搜索特色

搜索技巧
   组织搜索语句
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   在结果上进一步搜索
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搜索特色
  分组
  排序
  智能搜索提示

 分组
   来源数据库
      按来源数据库分组列出文献集合在不同资源类型之间的分布，有期刊文献、学位论文、会议论文、报纸文献、国家科技成果、专利、标准、等学术文献总库包含的所有数据库。这些数据库具有不同的文献出版特点和用户群体。这充分体现了总库“收全收准”的目标。

   学科类别
      学科类别分组是将检索结果按照168下级的4000多个学科类目进行分组。按学科类别分组可以查看检索结果所属的更细的学科专业，进一步进行筛选，找到所关注的文献。


   文献来源
      按文献来源分组可以帮助科研人员查到好的刊物，因为好文献大部分都发表在好刊上；可以从总体上判断这一领域期刊的质量，对学者投稿也是很有帮助的。

   中文关键词
     按中文关键词分组展示了知识系统，帮助学习者获得领域的全局知识结构；关键词将文献/知识进行聚类，把知识组织成簇，揭示了知识的背景，方便学习和研究；关键词分组比学科导航更细,更深入,更具有时效性，使得文献选择更精细，更准确。


   年度
    按文献发文年度分组，帮助学者了解某一主题每一年度发文的多少，掌握该主题研究成果随时间变化趋势，进一步分析出所查课题的未来研究热度走向。



 排序

1) 相关度排序：根据检索结果与检索词相关程度进行排序。反映了结果文献与用户输入的检索词相关的程度，越相关越排前，通过相关度排序可找到文献内容与用户检索词最相关的文献；
2) 发表时间：根据文献发表的时间先后排序。可以帮助学者评价文献的新旧，找到最新文献，找到库中最早出版的文献，实现学术跟踪，进行文献的系统调研。
3) 下载频次：根据文献被下载次数进行排序。下载频次最多的文献往往是传播最广，最受欢迎，文献价值较高的文献，根据下载次数排序帮助学者找到那些高质量但未被注意到的文献类型，比如学位论文等。
4) 被引频次：根据文献被引用次数进行排序。按“被引频次”排序帮助学者选出被学术同行认可的好文献以及好出版物。


智能搜索提示
    智能搜索提示能够根据用户的输入，依据CNKI海量数据库以及自然语言理解模型，揣摩用户的意图，能够实现更加精确的搜索。如：用户搜索“数学机械化 吴文俊”智能搜索能够提示用户是不是“查找有关于吴文俊写的有关数学机械化的文章”，此外，系统还支持专利号、ISSN、基金、机构名、标准号、期刊名等多种对象的识别。
如：搜索"数学机械化 吴文俊” 系统会提示您是不是搜索作者为”吴文俊“关于”数学机械化“的文章
   
点击提示链接后会得到更为精确的搜索结果，如下图：

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