【万方专业检索式格式及例子】在进行学术研究或资料查找时，使用专业的检索工具可以大大提高效率。万方数据资源系统作为国内重要的学术数据库之一，提供了多种检索方式，其中“专业检索”功能尤为强大。它允许用户通过特定的检索式对文献进行精准搜索，帮助用户快速定位所需信息。
为了更好地掌握万方的专业检索方法，本文将总结其基本检索式格式，并结合实际例子进行说明，便于用户理解和应用。
一、万方专业检索式的基本格式
万方专业检索支持多种字段组合和逻辑运算符，常见的检索式结构如下：
| 检索类型 | 格式示例 | 说明 |
| 单字段检索 | `TI="人工智能"` | 在标题中检索“人工智能” |
| 多字段组合 | `TI="人工智能" AND KY="机器学习"` | 同时在标题和关键词中检索 |
| 逻辑运算符 | `TI="人工智能" OR TI="深度学习"` | 在标题中检索“人工智能”或“深度学习” |
| 截词检索 | `TI="人工智?"` | 匹配“人工智能”、“人工智障”等 |
| 范围检索 | `PY=[2010-2020]` | 检索2010至2020年间的文献 |
| 作者检索 | `AU="张三"` | 检索作者为“张三”的文献 |
二、常见检索式举例
以下是一些实际应用中的检索式示例，供参考：
| 检索需求 | 检索式 | 说明 |
| 查找“人工智能”相关论文 | `TI="人工智能"` | 仅在标题中查找 |
| 查找“人工智能”且包含“机器学习”的文章 | `TI="人工智能" AND KY="机器学习"` | 标题和关键词同时满足 |
| 查找“人工智能”或“深度学习”的文章 | `TI="人工智能" OR TI="深度学习"` | 任一标题匹配即可 |
| 查找“人工智能”相关的综述文章 | `TI="人工智能" AND SU="综述"` | 标题含“人工智能”，且属于“综述”类文献 |
| 查找2018年以后的“大数据”相关文献 | `TI="大数据" AND PY=[2018-2025]` | 时间范围限定为2018年至今 |
| 查找“李四”发表的文章 | `AU="李四"` | 作者字段检索 |
| 查找“人工智能”但排除“医疗”相关内容 | `TI="人工智能" NOT KY="医疗"` | 排除关键词“医疗” |
三、使用建议
1. 合理使用逻辑运算符：AND、OR、NOT是构建复杂检索式的重要工具，能有效提高检索精度。
2. 灵活使用截词符号：如“人工智?”可匹配多种变体，适用于不确定拼写或术语的情况。
3. 结合多字段检索：例如标题+关键词+作者，可更全面地覆盖目标文献。
4. 注意时间范围限制：对于时效性较强的课题，建议设置合理的年份范围。
5. 多次尝试与调整：根据检索结果不断优化检索式，逐步缩小或扩大范围。
通过掌握这些基本的检索式格式和使用技巧，用户可以在万方数据库中更加高效地获取所需的学术资料。希望本文对大家在科研过程中有所帮助。
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