网站排名优化网如何查找SCI索引编号
查找SCI索引编号步骤如下：
1、启动百度搜索引擎，键入“Web of science”字样，点击搜索，在搜索结果中找到如图所示信息，并点击进入。
2、进入“Web of science”首页后，在搜索框中输入需要检索的论文的关键词，并点击“搜索”。
3、在搜索结果中，找到您想查询的论文标题，并点击论文标题。
4、在如图所示的位置找到相应按钮，点击“另存为其他文件格式”选项。
5、在弹出的对话框中，选择发送的文件格式为“HTML”格式，点击“发送”。
6、选择保存的位置，务必确保是自己能够找到的位置。
7、打开刚才保存的“HTML”文件，找到最后一行的“UT WOS”后的数字就是文献的【索引编号】了。
搜索引擎如何实现信息搜索
随着互联网的飞速发展、WEB信息的膨胀，用户要在信息汪洋中寻找自己所需的信息，就如同大海捞针一般，搜索引擎技术恰好解决了这一难题（它可以为用户提供信息检索服务）。搜索引擎是指互联网上专门提供检索服务的一类网站，这些站点的服务器通过网络搜索软件（例如网络搜索机器人）或网络登录等方式，将Internet上大量网站的页面信息收集到本地，经过加工处理建立信息数据库和索引数据库，从而对用户提出的各种检索请求作出响应，提供用户所需的信息或相关链接。用户的检索途径主要包括自由词全文检索、关键词检索、分类检索及其他特殊信息的检索（如企业、人名、电话黄页等）。下面以网络搜索机器人为例来说明搜索引擎技术。
1．网络机器人技术
网络机器人（Robot）又称Spider、Worm或Random，核心目的是为获取Internet上的信息。一般定义为“一个在网络上检索文件且自动跟踪该文件的超文本结构并循环检索被参照的所有文件的软件”。机器人利用主页中的超文本链接遍历WWW，通过URL引用从一个HTML文档爬行到另一个HTML文档。网上机器人收集到的信息可有多种用途，如建立索引、HTML文件合法性的验证、URL链接点验证与确认、监控与获取更新信息、站点镜像等。
机器人安在网上爬行，因此需要建立一个URL列表来记录访问的轨迹。它使用超文本，指向其他文档的URL是隐藏在文档中，需要从中分析提取URL，机器人一般都用于生成索引数据库。所有WWW的搜索程序都有如下的工作步骤：
(1)机器人从起始URL列表中取出URL并从网上读取其指向的内容；
(2)从每一个文档中提取某些信息（如关键字）并放入索引数据库中；
(3)从文档中提取指向其他文档的URL，并加入到URL列表中；
(4)重复上述3个步骤，直到再没有新的URL出现或超出了某些限制（时间或磁盘空间）；
(5)给索引数据库加上检索接口，向网上用户发布或提供给用户检索。
搜索算法一般有深度优先和广度优先两种基本的搜索策略。机器人以URL列表存取的方式决定搜索策略：先进先出，则形成广度优先搜索，当起始列表包含有大量的WWW服务器地址时，广度优先搜索将产生一个很好的初始结果，但很难深入到服务器中去；先进后出，则形成深度优先搜索，这样能产生较好的文档分布，更容易发现文档的结构，即找到最大数目的交叉引用。也可以采用遍历搜索的方法，就是直接将32位的IP地址变化，逐个搜索整个Internet。
搜索引擎是一个技术含量很高的网络应用系统。它包括网络技术、数据库技术、动态标引技术、检索技术、自动分类技术，机器学习等人工智能技术。
2．索引技术
索引技术是搜索引擎的核心技术之一。搜索引擎要对所收集到的信息进行整理、分类、索引以产生索引库，而中文搜索引擎的核心是分词技术。分词技术是利用一定的规则和词库，切分出一个句子中的词，为自动索引做好准备。目前的索引多采用Non—clustered方法，该技术和语言文字的学问有很大的关系，具体有如下几点：
(1)存储语法库，和词汇库配合分出句子中的词汇；
(2)存储词汇库，要同时存储词汇的使用频率和常见搭配方式；
(3)词汇宽，应可划分为不同的专业库，以便于处理专业文献；
(4)对无法分词的句子，把每个字当作词来处理。
索引器生成从关键词到URL的关系索引表。索引表一般使用某种形式的倒排表（InversionUst），即由索引项查找相应的URL。索引表也要记录索引项在文档中出现的位置，以便检索器计算索引项之间的相邻关系或接近关系，并以特定的数据结构存储在硬盘上。
不同的搜索引擎系统可能采用不尽相同的标引方法。例如Webcrawler利用全文检索技术，对网页中每一个单词进行索引；Lycos只对页名、标题以及最重要的100个注释词等选择性词语进行索引；Infoseek则提供概念检索和词组检索，支持and、or、near、not等布尔运算。检索引擎的索引方法大致可分为自动索引、手工索引和用户登录三类。
3.检索器与结果处理技术
检索器的主要功能是根据用户输入的关键词在索引器形成的倒排表中进行检索，同时完成页面与检索之间的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。
通过搜索引擎获得的检索结果往往成百上千，为了得到有用的信息，常用的方法是按网页的重要性或相关性给网页评级，进行相关性排序。这里的相关度是指搜索关键字在文档中出现的频率。当频率越高时，则认为该文档的相关程度越高。能见度也是常用的衡量标准之一。一个网页的能见度是指该网页入口超级链接的数目。能见度方法是基于这样的观点：一个网页被其他网页引用得越多，则该网页就越有价值。特别地，一个网页被越重要的网页所引用，则该网页的重要程度也就越高。结果处理技术可归纳为：
通过搜索引擎获取的检索结果常常多达数百上千，为了筛选出有用的信息，我们通常会对网页按照重要性或相关性进行评级，并进行排序。这里的“相关性”指的是搜索关键字在文档中出现的频率。当频率越高时，我们认为该文档的相关性越强。可见度也是衡量标准之一。一个网页的可见度是指该网页入口超级链接的数量。可见度方法基于这样一个观点：一个网页被其他网页引用得越多，那么这个网页就越有价值。特别是，如果一个网页被越重要的网页所引用，那么这个网页的重要性也就越高。结果处理技术可以归纳为：
(1)按频率进行排序通常，如果一个页面包含了越多的关键词，其搜索目标的相关性应该越好，这是非常合乎常理的解决方案。
(2)按页面访问量进行排序在这种方法中，搜索引擎会记录它所搜索到的页面被访问的频率。人们访问较多的页面通常应该包含比较多的信息，或者有其他吸引人的特点。这种解决方案适合一般的搜索用户，而因为大部分的搜索引擎都不是专业性用户，所以这种方案也比较适合一般搜索引擎使用。
(3)二次检索进一步优化(比flne)结果，按照一定的条件对搜索结果进行优化，可以再选择类别、相关词进行二次搜索等。
由于目前的搜索引擎还不具备智能，除非知道要查找的文档的标题，否则排列第一的结果未必是“最佳”的结果。所以有些文档尽管相关性高，但并不一定是用户最需要的文档。
搜索引擎技术的行业应用：
搜索引擎的行业应用通常指类似于千瓦通信提供的多种搜索引擎行业与产品应用模式，大致上分为如下几种形式：
1、政府机关行业应用
n实时追踪、采集与业务工作相关的信息来源。
n全面满足内部工作人员对互联网信息的全局观察需求。
n及时解决政务外网、政务内网的信息源问题，实现动态发布。
n快速解决政府主网站对各地级子网站的信息获取需求。
n全面整合信息，实现政府内部跨地区、跨部门的信息资源共享与有效沟通。
n节约信息采集的人力、物力、时间，提高办公效率。
2、企业行业应用
n实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。
n及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。
n为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。
n大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
n提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的竞争情报数据仓库，是提高企业核心竞争力的中枢神经。
3、新闻媒体行业应用
n快速准确地自动追踪、采集数千家网络媒体信息，扩大新闻线索，提高采集速度。
n支持每天对数万条新闻进行有效抓取。监控范围的深度、广度可以自行设定。
n支持对所需内容智能提取、审核。
n实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。
4、行业网站应用
n实时追踪、采集与网站相关的信息来源。
n及时跟踪行业的信息来源网站，自动，快速更新网站信息。动态更新信息。
n实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。
n针对商务网站提出商务管理模式，大大提高行业网站的商务应用需求。
n针对资讯网站分类目录生成，提出用户生成网站分类结构。并可以实时增加与更新分类结构。不受级数限制。从而大大利高行业的应用性。
n提供搜索引擎SEO优化专业服务，快速提高行业网站的推广。
n提供与CCDC呼叫搜索引擎的广告合作。建立行业网站联盟，提高行业网站知名度。
5)网络信息监管与监控
n网络舆情系统。如“千瓦通信-网络舆情雷达监测系统”
n网站信息与内容监管与监控系统，如“千瓦通信-网站信息与内容监测与监察系统（站内神探）”
随着因特网的迅速发展、WEB信息的增加，用户要在信息海洋里查找信息，就像大海捞针一样，搜索引擎技术恰好解决了这一难题（它可以为用户提供信息检索服务）。目前，搜索引擎技术正成为计算机工业界和学术界争相研究、开发的对象。
搜索引擎（SearchEngine）是随着WEB信息的迅速增加，从1995年开始逐渐发展起来的技术。据发表在《科学》杂志1999年7月的文章《WEB信息的可访问性》估计，全球目前的网页超过8亿，有效数据超过9T，并且仍以每4个月翻一番的速度增长。用户要在如此浩瀚的信息海洋里寻找信息，必然会“大海捞针”无功而返。搜索引擎正是为了解决这个“迷航”问题而出现的技术。搜索引擎以一定的策略在互联网中搜集、发现信息，对信息进行理解、提取、组织和处理，并为用户提供检索服务，从而起到信息导航的目的。搜索引擎提供的导航服务已经成为互联网上非常重要的网络服务，搜索引擎站点也被美誉为“网络门户”。搜索引擎技术因而成为计算机工业界和学术界争相研究、开发的对象。本文旨在对搜索引擎的关键技术进行简单的介绍，以起到抛砖引玉的作用。
分类
按照信息搜集方法和服务提供方式的不同，搜索引擎系统可以分为三大类：
1．目录式搜索引擎：以人工方式或半自动方式搜集信息，由编辑员查看信息之后，人工形成信息摘要，并将信息置于事先确定的分类框架中。信息大多面向网站，提供目录浏览服务和直接检索服务。该类搜索引擎因为加入了人的智能，所以信息准确、导航质量高，缺点是需要人工介入、维护量大、信息量少、信息更新不及时。这类搜索引擎的代表是
- 缺陷在于需人工参与、维护工作繁重、信息量稀少、信息更新滞后。此类搜索引擎的典型例子包括：Yahoo、LookSmart、OpenDirectory、GoGuide等。
- 机器人搜索引擎：这类搜索引擎通过一个名为蜘蛛（Spider）的机器人程序，依据特定策略在互联网上自动搜集和发掘信息，由索引器为搜集到的信息创建索引，检索器则根据用户的查询输入检索索引库，并将检索结果反馈给用户。其服务形式为面向网页的全文检索。这类搜索引擎的优势在于信息丰富、更新迅速、无需人工干预，但不足之处在于返回的信息量过大，包含大量无关信息，用户需在结果中进行筛选。这类搜索引擎的代表性有：AltaVista、NorthernLight、Excite、Infoseek、Inktomi、FAST、Lycos、Google；国内代表性有："天网"、悠游、OpenFind等。
- 元搜索引擎：此类搜索引擎没有自有数据，而是将用户的查询请求同时发送至多个搜索引擎，对返回的结果进行去重、重新排序等处理，再将处理后的结果作为自己的结果反馈给用户。服务形式为面向网页的全文检索。这类搜索引擎的优势在于返回结果的信息量更大、更全面，但缺点是未能充分利用所使用搜索引擎的功能，用户需要做更多筛选。这类搜索引擎的代表性有WebCrawler、InfoMarket等。
性能指标
我们可以将WEB信息的搜索视为一个信息检索问题，即在由WEB网页组成的文档库中检索出与用户查询相关的文档。因此，我们可以用衡量传统信息检索系统的性能参数——召回率（Recall）和精确度（Precision）来衡量一个搜索引擎的性能。
召回率是指检索出的相关文档数与文档库中所有相关文档数的比率，衡量的是检索系统（搜索引擎）的查全率；精确度是指检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统（搜索引擎）的查准率。对于一个检索系统来说，召回率和精确度往往难以兼顾：召回率高时，精确度低，精确度高时，召回率低。因此，常常使用11种召回率下的11种精确度的平均值（即11点平均精确度）来衡量一个检索系统的精确度。对于搜索引擎系统来说，由于没有一个搜索引擎能够搜集到所有的WEB网页，所以召回率难以计算。目前的搜索引擎系统都非常关注精确度。
影响一个搜索引擎系统性能的因素有很多，其中最重要的是信息检索模型，包括文档和查询的表示方法、评价文档和用户查询相关性的匹配策略、查询结果的排序方法和用户进行相关性反馈的机制。
主要技术
一个搜索引擎由搜索器、索引器、检索器和用户接口等四个部分组成。
- 搜索器
搜索器的功能是在互联网中巡游，发现和搜集信息。它通常是一个计算机程序，全天候运行。它需要尽可能多、尽可能快地搜集各种类型的新信息，同时因为互联网上的信息更新迅速，所以还需要定期更新已搜集的旧信息，以避免死链和无效链。目前有两种搜集信息的策略：
●从一个起始URL集合开始，沿着这些URL中的超链（Hyperlink），以宽度优先、深度优先或启发式方式循环地在互联网中发现信息。这些起始URL可以是任意的URL，但通常是一些非常流行、包含很多链接的站点（如Yahoo！）。
●将Web空间按照域名、IP地址或国家域名划分，每个搜索器负责一个子空间的全面搜索。搜索器搜集的信息类型多种多样，包括HTML、XML、Newsgroup文章、FTP文件、字处理文档、多媒体信息。搜索器的实现通常采用分布式、并行计算技术，以提高信息发现和更新的速度。商业搜索引擎的信息发现可以达到每天几百万网页。
- 索引器
索引器的功能是理解搜索器所搜集的信息，从中提取索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表。
索引项有客观索引项和内容索引项两种：客观项与文档的语义内容无关，如作者名、URL、更新时间、编码、长度、链接流行度（LinkPopularity）等等；内容索引项是用来反映文档内容的，如关键词及其权重、短语、单字等等。内容索引项可以分为单索引项和多索引项（或称短语索引项）两种。单索引项对于英文来说比较容易提取，因为单词之间有天然的分隔符（空格）；对于中文等连续书写的语言，必须进行词语的切分。在搜索引擎中，一般要给单索引项赋予一个权值，以表示该索引项对文档的区分度，同时用来计算查询结果的相关度。常用的方法有统计法、信息论法和概率法。短语索引项的提取方法有统计法、概率法和语言学法。
索引表一般使用某种形式的倒排表（InversionList），即由索引项查找相应的文档。索引表也可能要记录索引项在文档中出现的位置，以便检索器计算索引项之间的相邻或接近关系（proximity）。
索引器可以使用集中式索引算法或分布式索引算法。当数据量很大时，必须实现即时索引（InstantIndexing），否则无法跟上信息量急剧增加的速度。索引算法对索引器的性能（如大规模峰值查询时的响应速度）有很大的影响。一个搜索引擎的有效性在很大程度上取决于索引的质量。
- 检索器
检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检索文档，进行文档与查询的相关度评估，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。
检索器常用的信息检索模型有集合理论模型、代数模型、概率模型和混合模型四种。
- 用户接口
用户接口的作用是接收用户查询、展示查询结果、提供用户相关性反馈机制。主要的功能包括：
用户接口的功能是接收用户查询、展示查询成效、构建用户相关性反馈机制。其核心目标是便于用户运用搜索引擎，高效、多途径地获取精准、实时的信息。
用户接口的构建与实施依托人机交互的理论与策略，以充分符合人类的思维习性。
用户输入接口可划分为简易接口和复杂接口两大类。
简易接口仅提供用户输入查询字符串的文本框；复杂接口则允许用户对查询进行限定，例如逻辑运算（与、或、非；加、减）、邻近关系（邻近、NEAR）、域名范畴（如.edu、.com）、出现位置（如标题、内容）、信息时间、长度等。目前，一些企业和机构正在探讨制定查询选项的规范。
未来趋势
搜索引擎已成为一个新兴的研究、开发领域。因为它融合了信息检索、人工智能、计算机网络、分布式处理、数据库、数据挖掘、数字图书馆、自然语言处理等多领域的理论与技术，因此具有综合性和挑战性。同时，由于搜索引擎拥有庞大的用户群体，具有显著的经济价值，因此引起了全球计算机科学界和信息产业界的高度重视，目前的研究、开发异常活跃，并涌现出许多值得关注的发展方向。
1.高度关注提升信息查询结果的准确性，增强检索的效率用户在搜索引擎上执行信息查询时，并不特别关注返回结果的多少，而是关注结果是否与自身需求相符。对于某个查询，传统搜索引擎常常返回数十万、数百万篇文档，用户不得不在结果中进行筛选。解决查询结果过多的问题，目前出现了以下几种方法：一是通过多种途径获取用户未在查询语句中表达的真实需求，包括利用智能代理跟踪用户检索行为，分析用户模型；运用相关性反馈机制，让用户告知搜索引擎哪些文档与自身需求相关（及其相关程度），哪些不相关，通过多次交互逐步优化。二是采用正文分类（TextCategorization）技术对结果进行分类，利用可视化技术展示分类结构，用户可以仅浏览自己感兴趣的类别。三是进行站点聚类或内容聚类，减少信息总量。
2.基于智能代理的信息过滤与个性化服务
信息智能代理是另一种利用互联网信息的机制。它运用自动获取的领域模型（如Web知识、信息处理、与用户兴趣相关的信息资源、领域组织结构）、用户模型（如用户背景、兴趣、行为、风格）知识进行信息搜集、索引、过滤（包括兴趣过滤和不良信息过滤），并自动地将用户感兴趣的、对用户有用的信息提交给用户。智能代理具有持续学习、适应信息和用户兴趣动态变化的能力，从而提供个性化的服务。智能代理可以在用户端执行，也可以在服务器端运行。
3.采用分布式架构提升系统规模和性能
搜索引擎的实现可以采用集中式架构和分布式架构，两种方法各有优势。但当系统规模达到一定程度（如网页数达到亿级）时，必然要采用某种分布式方法，以提高系统性能。搜索引擎的各个组成部分，除了用户接口之外，都可以进行分布：搜索器可以在多台机器上相互协作、相互分工进行信息发现，以提高信息发现和更新速度；索引器可以将索引分布在不同的机器上，以降低索引对机器的要求；检索器可以在不同的机器上...
