國外發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)分面過濾功能比較——EDS、Summon、Primo

鄭雯譯

(電子科技大學(xué)，成都 611731)

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國外發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)分面過濾功能比較
——EDS、Summon、Primo

鄭雯譯

(電子科技大學(xué)，成都 611731)

摘要：通過實例對三種國外發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)——EDS、Summon、Primo的分面過濾功能進行深入比較和分析，包括：分面過濾選項設(shè)置、一些主要分面(精煉結(jié)果選項、文獻類型分面、主題分面、數(shù)據(jù)庫分面、出版日期分面)的比較。

關(guān)鍵詞：發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)；分面；過濾；EDS；Summon；Primo

1分面特點及比較平臺的選取

分面(Facet)是指事物的多維度屬性[1]，例如一本書包含題名、作者、主題、出版社、出版年等分面。分面過濾是指將查詢結(jié)果按照多個分面來組織和聚類的過濾方式，它實際是查詢和瀏覽的結(jié)合，是一種交互式、動態(tài)的結(jié)果呈現(xiàn)方式。分面過濾可以引導(dǎo)用戶在相關(guān)的分面中逐層深入，不斷調(diào)整和縮小檢索范圍，直至發(fā)現(xiàn)適宜的結(jié)果，并且分面過濾只展現(xiàn)有結(jié)果的選項，避免了結(jié)果為空的情況，從而大大提高了檢索效率和用戶體驗。

分面過濾的上述優(yōu)點使其非常適合海量資源的搜索和過濾，目前在電子商務(wù)網(wǎng)站(如淘寶、京東、當(dāng)當(dāng)?shù)?和數(shù)字圖書館都已日益得到廣泛應(yīng)用。而對于擁有海量元數(shù)據(jù)的資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，分面過濾更是其必備功能和重要特征之一，也是圖書館考察發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)劣的重要指標之一。

目前，國內(nèi)應(yīng)用較多的國外發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)主要有三家： EDS[2]、Summon[3]、Primo[4]。本文將通過實例對它們的分面過濾功能進行深入比較，比較重點包括：分面過濾選項設(shè)置、主要分面過濾選項(精煉結(jié)果、文獻類型分面、主題分面、數(shù)據(jù)庫分面、出版日期分面)的比較。具體比較平臺分別選擇它們各自的代表性用戶： EDS選擇中山大學(xué)的智慧搜索[5]、Summon選擇北京大學(xué)的未名學(xué)術(shù)搜索[6]、Primo選擇清華大學(xué)的水木搜索[7]。

2分面過濾選項設(shè)置比較

發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)分面選項的具體設(shè)置會直接影響過濾效果，通常，分面選項設(shè)置越豐富、越實用，對結(jié)果的過濾效果就越好。EDS、Summon、Primo的分面過濾選項均顯示在查詢結(jié)果的左邊，其中，EDS有八組分面：Refine Results、文獻類型、Subject、Publisher、Publication、Language、Geography、來源數(shù)據(jù)庫；Primo也有八組分面：選擇顯示內(nèi)容、主題、作者、來源、出版日期、文獻類型、語種、出版物；Summon有五組分面：限定顯示范圍、內(nèi)容類型、主題、創(chuàng)建/出版時間、語言。將以上這些分面中相似或相同的分面進行合并，可以看出三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)主要涉及以下這些分面：精煉結(jié)果、主題、文獻類型、出版日期、出版物、數(shù)據(jù)庫、作者、出版者、語種等。表1中，打“√”的是相應(yīng)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)包括的分面，打“×”的是其不包括的分面。

表1　三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)主要分面過濾選項

由表1可看出，在這些分面中，EDS和Primo的分面選項比較全面，EDS僅沒有作者分面，Primo僅沒有出版者分面，而Summon的分面選項相對要少一些，缺少出版物、數(shù)據(jù)庫、作者、出版者等四項分面。這就意味著，讀者在檢索Summon時，不能按照出版物、數(shù)據(jù)庫、作者以及出版者來過濾結(jié)果。

3主要分面過濾選項比較

3.1 精煉結(jié)果選項比較

通常在發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)分面過濾選項的最頂端，首先會看到一組精煉結(jié)果(Refine Results)的選項，嚴格地說它們并不是一組專門的分面過濾選項，而是將從不同分面中提取出的一些比較常用的過濾選項集中在一起，以方便讀者勾選。

EDS的精煉結(jié)果選項主要有以下4個(如圖1)，這些條件都可以多選，即讀者可以將結(jié)果限定在：電子全文、同行評議期刊、本館館藏目錄，并可以選擇結(jié)果的年代范圍。

圖1　EDS精煉結(jié)果選項

Summon的精練結(jié)果選項包括5個(如圖2)，也是可以多選，可將結(jié)果限定為在線全文、期刊文章、館藏紙本資源、館外資源，以及是否排除報紙文章等。

圖2　summon精煉結(jié)果選項

Primo的精煉結(jié)果選項包括3個：同行評議期刊、在線全文、本館收藏(如圖3)，也是可以多選。

圖3　Primo精煉結(jié)果選項

縱觀這三家發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的精煉結(jié)果選項，EDS和Primo很相近，允許讀者將結(jié)果限定在在線全文、同行評議期刊及本館館藏，此外，EDS還多一個年代范圍選項。Sumon的選項是三者中最多的，仔細分析發(fā)現(xiàn)，它比另兩個發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)多的是：排除報紙文章、顯示館外更多結(jié)果，但是它也比另兩個發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)少了一個很重要的選項：同行評議期刊。同行評議期刊中的文章質(zhì)量通常比非同行評議期刊更有保證，在海量搜索中，這個選項是很重要的，而Summon只能籠統(tǒng)地將結(jié)果限定在期刊文章，不能不說是一個缺憾。

3.2 文獻類型分面比較

文獻類型是一個比較常用的分面。讀者在搜索到海量結(jié)果后，可以根據(jù)自己需要的文獻類型(期刊論文、學(xué)位論文或圖書等)對結(jié)果進行過濾。下面我們輸入一個范圍比較大的詞“computer”，分別看一下三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中都包含哪些文獻類型。

EDS的文獻類型分面有19個選項：Academic Journals、Magazines、Conference Materials、Electronic Resources、Trade Publications、Books、Reviews、News、Reports、Biographies、Dissertations/Theses、Primary Source Documents、eBooks、Videos、Audio、Non-Print Resources、Maps、Music Scores、Audio books。

Summon的文獻類型分面有39個選項：報紙、報紙文章、期刊或電子期刊、期刊文章、商業(yè)出版物、商業(yè)出版物文章、雜志、雜志文章、出版物、出版物文章、書籍/電子書、書籍章節(jié)、書評、論文、學(xué)位論文、會議錄、專利、標準、報告、技術(shù)報告、市場研究、政府文獻、圖書館館藏、電子資源、案例、簡訊、數(shù)據(jù)集、圖像、視頻記錄、地圖、照片、講座、學(xué)習(xí)參考、參考文獻、縮微膠卷、計算機文件、抄本、詩歌、其他。

Primo的文獻類型分面有20個選項：文章、報紙文章、會議論文集、圖書、Dissertations、文本型資料、評論、Technical Report、期刊、音像資料、其它、網(wǎng)站、參考條目、法律文件、地圖、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、樂譜、數(shù)據(jù)庫、research datasets、圖片。

縱觀三家發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的文獻類型分面，從數(shù)量上來說，EDS和Primo很接近，都是20個左右，Summon則要多一倍，接近40個；從文字上來說，Summon全部使用中文，最易懂，Primo以中文為主，夾雜少量英文，次之，EDS全部使用英文，不夠直觀；從內(nèi)容上來說，三家發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)都包含了最基本、常用的文獻類型(期刊文章、會議文章、圖書、學(xué)位論文、報告等)；另外，三家都分別包含了一些各自的特色文獻類型，如EDS中的Primary Source Documents(原始文檔)、Audio books(有聲讀物)，Summon的抄本、詩歌、縮微膠卷等，Primo的統(tǒng)計數(shù)據(jù)、research datasets(研究數(shù)據(jù)集)等。此外，Summon和Primo不僅可以選擇希望包含的文獻類型，還可以選擇希望排除的文獻類型，比較靈活，而EDS沒有排除選項。

三家發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中，Summon是文獻類型最為豐富的一個，劃分得很細，這有利有弊，一方面，它把圖書、期刊、報紙和圖書章節(jié)、期刊文章、報紙文章等區(qū)分得非常清楚，這是它的可取之處，但另一方面，它的文獻類型有近40個，過于復(fù)雜，特別是有些選項有點重復(fù)或容易引起歧義，如：報告和技術(shù)報告、學(xué)習(xí)參考和參考文獻等。

3.3 主題分面比較

主題分面是發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)分面導(dǎo)航中比較重要的一個分面，如果主題分面中的主題詞設(shè)置得精煉、恰當(dāng)，會幫助讀者迅速找到相關(guān)主題的結(jié)果。下面選擇一個大家比較熟悉的詞匯“artificial intelligence”(人工智能)，分別在三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中進行檢索，從中我們可以看一下這三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)主題分面的具體情況。

EDS的主題分面默認顯示的主題詞約50個左右，以“artificial intelligence”檢索為例，可以看出主題詞還是比較相關(guān)的，排在前面的有：artificial intelligence、algorithms(算法)、neural networks(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、computer science、machine learning等，如圖4所示。

圖4　EDS主題分面示例

Summon在主題分面中默認顯示的主題詞個數(shù)通常為100個左右，以“artificial intelligence”檢索為例，會看到排在前面的主題詞除artificial intelligence、algorithms比較相關(guān)，也有些相關(guān)性并不是很緊密或過于籠統(tǒng)的，如：engineering, electrical & electronic、information systems applications，如圖5所示。

圖5　Summon主題分面示例

Primo在主題分面中顯示的主題詞通常為20個左右，以“artificial intelligence”檢索為例，排在前面的主題詞有artificial intelligence、algorithms、computer science、mathematical models等，如圖6所示，仔細分析這些主題詞發(fā)現(xiàn)多數(shù)與檢索詞還是比較相關(guān)的。

由以上比較可看出，三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的主題分面比較理想的是Primo，主題詞的數(shù)量20個比較合適，并且其主題詞的相關(guān)性也較好。EDS的主題詞相關(guān)性也很好，但50個主題詞略多了一些。而Summon的主題詞有些相關(guān)性不是很緊密，并且100個主題詞數(shù)量過多，因此檢索者很難通過其主題分面獲得理想的結(jié)果。

3.4 數(shù)據(jù)庫分面比較

數(shù)據(jù)庫分面也是發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中比較重要的一個分面，它可以幫助檢索者將結(jié)果限定在特定的數(shù)據(jù)庫中，從而保證檢索結(jié)果的質(zhì)量。三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中，Summon沒有數(shù)據(jù)庫分面，下面我們就以“computer”檢索為例，分析一下EDS和Primo的數(shù)據(jù)庫分面。

在EDS檢索結(jié)果頁面，點擊來源數(shù)據(jù)庫分面可看到如圖7所示的列表，筆者將列表中所有數(shù)據(jù)庫瀏覽了一遍發(fā)現(xiàn)，除了幾個大的數(shù)據(jù)庫如：Scopus、EBSCO的Business Source Complete、ScienceDirect、SCI、JSTOR等外，幾乎看不到國內(nèi)圖書館和讀者所熟悉的那些專業(yè)出版社或?qū)W會數(shù)據(jù)庫，如：Springer、Taylor、Wiley、IEEE、ACM等等。事實上，EDS最初把這個分面命名為“provider”，準確地說是數(shù)據(jù)提供商，和我們平時所說的數(shù)據(jù)庫并不完全一致。

圖7　EDS來源數(shù)據(jù)庫分面示例

下面我們看一下Primo的數(shù)據(jù)庫分面(在Primo中被稱為來源分面)，以“computer”檢索為例，在來源分面中我們看到如圖8所示的列表，仔細看一下這個列表會發(fā)現(xiàn)上面的名稱多數(shù)是我們熟悉的數(shù)據(jù)庫，如：Elsevier、Gale、SpringerLink、IEEE、ACM、Wiley、Taylor等。

圖8　Primo數(shù)據(jù)庫分面(來源分面)示例

由以上比較可看出，Primo的數(shù)據(jù)庫分面更接近大家所理解的數(shù)據(jù)庫分面，對中國讀者來說也更有實用意義。而EDS的數(shù)據(jù)庫分面，實際上是數(shù)據(jù)提供者分面，和通常大家所理解的數(shù)據(jù)庫并不完全一致。

3.5 出版日期分面

出版日期分面也是一個非常重要的分面，可以幫助讀者按照特定的出版時間段來過濾結(jié)果，是讀者常會用到的一個分面。下面我們來比較一下三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的出版日期分面。

EDS的出版日期分面如圖9，可精確到年，通過在輸入框中輸入起止年代或拖動年代滑動條都可以實現(xiàn)對結(jié)果年代范圍的限定。

圖9　EDS出版日期分面示例

Summon的出版日期分面如圖10，不僅可輸入起止年，還可以輸入起止月、日，時間上更精確，并且也可通過拖動年代條來限定結(jié)果的時間范圍。

圖10　Summon出版日期分面示例

Primo的出版日期分面如圖11，上面是年代輸入框和年代滑動條，下面是一些固定的年代段以及年代查找框。

圖11　Primo出版日期分面示例

由以上截圖可看出，出版日期分面最靈活好用且最精確的是Summon，它能夠?qū)⒊霭嫒掌诰_到日而不只是年，而另外兩種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)都只能精確到年，并且，Summon在年代滑動條上有各出版年發(fā)文量的矩形圖顯示，也非常直觀。EDS和Primo都可通過拖動年代滑動條和輸入年代范圍兩種方式來限定出版時間，只是Primo的下半部分(預(yù)設(shè)的年代段和年代查找框)顯得有些多余。

4結(jié)語

綜合以上分析和比較可以看出，三種發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)僅就分面過濾功能來說，總體上最理想的是Primo。它不僅分面選項設(shè)置比較全面，并且也比較實用，符合中國人的使用習(xí)慣和理解，其精煉結(jié)果選項簡明實用，文獻類型分面數(shù)量適中(20個左右)，主題分面數(shù)量也適中(20個左右)，主題詞也比較精煉、相關(guān)，數(shù)據(jù)庫分面設(shè)置也較貼切、實用，只有出版時間分面可以設(shè)置得更精簡一些。

EDS的分面過濾功能總體來說也不錯，其分面選項設(shè)置比較全面豐富，精煉結(jié)果選項也較實用，文獻類型分面數(shù)量適中(20個左右)，其主題詞的設(shè)置很專業(yè)，但主題詞數(shù)量偏多(50個)，降低了其實用性，其數(shù)據(jù)庫分面實際是數(shù)據(jù)提供者分面，和國內(nèi)通常所說的數(shù)據(jù)庫并不完全一致，且EDS的分面選項文字顯示上多為英文，不夠直觀。

Summon的分面選項設(shè)置比前兩家要簡單一些，雖然它的出版時間分面是三家中最為靈活好用的，但它缺乏一些重要的分面，如數(shù)據(jù)庫分面、出版物分面等，使得讀者無法按照數(shù)據(jù)庫或出版物來過濾結(jié)果，而它的精煉結(jié)果分面缺少同行評議期刊這一重要選項，主題分面也不是很理想，主題詞相關(guān)性不是很緊密且數(shù)量過多(100個)，這些都是Summon在分面過濾選項中需要改進的地方。

參考文獻：

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[5] 中山大學(xué)圖書館智慧搜索[EB/OL].http://library.sysu.edu.cn/web/guest/index. 2015-6-22.

[6] 北京大學(xué)圖書館未名學(xué)術(shù)搜索[EB/OL].http://www.lib.pku.edu.cn/portal/2015-6-22.

[7] 清華大學(xué)圖書館水木搜索[EB/OL].http://discovery.lib.tsinghua.edu.cn/primo_library/libweb/action/search.do?vid=thu. 2015-06-22.

(責(zé)任編輯：傅正)

Comparisons of faceted filtering capabilities of discovery systems abroad:——EDS, Primo and Summon

ZHENG Wen-yi

(University of Electronic Science and Technology, Chengdu611731, China)

Abstract：This paper compares and analyzes faceted filtering capabilities of three discovery systems abroad-EDS, Summon and Primo by examples. Comparisons focus on: faceted options arrange and some important facets comparison such as refine results, document type, subject, database and publication date etc..

Key words：discovery system; facet; filter; EDS; Summon; Primo

收稿日期：2015-07-13

作者簡介：鄭雯譯，女，副研究館員。

中圖分類號：G250.76

文獻標識碼：A

文章編號：1006-1525(2016)01-0026-05