中的具体案例中论述。由于知网平台的数据增长，因此每次检索结果可能都有所区别，本人主要研究检索技巧与过程，对实际检索结果并不关注。

5 高级检索与出版物检索

中国知网中常用的平台检索入口包括：文献检索、知识元检索、引文检索、高级检索以及出版物检索。其中文献检索：根据目标文献的类型有针对的选择单个或者多个数据库；知识元检索：根据表征知识点的元素类型进行检索；高级检索：能够精准定位特定文献。引文检索和出版物检索：可运用文献间的相互引用关系和出版物来源信息。[2]以下对高级检索和出版物检索的使用方式进行举例。

5.1高级检索

很多人即使没系统性的学习过知网检索技巧，也知道如何使用知网的一框式检索工具，但知网的高级检索功能比一框式检索有着更精确定位所需信息的优点。

检索案例：用知网高级检索功能查找近三年发表的新能源汽车为题名的博士学术论文。

检索过程：

1 在主页中点击高级检索，进入高级检索页面。

2 在高级检索中输入要求的各种检索条件

这里使用本人上一个章节中提出的“三步法”进行检索。

1选择检索区域。该题检索区域是博士论文。

2选择检索字段。该题字段为论文的题名。

3选择检索词。新能源汽车。

3 得出结果共9条记录[3]

5.2出版物检索

出版物检索是为了找寻符合某类特征的出版物的检索方式，与高级检索的区别在于，出版物检索的结果是返回的数个文献集合，而高级检索返回的结果是数个文献。

检索案例：用知网出版物检索功能查找关于新能源汽车的电子刊物

检索过程：

1 主页中点击出版物检索，进入出版物检索页面

2 在出版物检索中点报纸导航后，在检索框中输入新能源汽车

3 得到结果新能源汽车报[4]

6 总结

本文以中国知网为平台，以职业技术教育学校用户检索需求为主要依据，研究知网平台的正确使用方法。[5]首先从知网杯比赛题型入手，分析了近几年来上海市高校层面对信息检索的需求，提出了一种通用式的检索方式即：三步法，并描述了检索的理论基础和具体检索实现过程。之后从职业技术教育学校师生用户的需求出发，描述了符合用户最多需求的检索方法：高级检索与出版物检索。本文对所有的检索方式都给出了相应的检索案例，以及具体的检索过程，同时还赋于图表使检索过程更形象直观，方便科研人员和学校师生员工更容易地检索。当然本文也有不足之处，比如本文开头描述的三类检索需求：统计数据，专业知识类检索，以及科研过程的便利性由于篇幅原因并不在本文论述过程中。

参考文献

[1]https://www.cnki.net/

[2]https://piccache.cnki.net/kdn/index/helper/manual.html

[3]https://kns.cnki.net/kns8s/AdvSearch?crossids=YSTT4HG0%2CLSTPFY1C%2CJUP3MUPD%2CMPMFIG1A%2CWQ0UVIAA%2CBLZOG7CK%2CEMRPGLPA%2CPWFIRAGL%2CNLBO1Z6R%2CNN3FJMUV

[4]https://navi.cnki.net/knavi/newspapers/XNQC/detail?uniplatform=NZKPT

[5]郭碧玉.中文学术期刊数据库检索效果调查分析[J].江苏科技信息,2023