主题词加权是什么意思

主题词加权是什么意思

问题一：文献检索中的加权检索是什么意思，有的设置吗？ 对参加组配检索的各个标识依据检索要求分别给予表示不同重要程度的数值。是计算机化情报检索的一种方法。所谓“权”,表示重要程度的数值。所谓“加权”,是一种对文献实行定量检索的措施。标识的不同组合,可按权值的大小进行排队,是对检索质量进行控制的有效方法。问题二：pubmed怎么主题途径加权检索 IM EM CA中专利索引 BA SCI 特种文献 专利类型 机检4个阶段副主题词 数据库结构种类 CBM 加权检索 PUBMED全文重点 EBM 一，名解： 1， 文献：问题三：MeSH数据库中检索词、主题词、副主题词有什么区别求大神帮助 检索词，顾名思义就是你在检索框中输入的词，很大一部分是自由词检索。主题词是经过规范的词，让有不同名称的疾病用“官方”一个名称来称呼，主题词可以搭配副主题词以提高检索的精度，不同的主题词有不尽相同的副主题词搭配，需要注意。其中还有加权的问题，视你检索需要而定。问题四：设计方法学中加权系数的确定有几种，分别是什么，有什么特点 问答题 1.简述信息、知识、文献的概念及其三者之间的关系。 1.答：信息：是事物存在方式、运动状态及其特征的反映，是事物发出的信号、消息。 知识：是人类对自然界、人类社会中各种现象、规律的信息反映进行思维分析，加工提炼，经过系统化、理论化的结果。 文献：记录有知识的一切载体 三者从概念范畴上看，信息大于知识大于文献，知识是信息的一部分，是理论化系统化的信息，文献是知识中记载下来的那部分。 2.文献按载体形式不同分为哪几种类型，并举例说明。 2.答：文献按载体形式的不同分为： 手写型文献，如甲骨文、金文 印刷型文献，如图书、期刊 缩微型文献，如缩微胶卷、缩微胶片 视听型文献，如录像带、录音带、科技电影 电子型文献，如数据库文献和网络文献 3.文献的级别及其相互关系。 3.答：文献按照加工程度不同分为零次、一次、二次和三次文献四种。 其中零次文献是指未公开出版的实验记录、原始录音（像）、书信、手稿、口头交流的信息或实物等；零次文献在作者的加工处理后公开出版进入社会流通领域就变成一次文献；根据一次文献的各种特征按照一定的规则和方法对其进行整理、加工、浓缩，后形成的文献就是二次文献；利用二次文献线索对大量的一次文献内容进行综合、分析、加工、提炼后形成的文献就是三次文献。 4.在计算机检索中，如何缩小检索范围？ 4.答：在计算机检索中，缩小检索范围的方法包括： （1）增加用and连接的检索词，或用“二次检索” （2）用特定的副主题词进行限定 （3）用字段限定检索，如标题词检索、主题词检索、加权检索等 （4）进行文献类型、语种、重要期刊、临床核心期刊、年份等的限定检索 （5）进入更专指的分类范围内输词检索 5.获取文献全文的方法有哪些？ 5.答：获取全文的方法包括： (1)检索网上全文数据库 (2)利用网上出版社、杂志 (3)利用图书馆馆藏目录（馆藏联合目录） (4)利用“网上全文传递服务” (5)向著者索取 6.常用的检索途径有哪些？ 6.答：常用的检索途径包括： 自由词检索、主题词检索、分类检索、著者检索、机构检索、引文检索、限定检索等 7.简述信息检索的原理 7.答：信息检索的原理是：将描述特定用户所需信息的提问特征，与信息存储的检索标识进行异同的比较，从中找出与提问特征一致或基本一致的信息。本质是用户的信息需求与存储在信息集合中的信息进行比较和选择， 即匹配的过程。 8.计算机检索通常包括哪些步骤？ 8.答：信息检索的步骤包括： (1)分析检索课题，明确目的和要求 (2)选择合适的检索工具 (3)选择检索途径，确定检索标识。 (4)查找文献线索。 (5)浏览检索结果，获取原始文献。 9. 简述IM主题索引的编排规则。 9.答：主题索引的排列规则如下 (1)整个索引按主题词字顺排 (2)同一主题词下按副主题词字顺排 (3)相关内容的文献题录分别纳入相应的主题词或者主题词/副主题词之下;一般总论性文献直接入主题词下，专指性文献入相应的副主题词下;同一文献题录可入多个主题词之下 (4)同一主题词或副主题词下的文献题录，先排列英文文献，后排列非英文文献，非英文文献的英译标题用[ ]括起，以示区别 (5)英文文献按刊名缩写字顺排 (6)非英文文献先按文种缩写字顺排，同一文种下按刊名缩写字顺排。 10.《医学主题词表》(MeSH)字顺表的参照系统有哪几种?举例说明其意义。 10.答：第一组：用代参照，用于处理词与词间的等同关系。在MeSH词表中，对于多个同义词只采用其中一个比较科学而通用的词作规范化主题词，其它......余下全文>>问题五：什么意思 什么
【基本解释】
对名词的提问用语，通常表示对事物的提问。
1. 未知的东西。
2. 所有的东西。
3. 与啥意义相同。
4.表示疑问。
详细解释
1. 表示询问某人、某物或某事的本身或性质，你从那里得到了哪些消息。
2. 表示询问某物或某事的情况，告诉我你在找哪些。
3. 虚指，表示不肯定的事物，闻到一种花香。
4. 表示否定
他算什么,你竟挂念他
5. 表示责难
你笑什么?
6. 表示询问在它前面的词或一系列的词中所未包括的可能性
这是爬行动物、两栖动物，还是别的什么东西？
7 表示惊讶或激动
什么，不吃早餐啦!
8. 一切事物
无论大地——生育一切的母亲——出产什么
9. 用在“也”前,表示所说的范围之内无例外
他什么也不怕
10. 用在“都”前,表示所说的范围之内无例外
只要认真学,什么都能学会
11. 作代词用：所有、全部、一切；例如：只要你答应了，我什么都给你。 ....我什么都不怕。问题六：信息检索重点 问答题
1.简述信息、知识、文献的概念及其三者之间的关系。
1.答：信息：是事物存在方式、运动状态及其特征的反映，是事物发出的信号、消息。
知识：是人类对自然界、人类社会中各种现象、规律的信息反映进行思维分析，加工提炼，经过系统化、理论化的结果。
文献：记录有知识的一切载体
三者从概念范畴上看，信息大于知识大于文献，知识是信息的一部分，是理论化系统化的信息，文献是知识中记载下来的那部分。
2.文献按载体形式不同分为哪几种类型，并举例说明。
2.答：文献按载体形式的不同分为：
手写型文献，如甲骨文、金文
印刷型文献，如图书、期刊
缩微型文献，如缩微胶卷、缩微胶片
视听型文献，如录像带、录音带、科技电影
电子型文献，如数据库文献和网络文献
3.文献的级别及其相互关系。
3.答：文献按照加工程度不同分为零次、一次、二次和三次文献四种。
其中零次文献是指未公开出版的实验记录、原始录音（像）、书信、手稿、口头交流的信息或实物等；零次文献在作者的加工处理后公开出版进入社会流通领域就变成一次文献；根据一次文献的各种特征按照一定的规则和方法对其进行整理、加工、浓缩，后形成的文献就是二次文献；利用二次文献线索对大量的一次文献内容进行综合、分析、加工、提炼后形成的文献就是三次文献。
4.在计算机检索中，如何缩小检索范围？
4.答：在计算机检索中，缩小检索范围的方法包括：
（1）增加用and连接的检索词，或用“二次检索”
（2）用特定的副主题词进行限定
（3）用字段限定检索，如标题词检索、主题词检索、加权检索等
（4）进行文献类型、语种、重要期刊、临床核心期刊、年份等的限定检索
（5）进入更专指的分类范围内输词检索
5.获取文献全文的方法有哪些？
5.答：获取全文的方法包括：
(1)检索网上全文数据库
(2)利用网上出版社、杂志
(3)利用图书馆馆藏目录（馆藏联合目录）
(4)利用“网上全文传递服务”
(5)向著者索取
6.常用的检索途径有哪些？
6.答：常用的检索途径包括：
自由词检索、主题词检索、分类检索、著者检索、机构检索、引文检索、限定检索等
7.简述信息检索的原理
7.答：信息检索的原理是：将描述特定用户所需信息的提问特征，与信息存储的检索标识进行异同的比较，从中找出与提问特征一致或基本一致的信息。本质是用户的信息需求与存储在信息集合中的信息进行比较和选择， 即匹配的过程。
8.计算机检索通常包括哪些步骤？
8.答：信息检索的步骤包括：
(1)分析检索课题，明确目的和要求
(2)选择合适的检索工具
(3)选择检索途径，确定检索标识。
(4)查找文献线索。
(5)浏览检索结果，获取原始文献。
9. 简述IM主题索引的编排规则。
9.答：主题索引的排列规则如下
(1)整个索引按主题词字顺排
(2)同一主题词下按副主题词字顺排
(3)相关内容的文献题录分别纳入相应的主题词或者主题词/副主题词之下;一般总论性文献直接入主题词下，专指性文献入相应的副主题词下;同一文献题录可入多个主题词之下
(4)同一主题词或副主题词下的文献题录，先排列英文文献，后排列非英文文献，非英文文献的英译标题用[ ]括起，以示区别
(5)英文文献按刊名缩写字顺排
(6)非英文文献先按文种缩写字顺排，同一文种下按刊名缩写字顺排。
10.《医学主题词表》(MeSH)字顺表的参照系统有哪几种?举例说明其意义。
10.答：第一组：用代参照，用于处理词与词间的等同关系。在MeSH词表中，对于多个同义词只采用其中一个比较科学而通用的词作规范化主题词，其它......余下全文>>问题七：PUBMED数据库中仅限主要主题词检索和不扩展下位主题词的区别是什么？ 用pubmed汉化版，所有操作的区别一目了然问题八：数据挖掘中的列联表分析之前为什么要先加权？ 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法（Classification）用于预测数据对象的离散类别（Categorical Label）；预测方法（Prediction ）用于预测数据对象的连续取值。
分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：
训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器
分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决
最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。下面对几种主要的分类方法做个简要介绍：
（1）决策树
决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。
(2) KNN法(K-Nearest Neighbor)
KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。另外，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种Reverse KNN法，能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率。
该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
(3) SVM法
SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习算法，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。
支持向......余下全文>>问题九：文献检索题目 20分第一个基础检索就可以啊 第二个是高级检索吧 是限定条供 输入作者 时间段 然后二次检索 有限定核心期刊 第二作者的 新手吧 这些都是很基础的 自己看看