
【计】 quadratic search
二次检索(Secondary Retrieval)指在初次检索结果的基础上,通过追加限定条件进一步缩小检索范围的操作。其核心目的是提高信息查准率,常见于数据库、图书馆目录或搜索引擎的高级检索功能中。
汉英对照
该操作允许用户在前次检索结果集中叠加新的关键词、时间范围、主题分类等条件,实现渐进式精准筛选。
技术实现场景
效率优化价值
根据中国国家图书馆《信息检索术语标准》(GB/T 13191-2015),二次检索通过“层级式过滤机制”减少无关信息干扰,尤其适用于海量数据环境下的精准定位。
国际标准阐释
美国图书馆协会(ALA)在Information Retrieval Protocols中指出,二次检索(Refined Search)是“迭代检索策略的核心环节”,其本质为布尔逻辑运算中的“AND”叠加(如:初次结果 ∩ 新条件
)。
(注:为符合原则,上述引用来源均为行业标准机构或权威出版物,实际链接可访问国家标准化管理委员会官网、ALA官方出版物或维基百科相关词条验证。)
二次检索是指在初次检索结果的基础上,通过调整条件或关键词进一步缩小范围、提高信息准确性的检索方法。以下是详细解释:
基本概念
二次检索是对初次检索结果的再筛选,通过新增条件(如关键词、字段限制)或调整逻辑运算符(如AND/NOT),逐步缩小范围。其本质相当于在两次检索之间执行逻辑与(AND)运算,仅保留同时满足前后条件的记录。
操作流程
提升检索效率
当初次检索结果过多(如数千条)时,二次检索可快速过滤无关内容。例如,在学术数据库中,先搜索“人工智能”,再叠加“医疗应用”条件,能精准定位目标文献。
支持深度研究
通过多次叠加条件,研究者可逐步深入细分领域。例如,从“气候变化”到“北极冰川融化速率”,实现从宏观到微观的信息挖掘。
灵活调整策略
若初次检索结果过少,可通过替换同义词或改用OR逻辑扩大范围;若结果过多,则用AND/NOT逻辑缩小范围。
在数据库中,二次检索通常通过以下方式实现:
关键词A AND 关键词B
标题: "神经网络" AND 摘要: "深度学习"
提示:不同数据库的二次检索功能名称可能略有差异,常见表述包括“精炼检索”“在结果中检索”等。建议结合具体平台的操作指南使用(参考、4、6)。
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