ebsco全文数据库有哪些检索方式

（1）基本检索

步骤一：输入检索词，可使用上述任意检索技术。

步骤二：选择数据库，以限定在某一数据库中进行检索。

步骤三（可选）：限制结果，可对检索结果做进一步限定。包括：全文、是否有参考文献，是否专家评审刊、出版日期、出版物、页数、附带图像的文章等。还可用相关词、相关全文来扩大检索的范围。

（2）高级检索

提供所有字段、著者、文章标题、主题词、文摘、地名、人名、评论和产品名、公司名、NAICS码或叙词、DUNS码、ISSN号、ISBN号、期刊名称、索取号等范围进行检索。

步骤一：输入检索词，可使用上述任意检索技术。最多可在三个检索框中输入检索词进行检索。

步骤二：选择检索字段，可选择上述任一检索字段。

步骤三：选择各检索框的组配方式“and”,“or”,“not”

步骤四：限制结果，可对检索结果做进一步限定。包括：全文、是否有参考文献，是否专家评审刊、出版日期、出版物、页数、附带图像的文章等。还可用相关词、相关全文来扩大检索的范围。

（3）视觉检索

在查找字段中输入搜索词语，然后单击搜索。这时会显示一个视觉导航图，其中包含：

A柱形，表示结果的类别。类别中可以包括表示子类别的圆柱。单击某柱形（类别）可查看其内容。

B矩形，表示文章的链接。单击某矩形可将该文章加载到窗格中。

要在导航图中向后（或向上）移动，可单击柱形或矩形的外部。单击顶部，可查看整个导航图。

（4）辅助检索

在检索页面的最上方，还提供其它检索途径，点击工具栏的相关按钮，即可进行辅助检索。

APublications--出版物名称检索

使用出版物名称检索和浏览。检索结果显示：刊名、国际统一刊号、更新频率、价格、出版者、学科、主题、收录文摘或全文的起始时间等。

BSubject Terms--规范化主题检索

利用系统提供的规范化主题词检索，可供选择的主题有：All（所有的主题）、People（人物）、Products & Books （产品与图书）、Companies（公司企业）、Subjects（主题），这种方法检索效率高，相关性大。

CCited reference—引文检索：

可输入相关检索词在被引作者（Cited Author）、被引题名（Cited Title）、被引来源（Cited Source）、被引年限（Cited Year）及所有引用字段（All Citation Fields）进行引文检索。

D索引—索引检索

首先选择索引项，可供选择的索引项有作者、作者提供的关键词、公司名、文献类型、DUNS码、日期、地名、主题标目、ISBN、ISSN、期刊名、语种、NAICS码或叙词、人名、评论或产品、主题词、出版年。再在“浏览：”后输入词语进行定位。

EImages--检索：

可输入检索词，并可进行图像类型（所有类型、人物图像、自然科学图像、地理图像、历史图像、地图和旗帜）的限定。 也可以搜索相关关键字、自动 "And" 检索词语。

图像搜索引擎需要为在Web上浏览过的图像建立索引信息，能够进行图像分析和判别，为图像加注释，存储抽取出的索引信息建立索引库，理想的图像搜索引擎还应该能支持基于内容的图像检索。

图像识别方法

1、自动查找图形文：可以通过两个HTML标签，即IMG

SRC和HREF来检测是否存在可显示的图像文件，IMG

SRC表示“显示下面的图像文件”，而HREF则表示“下面是一个链接”，这两种标签经常导向一个图像文件。搜索引擎通过检查文件扩展名来判断链接的是否是图像文件。如果文件扩展名是GIF或JPG，那它就是一个可显示的图像。

2、人工干预找出图像并进行分类：即人工对网上的图像及站点进行选择。这种方法可以产生准确的查询体系，但劳动强度太大，限制了处理图像的数量。由于图像不同于文本，需要人们按照各自的理解来说明其蕴含的意义，因此图像检索比起文本的查询和匹配要困难得多。目前的图像搜索引擎大多支持关键词检索和分类浏览两种检索方式，部分可提供可视属性检索，但也很有限。它们主要的检索途径有以下几种：

a

基于图像外部信息：即根据图像的文件名或目录名、路径名、链路、ALT标签以及图像周围的文本信息等外部信息进行检索，这是目前图像搜索引擎采用最多的方法。在找出图像文件后，图像搜索引擎通过查看文件名或路径名确定文件内容，但这取决于文件名或路径名的描述程度。

b

基于图像内容特征描述：这是一种语义层次的匹配。需要人工对图像的内容（如物体、背景、构成、颜色特征等）进行描述并分类，给出描述词。检索时，将主要在这些描述词中搜索你的检索词。这种查询方式是比较准确的，一般来讲可以获得较好的查准率。但需人工参与，劳动强度大，因而限制了可处理的图像数量，并且需要一定的规范和标准，效果取决于人工描述的精确度。

c

基于图像形式特征的抽取：由图像分析软件自动抽取图像的颜色、形状、纹理等特征，建立特征索引库，用户只需将要查找的图像的大致特征描述出来，就可以找出与之具有相近特征的图像。这是一种基于图像特征层次的机械匹配，特别适用于检索目标明确的查询要求（例如对商标的检索）。产生的结果也是最接近用户要求的。但目前这种较成熟的检索技术主要应用于图像数据库的检索，在网上图像搜索引擎中应用这种检索技术还具有一定的困难

Tineye：典型的以图搜图搜索引擎。

Gazopa：根据自身特征进行搜索（例如色彩，形状等信息）。

Google：实验室类似搜索，其准确率、相似率相对比较高。

Picitup：刚开始公测的专业搜索引擎，功能非常强大，并支持中文关键字的搜索。

百度识图：能实现用户通过上传或输入的url地址，从而搜索到互联网上与这张相似的其他资源，同时也能找到这张相关的信息。

拓展内容

Tineye

TinEye是Idée公司于2008年5月6日上线的一个利用已有搜索与此类似的反向搜索引擎搜索的技术，同时提供其它特色搜索服务。

开始时Tineye是邀请注册，后来是开放注册，不过都需要注册才能使用，现在终于完全放开，无需再注册或登录即可使用该搜索引擎。Tineye虽然是来自国外的搜索引擎，但它不仅可查找来自国外网站的，对于国内链接也支持，甚至可以搜索到国内各大论坛上的。

参考资料百度百科——Tineye

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