电脑数据检索系统英文解释翻译、电脑数据检索系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 computerized data retrival system

分词翻译：

电脑的英语翻译：

computer
【计】 robot brain
【经】 accounting machine; computer; electronic computer

数据检索系统的英语翻译：

【计】 DATATRIEVE
【经】 data retrieval system

专业解析

电脑数据检索系统（Computer Data Retrieval System）是一个复合信息技术术语，指利用计算机软硬件资源，按照特定算法和用户需求，从存储的数据集合中高效查找、提取所需信息的系统。以下从汉英词典角度解析其核心含义：

核心术语分解
- 电脑 (Computer): 指代执行数据处理的核心设备，涵盖硬件（服务器、存储设备）和操作系统。
- 数据 (Data): 指系统中存储的原始事实、数字、文本、图像、音频等信息的集合，是检索的对象。
- 检索 (Retrieval): 指根据用户查询条件（如关键词、条件表达式），在数据存储中定位、筛选并提取相关信息的过程。
- 系统 (System): 指由数据库、索引机制、查询处理引擎、用户接口等组件构成的完整功能实体。
详细定义电脑数据检索系统是一种计算机化的信息系统，其核心功能是存储、组织、索引海量数据，并允许用户通过查询语言或交互界面提交检索请求。系统利用预建立的索引（如倒排索引）和检索算法（如布尔模型、向量空间模型）快速定位到包含目标信息的记录或文件，并将结果集呈现给用户。其目标是实现信息查找的高效性、准确性和相关性。
典型特征与应用
- 依赖数据库技术：数据通常存储在关系型数据库（如 MySQL, Oracle）或非关系型数据库（如 Elasticsearch）中。
- 索引是关键：高效的索引结构（如 B-tree, Hash, Full-text Index）是快速检索的基础。
- 查询处理：系统解析用户查询，优化检索路径，执行搜索操作。
- 应用广泛：图书馆目录系统（OPAC）、学术文献数据库（如 CNKI, Web of Science）、企业文档管理系统、搜索引擎（如 Google, Baidu 的核心部分）、电子商务站内搜索等。
相关术语参考
- 数据库管理系统 (Database Management System, DBMS)：管理数据库的软件系统，提供数据定义、存储、检索、更新等功能。DBMS 是构建数据检索系统的基础平台之一。
- 信息检索 (Information Retrieval, IR)：研究从大规模非结构化数据（尤其是文本）中获取信息的学科领域，是电脑数据检索系统的理论基础。
- 搜索引擎 (Search Engine)：一种特定类型的电脑数据检索系统，专注于从互联网网页中检索信息。

参见：

《计算机科学技术名词》（第三版），科学出版社。
《英汉双解计算机词典》，清华大学出版社。
Database Management System (DBMS) - TechTarget Definition
Information Retrieval - GeeksforGeeks Introduction

网络扩展解释

电脑数据检索系统是一种基于计算机技术的信息管理工具，主要用于从海量数据中快速、精准地提取所需信息。以下从定义、组成、原理及特点四个层面进行详细解释：

一、定义与核心功能

电脑数据检索系统（Computer Data Retrieval System）通过数据存储、索引构建和查询算法，实现高效的信息查找功能。其核心目标是解决“数据庞大但需求精准”的矛盾，例如在文献数据库、企业管理系统或互联网搜索引擎中应用广泛。

二、系统组成

数据采集模块：从网页抓取、数据库导入等多渠道获取数据（如文献数据库收录期刊论文）
存储管理系统：采用数据库管理系统（DBMS）进行结构化存储，如MySQL、Oracle等
检索引擎：运用倒排索引等算法建立快速查询机制，支持布尔逻辑、模糊检索等查询方式
用户接口：提供网页检索框、API接口等交互形式，如图书馆OPAC系统

三、工作原理

预处理阶段：对原始数据进行清洗、分词（如中文文本处理）
索引构建：创建正向索引（文档→关键词）和倒排索引（关键词→文档）的双向映射
查询处理：将用户输入的检索式转化为系统可识别的查询语言，例如"AND/OR/NOT"逻辑运算

四、显著特点

高效性：毫秒级响应千万级数据查询（如搜索引擎）
可扩展性：支持分布式架构扩展存储容量和计算能力
智能化：融合自然语言处理技术，支持语义检索（如Google的BERT模型）
多模态支持：可检索文本、图像、音视频等异构数据（如电商平台商品搜索）

典型应用场景包括：图书馆文献查询（如Web of Science）、电商商品搜索（如淘宝）、企业ERP数据查询等。随着大数据技术发展，这类系统正朝着智能化、实时化方向演进，例如支持流式数据处理的Elasticsearch系统。