Книжная полка Сохранить
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц

Поиск информации по заданной теме с помощью научных поисковых систем

Покупка
Артикул: 805424.01.99
Доступ онлайн
600 ₽
В корзину
Описана методика поиска информации по заданной теме в сети Интернет с помощью различных специализированных научных поисковых систем. Приведены примеры реализации поиска посредством нескольких научных поисковых систем, ведения протокола поиска, анализа найденных документов, анализа документов, ссылающихся на данный, поиска полнотекстовых версий известных публикаций и поиска публикаций по авторам. Даны указания по реализации поиска научных публикаций по теме выпускной квалификационной работы бакалавра. Для студентов, обучающихся по специальности «Информационные системы и технологии» в МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Сакулин, С. А. Поиск информации по заданной теме с помощью научных поисковых систем : учебно-методическое пособие / С. А. Сакулин. - Москва : МГТУ им. Баумана, 2018. - 36 с. - ISBN 978-5-7038-5042-8. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2030824 (дата обращения: 29.03.2024). – Режим доступа: по подписке.
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов. Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в ридер.
Поиск информации по заданной теме 
с помощью научных поисковых систем

Учебно-методическое пособие

С.А. Сакулин

Федеральное государственное бюджетное  
образовательное учреждение высшего образования  
«Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана  
(национальный исследовательский университет)»

ISBN 978-5-7038-5042-8 

© МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018
© Оформление. Издательство  
 
МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018

УДК 004:002.513.5 
ББК 32.81
 
С15 

Издание доступно в электронном виде по адресу
ebooks.bmstu.ru/catalog/312/book1967.html

Факультет «Информатика и системы управления» 
Кафедра «Информационные системы и телекоммуникации»

Рекомендовано Научно-методическим советом 
МГТУ им. Н.Э. Баумана в качестве учебно-методического пособия 

 
Сакулин, С. А.
С15 
 
Поиск информации по заданной теме с помощью научных 
поисковых систем : учебно-методическое пособие / С. А. Саку-
лин. — Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2018. — 
32, [4] с. : ил. 
ISBN 978-5-7038-5042-8 

Описана методика поиска информации по заданной теме в сети 
Интернет с помощью различных специализированных научных поис-
ковых систем. Приведены примеры реализации поиска посредством 
нескольких научных поисковых систем, ведения протокола поиска, 
анализа найденных документов, анализа документов, ссылающихся на 
данный, поиска полнотекстовых версий известных публикаций и по-
иска публикаций по авторам. Даны указания по реализации поиска 
научных публикаций по теме выпускной квалификационной работы 
бакалавра. 
Для студентов, обучающихся по специальности «Информацион-
ные системы и технологии» в МГТУ им. Н.Э. Баумана.

УДК 004:002.513.5
ББК 32.81  

Предисловие

Издание содержит описание лабораторной работы, посвящен-
ной практическому освоению специализированных научных по-
исковых систем Глобальной сети и методов работы с ними для 
поиска научно-технических публикаций, в рамках дисциплины 
«Технологии поиска и анализа персонифицированной информа-
ции», входящей в базовую часть блока Б1 образовательной про-
граммы бакалавриата по направлению 09.03.02 «Информацион-
ные системы и технологии».
Цель лабораторной работы состоит в повышении результатив-
ности поиска информации в Интернете с помощью научных по-
исковых систем при написании студентами курсовых и квалифи-
кационных работ.
Главной задачей лабораторной работы является формирование 
у студентов навыков применения научных поисковых систем для 
поиска информации по заданной теме курсовой или квалифика-
ционной работы. 
После выполнения лабораторной работы студенты будут знать 
особенности работы с научными поисковыми системами и уметь:
— формировать списки ключевых слов и запросы по заданной 
теме для научных поисковых систем; 
— анализировать найденные документы и по результатам это-
го анализа корректировать информационную потребность в виде 
ключевых слов и запросов, вести протокол поиска, осуществлять 
анализ публикаций, ссылающихся на данную, проводить поиск 
известных публикаций и поиск по авторам;
— эффективно работать с различными специализированными 
научными поисковыми системами для ведения самостоятельной 
учебно-познавательной деятельности. 

Введение

В настоящее время благодаря повсеместному распростране-
нию электронных сетевых коммуникаций научные публикации 
становятся все более доступными широкому кругу заинтересо-
ванных лиц, в том числе и студентам, которые используют их 
в качестве источников информации для написания курсовых 
и выпускных квалификационных работ (ВКР). 
Успешность таких работ во многом связана с тщательностью 
подбора и анализа источников, которая, в свою очередь, зависит 
от навыков студентов в работе с научными поисковыми системами. 
Студенты часто не в состоянии в явном виде сформулировать 
запрос к научной поисковой системе, поскольку их интересует не 
публикация как таковая, а лишь ее часть, содержащая требуемую 
информацию. Такая ситуация возникает из-за трудности выявления 
связей между названием, автором публикации и искомой 
информацией. Кроме того, сама информационная потребность 
часто не до конца осознана и сформулирована, особенно на начальном 
этапе работы, и по мере обработки результатов поиска 
она меняется. Совокупность перечисленных факторов делает 
актуальным изучение методов работы с научными поисковыми 
системами, применяемых при освоении специализированных систем 
научного поиска. 
В настоящее время существует множество специализированных 
систем поиска научных публикаций, в частности Google 
Scholar, eLibrary, Scopus, Web of Science, электронные каталоги библиотек 
РГБ, ГПНТБ, МГТУ им. Н.Э. Баумана. К методам работы 
с такими системами относится ведение в той или иной форме 
протокола поиска, который позволяет фиксировать промежуточные 
результаты, избегать потерь информации и повторного рассмотрения 
уже рассмотренных источников, а также обеспечивает 
возможность возврата к рассмотренному источнику для изменения 
траектории перемещения по ссылочному графу. 
Система Google Scholar является частью поисковой системы 
Google и специализируется на поиске научных статей, книг и ма-

териалов конференций. Индексная база Google Scholar содержит 
как ресурсы открытого доступа, так и ссылки на коммерческие 
сайты издательств, предлагающие загрузить текст выбранной 
пуб ликации за плату. Качество информации в результатах поиска 
можно проверить косвенными методами, например по количеству 
источников, цитирующих найденный. Система также позволяет 
быстро найти работы-первоисточники, авторами которых 
являются основоположники соответствующих направлений. При 
ранжировании результатов поиска учитываются индексы цитирования 
публикации и ее автора, а также рейтинг издания, опу-
бликовавшего статью или книгу. Список результатов содержит 
все доступные системе копии найденного ресурса. Для поиска 
публикаций на русском языке эта система представляет больший 
интерес, чем Scopus или Web of Science, поскольку, в отличие от 
них, содержит относительно большое количество описаний пуб-
ликаций на русском языке. В процессе подготовки студенческих 
исследовательских работ удобно пользоваться вспомогательным 
инструментом Google Scholar, позволяющим копировать ссылку в 
том или ином библиографическом формате в отчет по лаборатор-
ной работе и в список литературы. Поиск статей в этой системе 
осуществляется так же, как и в Google, с помощью ввода запроса 
в поле поиска.
Система eLibrary — российская база данных научного цити-
рования, которая содержит около 9 млн публикаций, а также ин-
формацию о цитировании этих публикаций из более чем 6 тыс. 
российских журналов. Эта система предоставляет доступ к мно-
жеству полнотекстовых версий проиндексированных в ней пу-
бликаций. Для получения доступа необходима регистрация в си-
стеме eLibrary.

Оборудование и объект изучения 

В качестве лабораторной установки используется персональ-
ный компьютер с доступом в Глобальную сеть, работающий под 
управлением ОС Windows, на котором установлен интернет-брау-
зер, а также текстовый редактор Microsoft Word или какой-либо 
другой.
Объектом изучения в настоящей лабораторной работе явля-
ются специализированные научные поисковые системы Глобаль-
ной сети, а также методы и процесс поиска информации в них.

Порядок выполнения работы

Задание 1. Формирование списка ключевых слов,  
публикаций и авторов 

1.1. Открыть текстовый редактор Microsoft Word через меню 
«Пуск». Создать новый документ, сохранить его под именем  
«Отчет_поиск_ФИО_индекс_группы.docx», указав в имени фай-
ла свою фамилию, инициалы, индекс группы. 
1.2. Сформировать титульный лист по прилагаемому образцу.
1.3. Внести в отчет название темы курсовой или квалифика-
ционной работы, а также краткое описание результатов выполне-
ния лабораторной работы «Поиск информации по заданной теме 
с помощью универсальных поисковых систем». По этому описа-
нию выбрать не менее семи ключевых слов, публикаций и авто-
ров публикаций, связанных с темой ВКР. 
1.4. Перевести ключевые слова на английский язык и допол-
нить список ключевых слов в отчете. Файл отчета сохранить. 

Задание 2. Предварительный поиск публикаций

2.1. Открыть браузер, в адресной строке набрать адрес  
Google.ru и в строке поиска ввести «гугл академия».

2.2. В появившемся окне поиска ввести последовательно вы-
писанные запросы.
2.3. Повторить пункты 2.1 и 2.2 не менее трех раз для несколь-
ких специализированных научных поисковых систем в соответ-
ствии с вариантом задания. В разные окна браузера загрузить 
главные страницы этих систем. 
2.4. Сравнить главные страницы научных поисковых систем. 
С помощью справочных систем ознакомиться с основными сред-
ствами простого и расширенного поиска в этих системах.
2.5. В строке поиска каждой научной поисковой системы на-
брать последовательно выписанные запросы. Результаты пред-
варительного поиска зафиксировать в отчете в виде таблицы 
(см. рисунок), содержащей следующие столбцы: запрос, название 
научной поисковой системы, общее количество результатов по-
иска по запросу к системе, число пертинентных результатов на 
первой странице выдачи (предварительная оценка количества 
ссылок, соответствующих информационной потребности, оцени-
вается по их краткому описанию на странице выдачи поисковой 
системы).

Запрос
Поисковая 
система

Количество
результатов
поиска

Количество  
пертинентных  
результатов поиска

Таблица результатов предварительного поиска

2.6. Проанализировать полученные результаты с учетом спе-

цифики применяемых научных поисковых систем. Сделать вы-
воды относительно эффективности применения тех или иных 
систем для обработки сформированных запросов. Анализ резуль-
татов и выводы кратко записать в отчет. 
2.7. Рассмотреть каждый из отмеченных в качестве пертинент-
ных результатов выдачи поисковых систем. Для этого необходимо 
открыть соответствующую ссылку и ознакомиться с ресурсом. Ре-
зультаты занести в отчет в виде списка со сквозной нумерацией, 
содержащего следующие пункты: 
•• формулировка запроса;
•• название поисковой системы и количество пертинентных 
результатов выдачи на первой странице;

•• результат выдачи в виде данных публикации с кратким опи-
санием и примечаниями по содержимому и его соответствию ин-
формационной потребности (вид ресурса: полнотекстовый или 
краткое описание, дата создания, как соотносится с заданной те-
мой, авторы и т. п.); 

•• оценка пертинентности (соответствия результата поиска 
первоначальной информационной потребности) после ознаком-
ления с содержанием по пятибалльной шкале (1 — полностью не 
соответствует, 2 — мало соответствует, 3 — частично соответствует, 
4 — не полностью соответствует, 5 — полностью соответствует). 

2.8. Проанализировать публикации из списка, сформирован-
ного по результатам выполнения задания 1. Пертинентные пу-
бликации занести в отчет в соответствии с п. 2.7. 

2.9. Проанализировать публикации авторов из списка авто-

ров, сформированного по результатам выполнения задания 1. 
Пертинентные публикации этих авторов занести в отчет в соот-
ветствии с п. 2.7. 

2.10. Проанализировать наиболее пертинентные публикации 

из составленного по результатам предыдущего пункта списка на 
предмет ссылающихся на них публикаций с помощью системы 
Google Scholar. Пертинентные публикации, найденные в списках, 
ссылающихся на данную публикацию, занести в отчет в соответ-
ствии с п. 2.7. 

Задание 3. Обзор публикаций 

Детально ознакомиться с найденными полнотекстовыми версиями 
наиболее пертинентных публикаций. Результат ознакомления 
внести в отчет в виде текстового обзора публикаций. В заключение 
обзора по его результатам уточнить и конкретизировать 
задание на ВКР в виде обобщенной постановки задачи работы.

Отчет по лабораторной работе 

Отчет оформляют в электронном виде в формате Microsoft 
Word. Отчет должен включать следующие элементы: 
•• титульный лист;
•• заголовок задания 1;
•• ключевые слова, публикации, авторы по заданной теме в 
виде списков;

•• заголовок задания 2;
•• таблицу (см. рисунок) с запросами, названиями научных поисковых 
систем, общим числом результатов и числом пертинент-
ных результатов;
•• выводы по таблице;
•• результаты предварительного поиска в виде многоуровневого 
списка со сквозной нумерацией;
•• заголовок задания 3;
•• краткий обзор публикаций с выводом в виде обобщенной 
постановки задачи для ВКР. 
Для успешной защиты лабораторной работы студент должен 
продемонстрировать несколько полнотекстовых публикаций 
в соответствии с заданием 2, представить отчет по лабораторной 
работе и ответить на контрольные вопросы.

Вопросы для самоконтроля

1. Какова цель изучения методов поиска научно-технической 

информации в Интернете? 

2. Приведите примеры научных поисковых систем.
3. Дайте характеристику научной поисковой системы.
4. Объясните значение терминов «ключевое слово», «релевантность» 
и «пертинентность».

5. Каким образом оценивают релевантность и пертинент-
ность?

6. Дайте общую характеристику организации поиска информации 
по заданной теме в Интернете с помощью научных поисковых 
систем.

Пример выполнения лабораторной работы 

Рассмотрим задание на ВКР бакалавра по теме «Методы адаптации 
пользовательского интерфейса на основе популяционных 
алгоритмов оптимизации». Поиск информации выполнен с помощью 
универсальных поисковых систем. 
Внимание! Ссылки на некоторые ресурсы могут оказаться 
неработающими. За время подготовки издания к публикации 
часть ресурсов перестает поддерживаться владельцами или перемещается 
на другие адреса. 

Задание 1. Формирование списка ключевых слов,  
публикаций и авторов 

Традиционно удобство (юзабилити) пользовательских интерфейсов 
оценивают экспертным путем. При этом лица, выступаю-
щие в качестве экспертов, должны обладать глубокими знаниями 
и опытом в области разработки и модификации интерфейсов, что 
часто может быть недостижимым. От уровня удобства (юзабили-
ти) страницы напрямую зависит ее посещаемость и конверсия. 
Графическое представление в виде тепловых карт применяют для 
отображения активности мыши, кликов, а также траектории дви-
жения взгляда пользователя на веб-странице. Некоторые универ-
сальные поисковые системы учитывают юзабилити сайтов при 
ранжировании результатов. 
Генетический алгоритм применяют для визуального проекти-
рования интерфейсов веб-страниц, для его реализации использу-
ют тепловые карты. 
Биоинспирированные (популяционные) алгоритмы оптими-
зации применяют для нахождения субоптимальных решений за-
дач повышенной размерности, для которых непригодны класси-
ческие оптимизационные алгоритмы. Такие алгоритмы находят 
применение для решения задач в области геоинформатики, для 
компоновки блоков аппаратуры. Идея биоинспирированного по-
иска решений заключается в копировании поведения природных 
объектов и последующем вычислении функции пригодности (или 
фитнес-функции). 
По приведенному описанию выпишем ключевые слова и 

слово сочетания: 

1) оценка юзабилити пользовательских интерфейсов; 
2) оценка удобства пользовательских интерфейсов; 
3) тепловые карты интерфейсов;
4) генетический алгоритм оптимизации интерфейсов; 
5) биоинспирированный алгоритм оптимизации;
6) биоинспирированный алгоритм оптимизации интерфейса;
7) популяционный алгоритм оптимизации интерфейса.
Переведем эти словосочетания на английский язык: 
1) interface usability evaluation; 
2) interface heat map;
3) user interface evaluation;
4) genetic algorithm for interface optimization; 
5) bioinspired optimization algorithm;

Доступ онлайн
600 ₽
В корзину