이와 함께 인터넷 정보 자원의 급증, 이성질성과 동질성은 정보 검색에 새로운 도전을 불러일으키고 있다. 정보 검색은 이미 현대 사회 정보화와 각종 응용의 관건이 되었다. 어떻게 더 높은 수준에서 인간의 두뇌의 지능 원리를 시뮬레이션하고 응용할 수 있는지, 정보 자원의 검색 방식을 근본적으로 바꾸는 것은 현대 정보 지식 검색 이론 연구의 핫스팟이 되었다. 인공지능 기술과 정보기술을 결합해 인공지능의 역할을 충분히 발휘하는 것이 성공적인 경험이라는 것이 실증되었다. 다음은 지식 검색과 정보 검색의 관계와 발전에 대해 설명합니다. 1. 부울 검색은 현대 정보 검색 시스템에서 가장 일반적으로 사용되는 방법으로 부울 논리 연산자를 사용하여 검색어 또는 코드를 논리적으로 결합합니다. 일반적으로 사용되는 세 가지 부울 논리 연산자, 즉 논리 OR, 논리 AND 및 논리 NOT 이 있습니다. 이러한 논리 연산자를 사용하면 검색 구가 쿼리 표현식과 일치하고 컴퓨터가 쿼리 표현식을 시스템의 레코드와 일치시킵니다. 일관성이 있으면 문서 레코드를 명중하고 자동으로 출력합니다. 다음 두 단어인 "컴퓨터" 와 "문서 검색" 은 세 가지 논리 연산자의 의미를 설명합니다. ①' 컴퓨터' 와' 문헌 검색' 은 검색 내용에' 컴퓨터' 와' 문헌 검색' 이라는 단어가 모두 포함된 문헌을 가리킨다. ② "컴퓨터" 또는 "문헌 검색" 은 "컴퓨터" 또는 "문헌 검색" 또는 둘 다를 포함하는 문헌 검색을 의미합니다. ③' 컴퓨터' 가 아니라' 문헌 검색' 은 문서에' 컴퓨터' 가 포함되어 있지만' 문헌 검색' 은 포함되어 있지 않은 부분을 찾는 것을 말한다. 논리 연산자는 검색에서 가장 자주 사용되는 연산자로, 논리 연산자를 사용하는 기술에 따라 검색 결과의 만족도가 결정됩니다. 검색 요구 사항을 부울 논리로 표현하려면 주제를 검색하는 관련 요소뿐만 아니라 부울 연산자가 검색 결과에 미치는 영향도 파악해야 합니다. 또한 동일한 부울 논리 문제에 대해 연산 순서에 따라 검색 결과가 달라집니다. 부울 연산자는 올바르게 사용되지만 원하는 검색 효과를 얻지 못하는 경우가 많습니다. 둘째, 정보 검색 정보 검색은 도서관의 참조 서비스 및 요약 색인 작업에서 시작되었으며, 19 세기 후반에 처음 개발되었으며, 1940 년대에는 색인 및 검색이 도서관의 독립 도구 및 사용자 서비스 프로젝트가 되었습니다. 정보 검색은 일반적으로 정보 저장, 구성, 표현, 쿼리, 액세스 등을 포함한 텍스트 정보 검색을 의미하며, 핵심은 텍스트 정보의 인덱싱 및 검색입니다. 문자열, 구조화된 데이터베이스 등과 같은 정보 구성을 기반으로 정렬 데이터 검색, 문자 일치 등과 같은 정보 처리 방법을 활용하여 비효율적인 검색을 수행합니다. 정보 검색은 부울 검색 방법과 하이퍼링크 기반 검색 기술을 결합하여 기본 검색 기능을 향상시켰지만 정확한 질문에 대한 정확한 답을 제공할 수 없다는 단점이 있습니다. 역사적으로 정보 검색은 수동 검색, 컴퓨터 검색, 네트워킹 및 지능형 검색과 같은 여러 개발 단계를 거쳤습니다. 현재, 정보 검색은 이미 네트워킹과 지능화의 단계로 발전했다. 정보 검색 개체는 독립 데이터베이스 관리의 상대적으로 폐쇄적이고 안정적이며 일관된 정보 컨텐츠에서 개방적이고 동적이며 빠른 업데이트, 널리 배포되고 느슨한 웹 컨텐츠 관리로 확장됩니다. 정보 검색 사용자도 최초의 정보 전문가에서 비즈니스 인사, 경영진, 사제, 전문가 등 일반 대중으로 확대되었습니다. 그들은 결과에서 방법에 이르기까지 정보 검색에 대해 더 높고 다양한 요구 사항을 제시했다. 네트워킹, 인텔리전스 및 개인화에 적응하는 것은 정보 검색 기술 발전의 새로운 추세입니다. 셋째, 지식 검색 지식 검색의 기본 사상은 인간의 지식 처리와 활용에 대한 지능적인 행동과 인지적 사고 방식을 시뮬레이션하고 확장하는 것으로, 온라인 도서관과 디지털 도서관 문헌 정보 자원을 최대한 활용할 수 있는 유리한 도구이다. 추상적 사고 방식, 이미지 사고 방식 등. 지식 검색은 명백한 장점을 가지고 있다. 1 정보 서비스에서 지식 서비스로의 전환을 실현하고, 사용자에게 잠재적인 콘텐츠 지식을 제공하고, 선진 영역의 성과나 지식을 분석하고 예측한다. (2) 사전 예방 서비스 모델을 제공하고, 사용자 요구를 자동으로 최적화하며, 사전 예방적으로 맞춤형 검색을 제공합니다. ③ 사용자를 대상으로, 사용자의 요구와 변화에 따라 이상적인 검색 전략과 기술을 유연하게 선택하여 과중한 지식과 정보 수집 작업을 사용자로부터 컴퓨터로 옮긴다. ④ 다양한 종류의 지식과 효율적인 지능 기술을 종합적으로 적용하여 검색 효율성을 높인다.