搜索和過濾的區別

① 搜索與推薦那些事兒

搜索的場景故名思義，就是用戶提供想要尋找的內容的描述，系統返回給用戶匹配到的結果，常見的場景如文字輸入框的搜索，圖片搜索，聽音識曲，標簽篩選等，看似很多場景，其實只是用戶輸入內容的形式不同。

推薦的場景我們常見的有各大App首頁的個性化推薦（如猜你喜歡/每日歌曲推薦），選擇頁面的關聯推薦（買了還買，看了還看，買了它的用戶還買等等）等，推薦的場景更加的豐富，因為沒有用戶提供的內容的限制，場景更具多樣性，推薦方法也多種多樣，例如基於內容的推薦，基於用戶行為的推薦，協同過濾等等。

各大互聯網平台由於 服務內容不同，平台成熟度的不同 ，對搜索和推薦的偏重程度也就不盡相同，但都是缺一不可。

例如對於房地產應用來說，用戶目標明確，搜索服務會帶來更大的購買力，但關聯推薦會給用戶帶來更多的選擇，同樣也是不可缺少的。

對於短視頻平台而言，由於用戶較難通過文字或圖片提供內容的描述，那麼自然會偏重推薦服務。

對於電商在初期肯定是搜索服務帶來了更多的購買率，當購買率到達瓶頸時，推薦帶來的購買率就是突破瓶頸和繼續發展的必要手段。

不論搜索還是推薦，實際上對於用戶來說，都是一個提供服務的黑盒，它能夠根據用戶/物品/場景等信息，從候選物品的池子中選出與用戶匹配的的物品列表。

不同的是對於搜索服務，還額外提供了用戶對於自己訴求的描述信息（當然可能描述的並不準確）。

輸入的區別天然的導致了用戶對於結果的不同期待：

推薦系統更強調個性化，甚至更注重驚喜感。往往要在准確性和多樣性之間作出權衡；搜索系統更強調相關性，如果搜索結果與用戶的目標不符，用戶的接受程度會很差，個性化對於搜索系統來說既沒意義又有風險。

對於推薦系統來說，排序更加重要，因為只有最開始的推薦結果吸引了用戶，用戶才可能向後瀏覽。

對於搜索系統來說，召回更加重要，因為用戶會主動向後瀏覽，以期望找到自己的目標，但如果最終沒有找到，也就是搜的不全，就會有很差的用戶體驗。

提到搜索系統，往往會提到馬太效應，只有與用戶搜索的結果更為匹配的物品才會被呈現給用戶，讓用戶得到快速滿足，那麼滿足需求的物品那麼多，搜索的越准確，用戶就越不會向後瀏覽，最終點擊的熱度就只會集中在少量的物品上。這也就是為什麼廣告最初誕生在搜索系統中的原因。

提到推薦系統，往往會提到長尾效應，也就是讓用戶時刻保持新鮮感和驚喜感，考慮用戶的長期興趣，提高用戶粘性，期望留住用戶，並提供持續的服務，這也就是為什麼刷短視頻停不下來的原因。

搜索的數據實時性要求是特別高的，數據常常要求秒級更新，例如一個商品已經沒有貨了就不應該被搜出來了。而推薦的數據很多是可以容忍天級更新的，由於推薦要考慮大量的用戶行為信息，一定是具有一定滯後性的。

搜索與推薦本質上都是當前時代信息過載的產物，解決的根本思路都是通過匹配（召回）、排序為用戶在過載的信息中挑選出用戶想要的信息。只是根據業務場景的不同，在召回，排序階段考慮的側重點不同。

推薦服務中基於內容的推薦實際上相當於一種無聲的搜索，常常在實現時會採用搜索服務的中的倒排索引等技術，例如基於內容的推薦，常常是通過規則或推薦模型得到用戶感興趣的內容的標簽，然後利用搜索服務的方法進行標簽搜索和匹配即可得到最終的推薦列表。

當搜索出來符合用戶的數據量很多時，需要根據推薦服務中用戶畫像等結果幫助搜索服務匹配用戶的需求。例如周一的晚上進行搜索得到的結果列表和周五的晚上進行搜索得到結果列表就會有所差異。

推薦與搜索常常在一個頁面中協同為用戶提供服務，例如搜索引擎搜索結果頁面的關聯推薦，電商軟體搜索瀏覽頁面的相關推薦等。

一般而言，一個企業的搜索引擎，由於在初始階段業務線不多，提供簡單的搜索服務即可。隨著業務的不斷增多，對搜索需求的不斷抽象和統一，逐漸可以發展為平台階段，提供多數據源的寫入與多業務的統一搜索能力，不同業務的不同需求可以靈活配置。

等到業務線不斷增多，對接業務的工作占據了大部分的開發時間時，開發更加方便的運維與管理能力，幫入業務自助接入平台就能夠進一步提高搜索功能開發的效率，此時搜索架構就進入到了運維更為便捷的雲平台的階段。

對於推薦引擎，起步階段一般會採用基於內容的推薦方法，由於數據不足，企業初期會基於業務側提供的經驗規則對物品和用戶進行標注，然後通過在線匹配標簽的方式進行推薦。繼續發展，隨著業務的不斷豐富和迭代，會對推薦系統有更多的期望，當不斷修改或增加經驗規則卻滿足不了業務需求時，就需要一些基於模型的推薦方法以及個性化的推薦的服務了。再進一步，與搜索引擎一樣，推薦引擎也需要對接多個業務線，向平台階段發展，提供統一的公共服務，通過配置滿足不同的業務線的需求。

從上面的介紹和架構演進我們可以發現，推薦和搜索的架構有很多可以復用的地方，因而可以進行架構的統一。

不論是搜索還是推薦，都會經歷召回-排序-重排等流程，最終得到呈現給用戶的物品列表，只不過流程中各個階段的目標會不太相同。

被搜索的物品和被推薦的物品是統一的，召回排序訓練模型時所需要的埋點數據/用戶行為數據等也是統一的，那麼自然獲取數據/處理數據的平台自然就是可以復用的。

搜索和推薦發展到一定階段，當簡單的專家規則不再能夠支撐復雜的搜索和推薦需求時，都會發展到基於模型進行召回排序的階段，此時都需要根據用戶數據/物品數據/埋點數據進行模型訓練，只不過由於二者的訓練目標不同，訓練的模型的參數可能會不相同，但演算法平台或者大家常說的機器學習/AI平台是可以復用的。

由於業務需求的不斷變化，模型的不斷更替，通過A/B Test平台能夠通過分流的方式拿到真實的生產環境中的用戶反饋，以幫助企業不斷驗證和優化搜索和推薦策略。

可以通過配置中心針對不同業務和服務配置不同的搜索和推薦策略，並且提供便捷的一鍵部署能力。

所以很多公司，在業務領域上搜索和推薦分屬於不同的部門，但很多的公共的部分都有成熟的內部平台可以快速復用。

本篇文章介紹了搜索和推薦的區別與聯系，架構演進以及架構統一。我們都知道架構是因為需求的擴增而不斷演進來的，例如從服務階段發展到平台階段，是因為要提高多業務的對接效率；從基於內容的推薦到復雜的融合在線用戶畫像和離線用戶畫像的個性化推薦，是因為簡單基於規則或標簽的推薦無法滿足用戶和業務側的需求。

所以不要在一開始被過於復雜的架構綁住手腳，可以針對自身業務的需求進行搜索/推薦的簡單架構設計，然後逐步演進和優化架構。

參考內容： https://www.6aiq.com/article/1601333030483

文/Thoughtworks 侯瑜美
原文鏈接： 從架構演進和統一看搜索與推薦-Thoughtworks洞見

② 檢索和搜索有什麼區別嗎

檢索:
通過詞句查找相關的全文是瀏覽器端常用的方法，ASP類似於CGI，也可以進行簡單的文本方式全文檢索.
簡單講搜索沒檢索來的全面徹底.

檢索方法介紹：
確定被檢索的文件。將它們保存在同一文件夾中。文件的類型可以是任何文本類型（包括.htm網頁文件類型,這里主要針對.htm）
建立被檢索文件的信息庫。其中主要包含文件名，文件標題等。
用ADO方式訪問資料庫。建立記錄集對象。
逐個打開記錄集中當前記錄所指向的文件。用查找的字串對文件的全文本進行匹配比較。
將符合條件的文件標題輸出到客戶端Web頁，並加入指向該文件的超鏈，以供用戶選擇瀏覽。
技術要點：
匹配字串的長度。由於瀏覽器端的數據經過編碼傳到伺服器端，ASP通過其內建對象Request取得的數據也並非完全是用戶輸入的有用信息，所以要加以處理。可以在輸入字串後附加一標志字元（如#或chr(7)）。本文將採取另一種方法，即計算有效信息的長度。從而截取所需的字串。
創建腳本的文件系統對象Scripting.FileSystemObject，從而打開文本流以讀入。
特點：
直接對.htm文件進行全文檢索，省卻許多轉換過程。.htm文件又用於網頁的顯示，一舉兩得。
應用ASP，簡單明了，易於實現。

③ 瀏覽器過濾是什麼意思跟搜索引擎的區別

瀏覽器過濾 可以過濾指定網址和關鍵字
但是不同的瀏覽器不同。現在有些瀏覽器可回以答過濾掉 廣告

圖片相關文本的搜索過濾一般都是伺服器過濾的和瀏覽器沒得關系。如果你使用了特殊軟體 一些搜不到的網頁在相同的瀏覽器裡面還是可以訪問的

④ 常用搜索引擎的區別

我們平時都會用搜索引擎。你知道常用的這幾個有什麼區別嗎?下面就跟著我一起來看看吧。

常用搜索引擎的區別
1、Altavista

Altavista是目前互聯網上採集范圍最廣，資料庫容量最大同時查詢功能也最為強大的一個搜索引擎，它提供目錄查詢和關鍵詞查詢，關鍵詞檢索分為簡單檢索和高級檢索，利用高級檢索你可以完成極其復雜的查詢，它支持常用的布爾運算符、嵌套、近似搜索等，另外你還可以對查找的范圍、語種等進行限制，對查詢結果還可進行多種翻譯，還可根據用戶的查詢結果，自動生成一份關鍵詞表，用戶可以選擇自己想 要的關鍵詞，從而提高查詢的准確率。

2、Excite

Excite是一種能在大型資料庫中進行快速概念檢索的搜索引擎，支持目錄檢索和關鍵詞檢索，Excite在處理關鍵詞時使用了智能概念提取技術，因此，在查詢時，不僅能檢索出直接包含關鍵詞的網頁，也能檢索出那些雖然沒包含你的關鍵詞，但包含了與這些關鍵詞相關的其它詞彙的網頁，在檢索結果顯示上，將給出三種結果：專家選擇的站點目錄、結果網頁和新聞報道，在高級檢索中，你可以有各種檢索選擇，另外還提供了若干專題檢索。

3、HotBot

HotBot最有特色的是它的強大的檢索功能，你可以通過它的下拉菜單自己定義復雜的查詢，在高級查詢裡面，除了提供詞彙組配、語言、時間、結果數量、結果內容等限制條件選擇框外，還提供了更多進一步限制和優化檢索條件的選擇框，利用它，你可以實現更精確的查詢。HotBot的一個重要特色就是不僅對詞彙進行索引，還能對網路資源的多個特徵進行索，引使你可准確地檢索到特定的資源。

4、Infoseek

Infoseek提供對萬維網站點、新聞報道、公司信息和新聞組的檢索，支持目錄檢索和關鍵詞檢索，在使用關鍵詞檢索時你可以輸入用自然語言表達的一段話來作為檢索要求，在高級檢索中，它提供了多個選擇框供你輸入各種檢索限制或選項。Infoseek的檢索結果分為萬維網站點主題目錄和結果網頁兩部分，以方便用戶查找信息的不同要求。另外 ，Infoseek還提供了若干種形式來修改或優化檢索，以提高檢索的准確率。

5、Lycos

Lycos從索引的網頁數量上來看是一個中型的搜索引擎，但Lycos並不局限於搜索引擎功能，而是力圖建立一個引導用戶進入其他站點的門戶。這可以在 燜鶻峁?趁嬤械玫街な擔??喚鎏峁┝思燜鶻峁?畔ⅲ??一固峁┝舜罅康難≡癜磁ィ??緔駛愎叵怠⒓燜鞫韻笠約把≡窠峁??車撓鎇緣齲?詬嘸都燜髦校?固峁┝?種排序方法供你顯示檢索結果。

6、Yahoo

Yahoo既有目錄檢索、關鍵詞檢索，也有專題檢索，內容豐富。在Yahoo的檢索方式中，你可以選擇在類目、網頁、當前文件索引和最新新聞四個資料庫中進行搜索，同時你還可以使用各種布爾操作符，在高級檢索中，你可以定義各種智能搜索方式，以提高命中率，如果用戶的關鍵詞在Yahoo中檢索不到結果，它不會自動將查詢轉交給Altavista，由它來為用戶作進一步的查詢。
Google與網路的特點
Google的特點

google秉持著開發“ 確解用戶之意, 切返用戶之需” 的“ 完美的搜索引擎” , 使得搜索方式發生了根本性變化, 在業界獨樹一幟, 其強大的功能和獨到的特點就在於：

(1) “ 網頁快照” 功能。能從google伺服器里直接取出緩存的網頁。如果原地址打開很慢, 那麼可以直接查看google緩存頁面, 因為google伺服器速度極快;如果原鏈接已經死掉或者因為網路的原因暫時鏈接不通, 那麼可以通過google快照看到該頁面信息;如果打開的頁面信息量巨大, 一下子找不到關鍵詞所在位置, 那麼可以通過google快照, 因為快照中google用黃色表明關鍵字位置。

(2) “ 單詞英文解釋” 功能。寫英文文章的時候, 最頭疼的事情就是對某個英文單詞的用法不確定。現在有了google, 一切就迎刃而解了!無論你是想查找某個生詞的意思還是想了解某個單詞的用法, 均可使用在線詞典。

(3) “ 網頁翻譯” 功能。google提供了網頁翻譯功能, 雖然目前只支持有限的拉丁語、法語、西班牙語、德語和葡萄牙文, 但是不得不承認, 這是個傑出功能, 只要你點擊“Translate this page ” 按鈕, google為你提供了人工智慧的機器翻譯, 翻譯出來的結果讓你大致能夠看得明白。

(4) “ 搜索結果過濾” 功能。網路上的成人信息浩如煙海, 而且很多站點具有欺騙或者其他不良企圖, 瀏覽者很容易掉入其中的陷阱。為此google新設立了成人內容過濾功能, 見google的設置頁面,不過, 中文狀態下的尚沒有這個功能。

(5) “ 超文本匹配分析” 功能。google的搜索引擎, 同時也分析網頁內容,

它並不採用單純掃描基於網頁的文本的方式, 而是分析網頁的全部內容以及字體、分區及每個文字精確位置等因素, 同時還會分析相鄰網頁的內容, 以確保返回與用戶查詢最相關的結果。

(6) “ PageRank,” 技術。通過對由超過5000萬個變數和20億個詞彙組成的方程進行計算,PageRank能夠對網頁的重要性做出客觀的評價, 它並不計算直接鏈接的數量, 而是將從網頁A指向網頁B的鏈接解釋為由網頁A對網頁B所投的一票, 這樣會根據網頁B所收到的投票數量評估該頁的重要性, 提供准確率極高的搜索結果。

(7)“ 圖片搜索” 功能。google可以檢索390000000張圖片, 並稱為“ 互聯網上最好用的圖像搜索工具” , 對中國用戶而言, google的圖片搜索引擎是最好的圖像搜索工具。

(8)“ 新聞組搜索” 功能。新聞組有詳盡的分類主題, 某些主題還有專人管理和編輯, 具有大量的有價值信息。由於新聞組包含的信息實在是海量, 因此不利用工具進行檢索是不大可能的。2001年google將DEJA收購並提供了所有DEJA的功能。現在, 除了搜索之外, google還支持新聞組的WEB方式瀏覽和張貼功能。

(9)“ 目錄檢索” 功能, 如果不想搜索廣泛的網頁, 而是想找某些專題網站, 你可以訪問google的分類目錄。分類的網站目錄一般由專人負責, 分類明確, 信息集中。

(10)其他功能。google的其他功能還包括查詢電話號碼、查找PDF文件、股票報價、找找誰和你鏈接、查找站點、查找字典釋意, 等等。

網路的特點

網路致力於傾聽、挖掘與滿足中國網民的需求, 秉承“ 用戶體驗至上” 的理念, 除網頁搜索外, 還提供MP3、文檔、地圖、傳情、影視等多樣化的搜索服務, 將無數網民頭腦中的智慧融人了搜索, 使“網路一下” 已經成為了人們進行搜索的新動詞。其獨有的功能和特點就在於：

(1)“ 網路快照” 功能。如果無法打開某個搜索結果, 或者打開速度特別慢, “ 網路快照” 能幫您解決。每個被收錄的網頁, 在網路上都存有一個純文本的備份, 稱為“ 網路快照” 。由於網路速度較快, 您可以通過“ 快照” 快速瀏覽頁面內容。

(2)“ 相關搜索” 功能。搜索的結果不佳, 有時候是因選擇的查詢詞不妥當。您可以通過參考別人的做法來獲得一些啟發。網路的“ 相關搜索” ,就是和您的搜索很相似的一系列查詢詞。

(3)“ 拼音提示” 功能。如果只知道某個詞的發音, 卻不知道怎麼寫, 或者嫌某個詞拼寫輸入麻煩, 這時網路拼音的提示能夠幫您解決。只要您輸人查詢詞的漢語拼音, 網路就能把最符合要求的對應漢字提示出來。它事實上是一個無比強大的拼音輸人法。

(4)“ 錯別字提示” 功能。由於漢字輸人法的局限性, 在搜索時經常會輸人一些錯別字, 導致搜索結果不佳, 這是網路會給出錯別字糾正提示。錯別字提示顯示在搜索結果上方。

(5)“ 英漢互譯詞典” 功能。網路在線英漢互譯詞典, 你隨便輸人一個英語單詞, 或者輸人一個漢字詞語, 點擊結果頁上的“ 詞典” 鏈接, 就可以得到高質量的翻譯結果。網路在線詞典不但能翻譯普通的英語單詞、片語、漢字詞語, 甚至還能翻譯常見的成語, 具有直接使用英漢互譯功能。

(6)“ 計算器和度量衡轉換” 功能。網路網頁搜索內嵌的計算器功能, 則能快速高效解決你的計算需求, 你只需簡單的在搜索框內輸人計算式,回車即可看到計算式的結果。網路的搜索框中, 你也可以做度量衡轉換, 當你輸人：換算數量換算前單位=?換算後單位, 回車即可得到換算的結果。

(7)“ 專業文檔搜索” 功能。網路具有很好的office文檔、Adobe PDF文檔、RTF文檔進行了全文搜索。只要你在普通的查詢詞後面, 加一個“ filetype” 和文檔類型限定。就可快速查看該文檔的網頁格式內容。你也可以通過網路文檔搜索界面而功, 直接使用專業文檔搜索功能。

(8)“ 股票、列車時刻表和飛機航班查詢”功能。你在網路搜索框中輸人股票代碼、列車車次或者飛機航班號, 就能直接獲得相關信息。例如, 輸人股票代碼“ 600001” , 搜索結果上方, 就顯示邯鄲鋼鐵的股票實時行情。

(9)“ 天氣查詢” 功能。網路可以隨時查詢天氣預報, 只要你在網路搜索框中輸人你要查詢的城市名稱加上天氣這個詞, 您就能獲得該城市當天的天氣情況。網路支持全國多達400多個城市和近百個國外著名城市的天氣查詢。

(10)“ 超鏈分析” 技術。網路將傳統情報學中的引文索引技術同web中最基本的鏈接技術相結合, 通過分析鏈接網站的多少來評價被鏈接的網站質量, 使得在網路搜索時, 越受用戶歡迎的內容排名越靠前.

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⑤ ElasticSearch中Filter和Query的異同

如下例子，查找性別是女，所在的州是PA，過濾條件是年齡是39歲，balance大於等於10000的文檔：

{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"gender": "F"
}
},
{
"match": {
"state": "PA"
}
}
],
"filter": [
{
"term": {
"age": "39"
}
},
{
"range": {
"balance": {
"gte": "10000"
}
}
}
]
}
}
}

返回結果：

查詢雖然包含這兩種，但是查詢在不同的執行環境下，操作還是不一樣的。

Query與Filter

查詢在Query查詢上下文和Filter過濾器上下文中，執行的操作是不一樣的：

Query查詢上下文：

在查詢上下文中，查詢會回答這個問題——「這個文檔匹不匹配這個查詢，它的相關度高么？」

如何驗證匹配很好理解，如何計算相關度呢？之前說過，ES中索引的數據都會存儲一個_score分值，分值越高就代表越匹配。另外關於某個搜索的分值計算還是很復雜的，因此也需要一定的時間。

查詢上下文 是在 使用query進行查詢時的執行環境，比如使用search的時候。

Filter過濾器上下文：

在過濾器上下文中，查詢會回答這個問題——「這個文檔匹不匹配？」

答案很簡單，是或者不是。它不會去計算任何分值，也不會關心返回的排序問題，因此效率會高一點。

過濾上下文 是在使用filter參數時候的執行環境，比如在bool查詢中使用Must_not或者filter。

另外，經常使用過濾器，ES會自動的緩存過濾器的內容，這對於查詢來說，會提高很多性能。

總結

1 查詢上下文中，查詢操作不僅僅會進行查詢，還會計算分值，用於確定相關度；在過濾器上下文中，查詢操作僅判斷是否滿足查詢條件

2 過濾器上下文中，查詢的結果可以被緩存。

⑥ javascript搜索功能是怎麼實現的要跟後台交互吧是不是和過濾功能差不多原理

搜索功能有多種實現方式 ，前後端都可以實現
第一種：
頁面內搜索（類似CTRL+F），這個可以純前端完成，直接用js匹配搜索結果，進行隱藏顯示或改變顏色等
第二種：
純後端方案，將搜索的字元串拼接到一個新的url參數後，然後跳轉到生成的url上，直接顯示新頁面搜索結果，如最早的搜索就是一個跳轉 ，目前已經不使用這種方式
第三種：
Ajax搜索，需要前後端配合，將關鍵字發送一個請求到後端，後端需要將結果的數據傳給前端，前端根據返回的數據，重新對頁面部分進行渲染
CTRL+F不支持正則，這個是瀏覽器自帶的功能，由於正則對於普通用戶來說，是很專業的，瀏覽器一般不會去支持很少有人會用的功能，當然是否支持取決於瀏覽器廠商的想法

⑦ 抖音消息過濾是什麼意思

1、消息過濾：依據用戶的興趣和對消息的需求，對消息進行篩選，去掉用戶不需要的、無用的消息，得到符合用戶興趣的消息。這個過程就叫做消息過濾。
2、消息過濾和消息檢索的區別在於，消息檢索根據用戶的需求，從大量消息中查找消息的過程，在這個過程中發生了篩選行為，因此可以說消息檢索中發生了消息過濾行為。但是有了消息過濾行為並不一定有消息檢索行為，比如某些消息提供機構主動屏蔽一些有害的消息。
3、消息分類是消息檢索的前提，它是對消息的整理和排序，以便人們更加方便的使用。消息分類可以說是消息的重組，並沒有丟失消息，而消息過濾則是丟失了一部分消息。
4、消息抽取(informationextraction)就是根據一個事先定義好的、描述所需消息規格的模板，從非結構化的文本中抽取相關消息的過程。這個模板通常說明了某些事件、實體或關系的類型。消息抽取可以幫助人們快速找到和瀏覽文本中的有用消息。在這個過程中沒有發生選擇的行為，它是一種直達目標的行為，而消息過濾則要分析什麼消息該保留、什麼消息該過濾。

⑧ 信息過濾的概念是什麼它和一般的信息檢索、信息分類、信息抽取有什麼區別

信息過濾：依據用戶的興趣和對信息的需求，對信息進行篩選，去掉用專戶不需要的、無用的信息，得屬到符合用戶興趣的信息。這個過程就叫做信息過濾。

信息過濾和信息檢索的區別在於，信息檢索根據用戶的需求，從大量信息中查找信息的過程，在這個過程中發生了篩選行為，因此可以說信息檢索中發生了信息過濾行為。但是有了信息過濾行為並不一定有信息檢索行為，比如某些信息提供機構主動屏蔽一些有害的信息。

信息分類是信息檢索的前提，它是對信息的整理和排序，以便人們更加方便的使用。信息分類可以說是信息的重組，並沒有丟失信息，而信息過濾則是丟失了一部分信息。

信息抽取(information extraction)就是根據一個事先定義好的、描述所需信息規格的模板，從非結構化的文本中抽取相關信息的過程。這個模板通常說明了某些事件、實體或關系的類型。信息抽取可以幫助人們快速找到和瀏覽文本中的有用信息。在這個過程中沒有發生選擇的行為，它是一種直達目標的行為，而信息過濾則要分析什麼信息該保留、什麼信息該過濾。

⑨ 傳統文獻檢索和循證證據檢索在檢索過濾方面的比較

循證醫學證據檢索與傳統文獻檢素的比較

循證醫學證據檢索

傳統文獻檢索

信息來源

強調全面收集各種資料庫、檢索工具書、 相關期刊很少對正在進行的研究和未發表的

及正在進行和未發表的臨床研究文獻

文獻進行檢索

檢索范圍

強調獲得當前可得的全部相關文獻(多國別、多語對檢索范圍和檢全率沒有嚴格要求

種文獻)

檢索方式

以計算機檢索為主，輔以手工檢索，參考文獻追查，很少對參考文獻追查和灰色文獻搜灰色文獻的搜索

檢索所有相關的臨床證據資料庫、臨床實踐指南數對資料庫的選用無嚴格要求據庫和書目型資料庫

無嚴格要求

檢索策略的制定嚴謹，科學

系統評價和隨機對照較多關注述評文獻或徐達文獻,不

對檢索結果的關注關注臨床證據級別，尤其重視系方法學的評價涉及文獻真實性和方法學的評價

試驗的研究結果，重視證據真實性、

⑩ 搜索和搜集的區別是什麼

搜索和搜集的區別是：

搜索：意思指仔細查找，搜尋，如徐懷中 《西線軼事》八：「在樹棵里搜索了好久，什麼也沒有發現。」也指往來貌；接續貌。如《文選·王褒》：「玄猿悲嘯，搜索乎其間。」李善註：「搜索，往來貌。」

搜集：搜索、收集（Gather），從組內的所有進程收集數據到一個進程/到處尋找（事物並聚集在一起）。搜集是人類活動的重要組成部分。在古代，人們的搜集行為往往是獲得生理性需要的滿足，比如，吃喝，比如防守。隨著時代的變遷，人類的採集行為逐步發生變化。人們開始利用搜集這種本領，滲透到生活的每一個領域，由獲得物品擴展到對信息的搜集等。

搜集的引證詳解

1. 搜求匯集。

清沈復《浮生六記·閨房記樂》：「書之殘缺不全者，必搜集分門，滙訂成帙，統名之曰『斷簡殘編』。」

田北湖 《論文章源流》：「搜集謠諺，則《爾雅》之濫觴；包兼夏冬，則屬詞之秘鑰。」

巴金《秋》二：「爹辛辛苦苦搜集來的字畫，我們已經分過一次了。」

2. 蒐集：搜集。

清曾國藩《<湖南文徵>序》：「唯考據之文，蒐集極少，前哲之倡導不宏，後世之欣慕亦寡。」