读秀检索教程全解

读秀及EBSCO文献检索教程中文电子图书检索1、 读秀学术搜索简介读秀是由海量全文数据及资料基本信息组成的超大型数据库，为用户提供深入到图书章节和内容的全文检索，部分文献的原文试读，以及高效查找、获取各种类型学术文献资料的一站式检索，周到的参考咨询服务，是一个真正意义上的学术搜索引擎及文献资料服务平台。读秀学术搜索将超星已经数字化加工制作完成的245多万种电子图书全部打碎，并以目次、章节重新组合成一本大书、一本拥有310万种图书书目数据、2.5亿多条目次、10亿多页全文的“大百科全书”。并以百度、Google的搜索框方式为读者提供简洁、简便搜索功能，读者搜索的任何一个知识点、关键词、一句话、一个字、一个词、一段文字、一张图片等都可以在图书找到它的出处、前言后语等，并直接阅读原文等，是真正意义上实现了“集天下之书为一书”的愿望。图1 读秀简介二、济南大学图书馆读秀济南大学图书馆已经收录读秀学术检索，对于文件的下载阅读很方便了，所以选择济南大学内网读秀检索进行检索过程。 1.首先，百度搜索“济南大学图书馆”图2 百度搜索示意2、 进入济南大学图书馆首页图3 济南大学图书馆首页点击下面的数据资源中的读秀知识库，进入下一个页面选择教育网入口：进入济南大学学术搜索之读秀搜索，如下图：图4 读秀搜索首页 三读秀数据库检索过程及结果读秀学术搜索提供知识、图书、期刊、报纸、学位论文、会议论文、专利、标准、视频等9个主要搜索频道，下面选取几种常用的检索过程进行展示。（一）知识检索知识频道，是将数百万种的图书等学术文献资料打散为6亿页资料，当读者输入一个检索词，如“共同配送”，读者将获得9434条资料中所有包含“共同配送”这个关键词的章节、文章等。并且可以对任何一个章节进行730页不等的试读。如下图图5 知识检索界面检索结果如下图6所示图6 知识检索结果界面在图6知识检索结果界面，您可以通过右上角的“在结果中搜索”来缩小检索范围。点击标题或“本页阅读”即可查阅文献，右侧为各频道的相关检索结果，其中将图书、期刊、报纸、学位论文、会议论文等一一细致的分类。 （二）学位论文检索 以搜索“共同配送”相关资料为例，在搜索框中输入“共同配送”点击中文搜索 1、简单搜索图7 学术论文搜索搜索结果如下图8所示，有178条搜索结果 图8 简单搜索结果选取“快递企业共同配送合作联盟的构建及利益分配问题的研究”这篇文章为例，点击进入如下图9，由于读秀不支持在线阅读，所以进行文章的下载阅读，点击邮箱接收全文。图9 学术搜索结果图10 邮箱填写图11 邮箱填写成功2、 高级检索因为简单检索只根据关键字检索，需要从得到的结果再次筛选，而选择高级检索会更加节省时间，下面继续以“共同配送”相关资料额查询为例。图12 高级检索关键词选择“城市”与“共同配送”，年度限定在2010年至2015年，点击高级检索按钮，检索结果如下图图13 高级检索结果检索结果较少到了13条，选择“城市物流共同配送模式研究”这篇文章，邮箱接收就可以查询关于城市共同配送模式研究相关的研究成果。3、 专业检索继续以“城市共同配送”为方向查找文献，检索式为： K=共同配送*K=模式*(2000=Y=2015)图14 专业检索 检索结果如下图15所示：检索结果相对与普通检索以及高级检索，精简到了2条，则可以直接选取例如“物流共同配送模式与实施对策研究”这篇文章，选择邮箱接收，就可以查阅了。其他类型的数据检索均如上述所展示的，在这不在赘述。外文数据库检索以EBSCOhost数据库为例，本数据库济南大学图书馆也已经收录，下图1为其首页图1 EBSCOhost数据库首页选择ASP&BSP自然&社会学科全文数据库，其中收录了SCI/SSCI1600种全文期刊。图2 EBSCOhost检索框1、 基本检索选择以“common distribution”为搜索关键字为例，选择Basic Search，Academic Search Premier数据库，点击search，检索结果如下图3所示有6457种结果：图3 基本检索结果 选取第一篇文章，点击进入如下图4所示图4 检索结果因为EBSCOhost支持语言选择，我们为了方便使用也可以选择简体中文显示，点击左侧的PDF全文，进入文章全文阅读页面如下图5所示：图5 全文阅读界面此界面滑动鼠标就可以阅读整篇文章，如需下载，则点击右下角小工具中的保存按钮，则会弹出下载框如下图6所示，选择下载位置点击下载即可将PDF格式的文档保存：图6 下载页面2、 高级检索首先点击Advanced Search进入高级检索页面，如下图7所示:图7 高级检索页面在检索框里面输入“common distribution”AND框输入“city”选择相应的字段，限制条件选择如下图8所示，时间限定2010到2016年，全学术搜索图8 高级检索检索结果如下图9所示：图9检索结果搜索的条目从6457条缩减到了55条，然后从中筛选最贴近主题的文