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  • Web of Science Python API 这些是一些有用的工具,结合了一些我可以从中找到的解释WOS API的灵感。 我需要添加一些循环和错误捕获功能以下载大量内容。 然后,我制作了一些其他工具来保存/解析/提取数据。 希望...
  • 这里有爱,有分享,有工程师们的成长日记,点蓝字“软件测试面试汇总”进行关注,微信公众号TestMadman1一、功能测试 1.1链接测试 链接是web应用系统的一个很重要的特征,主要是用于页面之间切换跳转,指导用户去...

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    1 一、功能测试

      1.1链接测试  链接是web应用系统的一个很重要的特征,主要是用于页面之间切换跳转,指导用户去一些不知道地址的页面的主要手段,链接测试一般关注三点:  1)链接是否按照既定指示那样,确实链接到了该链接的界面  2)测试该链接所链接的页面是否真的存在  3)保证系统中没有单独存在的页面(即没有链接指向,只能通过正确的URL地址才能访问)  1.2表单测试  这个也可以理解为数据落地;当用户在web应用系统上向服务器提交信息时,就需要使用表单操作,比如,用户注册,登录,信息变更等等;这种情况下,我们必须测试提交信息的完整性,以检验提交给服务器的数据的正确性,当然,这个还涉及  到一些常理性的逻辑,比如,出生日期和职业,工作年限是否恰当,所在地省份城市区域间的匹配等,如果设定使用默认值,也需要测试。  1.3导航测试  作为测试,很多时候都要站在用户的角度去思考,那么,作为一个用户,当他访问一个web的网站或者系统时,会怎么去操作呢?  大家都知道,大部分用户都是目的驱动的,当他访问一个网站或者web系统时,会很快的浏览系统,找不到满足自己需求的信息时,会很快离开,很少有用户愿意花时间去熟悉系统的结构,因此,导航测试就显得很重要了。  所谓的导航测试,就是在不同的页面跳转之间,或者按钮,对话框,列表以及窗口等,通过考虑这些因素,去判断一个应用系统是否易于导航:是否直观?系统的主要模块是否可以通过主页访问或者到达?站点是否需要站内地图或者搜索引擎等其他帮助?  web系统导航的另外一个重点就是页面结构、导航、菜单、风格等是否一致,确保用户可以凭借直觉或者简单的判断就可以找到自己想要的内容。  1.4图形测试  也可以理解为UI测试,其中包括图片、动画、边框、颜色、字体、背景、按钮等等。  其中要考虑的几个重点,我做了一个大概的总结:  1)图片要有明确的用途,代表;图片尺寸尽量小,一般采用JPG或者GIF压缩

         2)页面整体风格是否和系统的用途一致  3)背景颜色,字体,搭配是否合理  1.5内容测试  这个主要用来检测web系统提供信息的准确性、相关性  比如:商品的价格,文字描述;信息的准确性,是否有拼写错误;信息的相关性,比如很多网站的“相关文章列表,视频列表等”  1.6整体界面测试  这个也就是我们常说的用户体验。用户浏览时是否感觉舒适,整体风格等等  这个我建议一般做一个类似问卷调查的形式,来判定用户的反馈信息,最好有最终用户的参与

    2 二、兼容性测试

      2.1平台兼容  现在有很多的操作系统,比如Windows、Unix、Linux、macintosh等;用户使用哪个系统取决于用户,因此,系统兼容测试就很有必要了。  2.2浏览器兼容  浏览器是web客户端最核心的组件,不同的浏览器,对Java,JavaScript,css或者HTML的规格都有不同的支持;另外,采用的框架和结构风格在不同浏览器中也存在不同的显示甚至不显示,不同的浏览器对安全性的设置也是不同的。  测试浏览器兼容,有个方法就是创建一个兼容性矩阵,来测试不同厂商不同版本的浏览器兼容。  比如测试IE浏览器,可以通过一个叫做IEtester的工具来测试兼容,或者可以通过F12控制台来切换浏览器版本来测试兼容以前一些前端元素的显示等  鉴于国内市场浏览器很多,比如360、搜狗,搜狐、QQ浏览器等,这些本土的浏览器基本都采用的IE浏览器内核的双核配置.

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    3 三、安全测试


      我对安全测试了解不多,通过查资料,发现基本的一些安全知识还是互通的,这个就提一下吧
      安全测试的主要区域有以下几点:
      1)现在很多web应用系统都采用先注册后登录的方式,因此,测试用户名和密码的有效无效性,注意大小写敏感,次数限制,是否可以不登录而浏览某些页面等
      2)是否有超时限制
      3)测试用户操作时相关信心是否写入了日志文件、是否可追踪等
      4)如果使用了安全套字,需要测试加密是否正确,加密前后的信息完整性,正确性
      5)没有经过授权,是否可以在服务器端或者前端放置和编辑脚本的问题

    4 四、输入框测试

      在web测试中,我们经常遇到这种输入框的测试,输入框测试看似简单,实际上包含了很多的测试基本的方法,思考逻辑,下面就是我总结出来的一些注意点:  1)验证输入输出信息的一致性  2)输入框前面的文字提示是否正确  3)对特殊字符的处理、识别:单双引号,括号,逗号、分号等等,以及大小写状态,半角全角状态下的情况  4)输入框的大小、长度、边框等  5)不同字符的输入,以及字符组合情况的处理(数字+字母+字符等)  6)对空格、tab换行键的处理机制  7)密码输入框字符星号或者其他星号的转行,加密  8)输入框输入字符长度是否有限制  9)字符本身显示的颜色,规格等  10)有些输入框需要加以限制,如输错,是否有提示?提示是否简单合理?  11)输入状态,某种情况下输入框出于不可编辑,当再次处于编辑状态,输入框的输入状态是否有变化?  12)输入类型:是否允许复制黏贴剪切等输入操作  13)关键字是否支持通配符,以及关键字的搜索能力  14)输入框输入空格的情况  15)比如登陆注册,各项输入条件的判定:是否输入,输入是否正确等

    5 五、用户权限测试

      用户权限,顾名思义,就是该账号拥有哪些执行操作的权利  1)给某账号赋予权限后,登陆该账号,查看是否拥有已赋予的权限,以及权限设置是否正确(权限是否超过或者不足)  2)删除或修改已经登陆并且正在执行操作的账号权限,程序能否正确处理,验证  3)重新注册系统变更登陆身份后再登陆,程序能否正确执行,之前所拥有的权限能否继续使用  4)在用工作分配或者角色管理情况下,删除包含用户的工作组或者角色,程序能否正确处理  5)不同权限账号登陆同一个系统,权限范围是否正确  6)能否给信息为空、长用户名的账号添加权限  7)是否允许删除系统管理员或者修改管理员权限?删除或者修改后的实际情况  8)已登录的用户能否修改或者删除自己或者他人的权限,信息  9)添加用户(有编号或者标识),不同用户名标识的组合情况下,权限能否处理正确  10)修改用户权限或者信息后,对其他模块是否有影响  11)如果修改用户信息为和已存在的其他用户信息相同,能否修改成功?是否有对应提示?  12)修改某些设置,是否会对与该账号权限相同或者高于/低于该账号的其他账号的权限造成影响  13)用一用户是否可以同时属于其他组,各个组的权限能否交叉?

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  • Web of Science)SCI论文检索教程

    千次阅读 2021-03-15 17:13:46
    需求 想用 Web of Science (https://www.webofknowledge.com/) 检索文献,但苦于之前学的不够系统,对 Web of Science 的很多功能都一知半解。为此,特意在网上查阅了大量资料,学习一波,并做了归纳整理。 2. 教程...

    1. 需求

    想用 Web of Science (https://www.webofknowledge.com/) 检索文献,但苦于之前学的不够系统,对 Web of Science 的很多功能都一知半解。为此,特意在网上查阅了大量资料,学习一波,并做了归纳整理。
    在这里插入图片描述

    2. 教程合集

    2.1 官网介绍 + 用户指南

    2.2 清华大学图书馆提供的教程

    2.3 华南理工大学图书馆提供的教程

    展开全文
  • Web 使用挖掘很重要,因为它可以帮助组织找出客户的终身价值,设计跨产品和服务的跨营销策略,评估促销活动的功效,优化基于 Web 的应用程序的功能并提供更加个性化的内容访问他们的网络空间。 下面就来介绍 10 种...

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    程序员硬核评测:客观、高效、不说软话。无论是技术质量、性能水平,还是工具筛选,一测便知!

    作者 | prowebscraper's blog

    译者 | 高级农民工

    责编 | 胡巍巍

    本文经授权转载自高级农民工

    互联网有数不清的网页,且不断在以指数级速度产生新内容。到 2022 年,整个互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB,也就是 44 万亿 GB。

    这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源,唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。

    直接解决方案就是使用 Web 挖掘工具 。Web 挖掘是应用数据挖掘技术,从 Web 数据中提取知识。这个 web 数据可以是 Web 文档,文档之间的超链接和/或网站的使用日志等。根据要挖掘的数据大致可以分为三类

    • Web 内容挖掘

    • Web 结构挖掘

    • Web 使用挖掘

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    Web 内容挖掘

    Web 内容挖掘的快速发展主要是因为 Web 内容的快速增长。考虑到数十亿的网页上有很多很多这样的数据,网页也在不断增加。除此之外,普通用户不再仅仅是信息的消费者,而是传播者和内容的创造者。

    一个网页有很多数据,它可以是文本,图像,音频,视频或结构化记录,如列表或表格。Web 内容挖掘就是从构成网页的数据中提取有用信息。

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    Web 结构挖掘

    Web 结构挖掘专注于创建一种关于网页和网站的结构摘要。基于超链接和文档结构,生成这样的结构概要。

    主要使用 Pagerank 和超链接诱导搜索算法等算法来实现 Web 结构挖掘。通过发现网页之间的关系和链接层次结构,Web 结构挖掘在改进营销策略方面特别有用。

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    Web 使用挖掘

    Web 使用挖掘将其注意力集中在用户身上。它用于根据网站日志计算网站用户的分析。

    Web 服务器日志,客户日志,程序日志,应用程序服务器日志等不同的日志开始发挥作用。Web 使用挖掘尝试基于用户的交互来找出有用的信息。

    Web 使用挖掘很重要,因为它可以帮助组织找出客户的终身价值,设计跨产品和服务的跨营销策略,评估促销活动的功效,优化基于 Web 的应用程序的功能并提供更加个性化的内容访问他们的网络空间。

    下面就来介绍 10 种最流行的 Web 挖掘工具和软件。

    • Data Miner

    • Google Analytics

    • SimilarWeb

    • Majestic

    • Scrapy

    • Bixo

    • Oracle Data Mining

    • Tableau

    • WebScraper.io

    • Weka

    1.Data Miner(Web 内容挖掘工具)

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    Data Miner

    Data Miner是一种有名的数据挖掘工具,在从网页中提取数据方面非常有效。它将提取的数据提供到 CSV 文件或 Excel 电子表格中。

    Data Miner 为许多知名网站提供了超过 40,000 个公共解决方案。借助这些方案,你可以轻松获得所需的结构化数据。

    特征:

    • 提取表格和列表

    • 一键抓取

    • 抓取分页结果

    • 在登录/防火墙后面抓取页面

    • 刮动态 ajax 内容

    • 自动填写表单

    2. Google Analytics(Web 使用挖掘工具)

    Google Analytics被认为是最佳的商业分析工具之一,它可以跟踪和报告网站流量。

    世界上超过 50%的人都使用它做网站分析,它可以帮助你执行有效的数据分析,以便为业务收集洞察力。

    特征:

    • 广告和广告系列效果分析

    • 网站分析和测试

    • 受众特征和行为分析

    • 轻松集成 Google 的产品,如 Adsense、Adwords、Google 展示广告网络,Google 跟踪代码管理器等

    • 销售和转换工具

    • 网站和应用程序性能的数据分析

    3. SimilarWeb(Web 使用挖掘工具)

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    SimilarWeb

    SimilarWeb是一款功能强大的商业智能工具。借助此工具,用户可以快速了解网站的研究,排名和用户参与度。就 Web 测量和在线竞争情报而言,SimilarWeb Pro 是全球市场领导者。

    它能比较网站流量,发现有关竞争对手网站的特点并找出增长机会。它还可以帮助你同时跟踪各个站点的网站流量和流量增强策略。

    总之,SimilarWeb 是一个很好的工具,因为它可以帮助你跟踪你的整体业务健康状况,跟踪机会并做出有效的业务决策。

    特征:

    • 流量和互动指标

    • 搜索引擎优化和 PPC 关键字

    • 观众兴趣

    • 流量来源

    • 行业领袖

    • Google Play 关键字分析

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    Majestic(Web 结构挖掘工具)

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    Majestic

    Majestic是一个非常有效的业务分析工具,为搜索引擎优化策略,营销公司,网站开发人员和媒体分析师提供服务。

    Majestic 可以帮助你访问世界上最大的链接索引数据库。你可以获得可靠的最新数据,以便分析网站和竞争对手的表现。它还可以帮助你通过链接分析或链接挖掘对每个页面和域进行分类。

    特征:

    • 广告活动

    • 网站资源管理器

    • 批量反向链接

    • 搜索资源管理器

    • 网址提交

    • 关键字检查器

    • 邻里检查

    • 比较工具

    • 反向链接历史记录

    • 丰富的插件

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    Scrapy(Web 内容挖掘工具)

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    Scrapy

    Scrapy是一个很棒的开源 Web 挖掘工具。它可以帮助你从网站中提取数据,可以管理请求,保留用户会话,遵循重定向和处理输出管道。

    特征:

    • 从 HTML / XML 中选择和提取数据

    • 交互式 Shell 控制台

    • Cookie 和会话处理

    • HTTP 功能,如压缩,身份验证,缓存

    • 请求以异步方式进行调度和处理

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    Bixo(Web 结构挖掘工具)

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    Bixo

    Bixo是一个优秀的 Web 挖掘开源工具,在 Hadoop 之上运行一系列级联管道。通过构建定制的级联管道组件,你可以快速制定针对特定用例优化的专用 Web 挖掘应用程序。

    特征:

    • 获取子装配

    • 解析子组件

    • 缺少数据可视化功能

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    Oracle 数据挖掘(Web Usage Mining Tool)

    Oracle Data Mining(ODM)由 Oracle 设计。作为数据挖掘软件,它提供了出色的数据挖掘算法,可以帮助你收集洞察力,制定预测并有效利用 Oracle 数据和投资。

    借助 ODM,可以在 Oracle 数据库中找出预测模型,以便你可以轻松预测客户行为,专注于你的特定客户群并发展客户档案。你还可以发现交叉销售方面的机会,并找出欺诈的差异和前景。

    使用 SQL 数据挖掘功能,可以挖掘数据表和视图,星型模式数据,包括事务数据,聚合,非结构化数据,即 CLOB 数据类型(使用 Oracle Text 提取令牌)和空间数据。

    特征:

    • 分类

    • 回归

    • 属性重要性

    • 异常检测

    • 聚类

    • 协会

    • 特征选择和提取

    • 文本挖掘

    • 空间挖掘

    • Active Data Guard

    • 数据库库

    • 在线分析处理

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    Tableau(Web 使用挖掘工具)

    Tableau是商业智能行业中使用最快,最快速增长的数据可视化工具之一。它可以使你将原始数据简化为可访问的格式。通过仪表板和工作表可以很方便地进行数据可视化。

    Tableau 产品套件包括:

    • Tableau 桌面

    • Tableau Public

    • Tableau Online

    • Tableau Server

    • Tableau Reader

    特征:

    Tableau 具有许多使其受欢迎的功能。Tableau 的一些主要功能包括:

    • 数据驱动警报

    • 附加连接器

    • Tableau Bridge

    • 智能联接

    • PDF 连接器

    • 自动查询缓存

    • Android 改进

    • 切换视图并拖放

    • 突出显示并过滤数据

    • 共享仪表板

    • 用于数据查看的 Tableau Reader

    • 仪表板评论

    • 创建“无代码”数据查询

    • 将查询转换为可视化

    • 导入所有范围和大小的数据

    • 创建交互式仪表板

    • 字符串深入了解指导

    • 元数据管理

    • 自动更新

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    WebScraper.io(Web 内容挖掘工具)

    Web Scraper Chrome Extension 是用于抓取 Web 数据的最有用的工具之一。借助此工具,你可以制定有关网站导航的站点地图或计划。

    完成后,Web Scrape Chrome 扩展将遵循给定的导航并提取数据。在网络抓取扩展方面,你可以在 Chrome 中找到许多内容。

    特征:

    • 树/导航

    • 分页

    • 加载更多按钮

    • 云刮板

    • 一次运行多个刮刀

    • 安排刮刀

    • 下载 CSV 和 CouchDB 中的数据

    • 数据导出到 DropBox

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    Weka(Web 使用挖掘工具)

    Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。它包含用于数据准备,分类,回归,聚类,关联规则挖掘和可视化的工具。

    Weka 是根据 GNU 通用公共许可证发布的开源软件。

    Weka 主要被设计为分析来自农业领域的数据的工具,但最近完全基于 Java 的版本(Weka 3),其开发于 1997 年,现在用于许多不同的应用领域,特别是用于教育目的和研究。

    特征:

    • 数据预处理

    • 集群

    • 分类

    • 回归

    • 可视化

    • 功能选择

    以上是 10 种 Web 挖掘工具和软件的简单介绍,详细内容可以参考下方原文链接:

    http://www.prowebscraper.com/blog/web-mining-tools/

    译者简介:高级农民工(苏克),985 硕士转行 Python,热爱爬虫、数据分析和挖掘,本文首发于个人公众号「mocun6」。

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    c57c06b5a968271aeaf8637202d80679.png 真香,朕在看了!
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  • 文献检索——Web of Science

    千次阅读 多人点赞 2020-08-18 11:15:19
    什么是Web of Science 在介绍如何检索之前,先做一个简单的科普(为了通俗易懂,并不严谨,读完之后你能知道这些大概是个什么事,这样完全足够了)。 作为理工科的各位,肯定听说过“发一篇SCI,发一篇EI”之类的话。 ...

    Web of Science科普

    在介绍如何检索之前,先做一个简单的科普(为了通俗易懂,并不严谨,读完之后你能知道这些大概是个什么事,这样完全足够了)。不看科普直接跳到下一节即可。

    作为理工科的各位,肯定听说过“发一篇SCI,发一篇EI”之类的话。
    这个世界上有很多科研工作者,大家都会把自己的科研进展共享与大家分享,主要有两种方式 1.大家坐下来聊聊天[会议];2.写成作文儿[期刊]。 也就是大家常说的投会议、投期刊。
    会议会有会议文集,来开会的各位都说了些什么,做一下记录。这个记录就是你向会议发出的投稿。投期刊就不用多讲了,你要写一篇作文儿,跪求出版在某一本书上。

    这个世界上有很多学科,无数的研究方向,他们都有各自领域的期刊。当你也想加入进来做研究时,如何查询大家都进展到什么地步了呢?找一本期刊看看目录,按时间顺序博览古今,都是方法。1950年有一个老头儿提出了一种高效的方法引文索引(Citation Index, CI)。

    大家写作文儿的时候都会在最后附上我抄的借鉴的谁的文章,在此基础上我有编了创新了哪些内容。因此所有的文章之间可以分为四种关系:

    1. A借鉴了B(citing)
    2. B被A借鉴(cited)
    3. AB说的事情差不多,但是互相没借鉴(Relavant)
    4. AB说的事完全没关系

    通过这四种关系就能从你找到的任意一篇文献快速的了解清楚这个方向的研究情况。

    于是老爷子建立了著名的自然科学、社会科学、艺术和人文领域三大索引数据库:

    1. SCI(Science Citation Index)
    2. SSCI(Social Citation Index)
    3. A&HCI(Arts & Humanities Citation Index)

    其中我们理工科熟悉的就是SCI了。SCI这个数据库不记录具体的文章内容,他记录这篇文章的关系网络,以及各种对这篇文章的“社会地位”的分析。而Web of Science就是所有此类数据库的一个Web汇总版(在互联网不发达的年代,所谓SCI数据库就是就是一本非常厚重的,可以在图书馆借到的书。那时候想要用它查文献,就要去图书馆翻阅,记下你找到的论文关系网中论文的题目,再拿着这些题目去找论文原文来阅读)。

    Web of Science 的主界面
    Web of Science的界面很干净。可以看到Web of Science是Clarivate(科睿唯安)公司的产品,上边栏与Web of Science并列的其他栏目全部都是这个公司的其他产品(或许你熟悉其中的EndNote论文管理软件)。

    Web of Science收录的数据库
    除了SCI等数据库外,Web of Science还收录其他各个国家的各种数据库。SCI、SSCI、A&HCI数据库属于Web of Science核心合集中(毕竟这些数据库白手起家时的顶梁柱,称其为核心合集一点也不过分)。
    科普到此结束~

    Web of Science检索教程

    在这里插入图片描述
    首先我都会将数据库选择为Web of Science核心合集因为所有数据库中还包含中国、韩国、俄国等国家的引文索引数据库,追求高质量文章的研究僧们肯定要求精了呀,即便这样,也是海量的论文…我是理工科,我想只检索SCI数据库,也可以在下面的更多设置中只选择SCI数据库(可以选,但是没必要,毕竟理工科的文章不会被社会科学的数据库收录,要真收了,那还真有必要看看他的跨学科思想)~

    以下对常用的、能够满足科研需求的检索方式做一下讲解(Web of Science有很多专业且花里胡哨的功能,一般我们是用不到的。我只讲我觉得实用的,日后某些功能我亲测过好用后会及时补充哒)。完整教程可以到Web of Science官网上查询,本文的目的是从繁复的教程中精简出最实用的那些。

    基本检索

    在这里插入图片描述

    无用字段

    引文索引数据库中对一篇文献的记录是通过各种字段完成的,即记录一篇文献就是记录了它的:标题、摘要、关键字、作者、编者、机构作者、团体作者、出版年、地址、入藏号等等一堆东西。 在搜索时你可以指定要搜索什么,比如搜索团体作者字段,检索结果就是包含这条信息的所有文献。

    基本检索中一般只检索主题,为了内容完整性,其他基本不用的只做一下介绍。可以跳过不看

    • PubMed ID
      有一个称为MEDLINE的医学数据库,PublicMed ID就是这个数据库中每条记录的ID,比如检索148474*就能检索到所有以这个ID开头的所有MEDLINE记录。
    • 团体作者
      一篇文献的著作权属于某个团体或者机构,那么这个团体或机构就是这天文献的团体作者。很好理解,你是研究原子弹的,你有了研究进展,发了一篇论文,你敢说这个你的成果么?那肯定是团体的国家的呀。
    • DOI
      数字对象标识符(DOI)是电子文档的“二维码”,其实是一串字符串,用于唯一标识电子文档用的。就像书籍都有一个标识号称为ISBN,期刊也都有他的标识号称为ISSN。
    • 会议
      这个会议是你要检索的字段,当你选中它之后,你应该在搜索框中输入会议标题、地点、日期、赞助方,这些内容来做检索,检索到的内容还是被数据库收录的文章信息。如搜索(India AND 2000),第一条结果是:
      在这里插入图片描述
    • ORCID
      由于科研工作者的名字五花八门,所以每位科研工作者都可以申请一个名片,这张名片上会记录你所有发表的科研工作,以及你的一些个人信息。当然,还有这个用来代替姓名的ORCID,但是并不是所有作者都用这东西。

    其它的就不再列举了,总之,没用。比如我就想找个富婆包养我,我就筛选“财富”“颜值”“户籍”等我关心字段就好了,为什么要了解“快乐球数量”字段是什么意思呢?

    “主题”字段

    主题字段包含:标题、摘要、关键字、Keywords Plus(作者自己没写,但是被添加的相关关键词)。这些字段就已经能够清晰的描述一篇论文的重要信息了。
    在这里插入图片描述
    当然,如果你要查某个作者,那要选择作者字段,在主题字段下查人名是什么都查不到的

    PS:总有刁民问,老师让我调研,我怎么查了个寂寞?
    那是因为你把参考文献直接复制过来,还在主题字段下搜索,比如:
    Sebastian Kleis, Joachim Steinmayer, Rainer H. Derksen, and Christian G. Schaeffer, “Experimental investigation of heterodyne quantum key distribution in the S-band or L-band embedded in a commercial C-band DWDM system,” Opt. Express 27, 16540-16549 (2019)
    这里面既有作者,还有期刊,还有编号,年份,再加一个被引号引起来作为整个词的标题。在主题字段下怎么能查得到东西呢?主题字段只会匹配“标题、摘要、关键字、Keywords Plus”这四项呀。你会把你自己的名字作为关键词写进论文嘛~
    在这里插入图片描述
    结果就变成了这样。

    无论是论文数据库,还是浏览器搜东西,规则都是差不太多的。我见过很多人在百度上这样搜索:2020年最可爱的日本哔哔哔哔都有谁? 还不忘加上问号。
    你是问百度问题吗?它是一堆代码而已,没有思想,怎么能回答你问题呢?这些都是一个文字匹配的过程,你需要查询关键词。正确的搜索方式应该是:2020 空格 可爱 空格 日本 空格 哔哔 空格 排行。数据库也是如此~

    “作者”字段

    与上一节相同,只需要把检索字段换成作者即可。Web of Science在检索作者名字时,要求输入[姓氏+空格+名字首字母],如:检索作者Alessio Ferrari,需输入Ferrari A。(不同的检索平台对姓名检索的要求不同,要因地制宜。最重要的还是要分清哪个是姓,哪个是名。反正我是来回试一下,我分不出来…)

    此外为了检索更流畅,我们需要学习一点检索表达式~

    检索表达式&规则

    1. 检索运算符 and or not near/x same
      near/x和same运算符可以忽略,不常用。
      检索运算符不区分大小写,AnD、and、AND都是一样的。当搜索两个关键词时,空格默认为and。也就是为什么你输入一篇论文的标题却能搜到很多文献的愿意。如果你想只搜到这一篇,需要给它加上引号,才会将整个题目视作一个单词。
      运算符的优先级不用记,加括号就完事了 near/x>same>not>and>or
    2. 通配符 * $ ?
      $用来代替一个字符或什么都不做。如:检索flavo$r,可以检索到flavor和flavour,对于同一个单词的英美拼写差异非常有用。
      ?用来代替一个字符,它与$的差异就在于,不可以占坑不办事。如:检索Barthold?,可以检索到Bartholdi和Bartholdy等等。对于最后一个字符不确定的作者姓氏非常有用。(但是对我这种口语=0的英语渣渣,没啥用)
    3. 检索之神:“*”
      *可以代替任意长度的任意字符,但是使用*前至少要有三个字符,如:zeo*是合法的,ze*是不合法的。同理后面也是一样至少有三个字符,如*bio
      PS:星号的检索规则还有很多,只是因为程序员要把所有情况都考虑到,实际使用起来,那些规则基本用不上。记得*通配符只在检索主题字段的时候使用即可。 作者字段可以用吗?你想想你真的会用吗?还不是在一篇论文上看到谁的名字直接复制过来搜,怎么会用得到通配符,虽然有规则,但是没必要知道~
    4. 进阶规则:词形还原+词干提取
      词形还原是默认开启的,当你检索某个单词时,会自动检索相应的词根,以此避免词形变化带来的工作量。如:检索communicate
      在这里插入图片描述
      很多时候你会碰到检索出来的文章,并没有标黄的匹配词,为什么会检索到它呢?就是因为词形还原功能。上图右侧可以看到我检索的字段时标题,检索词为communicate。第二条结果中,有同根词communicating,同理,那些标题中含有communication的论文也会被检索到。
      PS:当你的检索词太简单时,检索结果非常多,只会显示部分结果,所以要想好检索词,不然1W个结果,你要手动筛选么?
      词干提取是类似的功能,也是自动打开的。当使用“”将单词或词组限定后,以及使用了通配符后,这两个功能就自动关闭了。

    被引文献检索

    这个功能非常实用,当你看到一篇经典论文的时候,想要查看他的后续发展情况,最快捷的方法就是查看有哪些文献引用了这篇论文。如果你想看这篇文章的前人贡献只需要查看这篇文献下给出的参考文献就可以了。而后续发展,就需要使用这个检索功能了!
    在这里插入图片描述
    我选择了一篇被引次数高达2000的文章举例。第一步,你要确定查看那篇文献的后续发展,上图就是第一步的检索。检索到你预期的文献后,选中它点击完成检索。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    于是你就找到了引用这篇文章的1960篇文章。你不可能都看一遍的。所以使用下方的高被引论文、热点论文进一步筛选。这下就只剩下30篇了,已经到了可以阅读的程度了。如此一来,你就能在短期内完成一个研究方向的大概了解喽~。

    高级检索

    由于基本检索中已经可以达到高级检索的效果了,为啥还要记高级检索的公式呢,反正我是懒,可以记,但是没必要。如下图所示:
    在这里插入图片描述

    分析检索结果

    Web of Science还有一个非常实用的功能那就是分析检索结果。直接上图吧(有一些细节问题没有全部展开,再有疑问,百度一下呗)
    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述
    通过对检索结果的分析,锁定相关课题研究内容的核心期刊/核心会议,对这些期刊/会议的持续关注,你就能一直走在学科发展的前沿。以此也了解到了该领域的大牛和科研机构,都可以作为你晋升道路的不二选择。

    后记

    Web of Science是一个非常有用的科研工具,我只介绍了其冰山一角,但是都是最实用的那些。做科研不要本末倒置,把精力花在学习工具使用上。这些方法、技巧,都是应该在论文查询和解决需求的过程中去慢慢掌握的,不要着急~
    本文对Web of Science的介绍,足够应付大家的科研需求了。
    各位,回见~

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