□朱本軍

早期圖書(shū)館的數(shù)字資源建設(shè)思路，一般是根據(jù)擬建資源的類型開(kāi)發(fā)出一套完整的資源管理和發(fā)布系統(tǒng)：后臺(tái)著錄與管理界面＋數(shù)據(jù)庫(kù)＋前端讀者檢索界面。隨著數(shù)字資源類型和用途的越來(lái)越多，圖書(shū)館資源系統(tǒng)也越來(lái)越多，除了本地書(shū)目系統(tǒng)和本地?cái)?shù)字館藏（如學(xué)位論文、古籍等），還有大量期刊數(shù)據(jù)庫(kù)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，高校圖書(shū)館目前擁有的資源發(fā)布系統(tǒng)包括：

●圖書(shū)館網(wǎng)站：1個(gè)或多個(gè)，如門戶、圖書(shū)館博客等；

●本地書(shū)目系統(tǒng)：1個(gè)，如自動(dòng)化集成系統(tǒng)；

●本地?cái)?shù)字館藏系統(tǒng)：1個(gè)或多個(gè)，如學(xué)位論文、古籍（多個(gè)）；

●本地或遠(yuǎn)程電子書(shū)系統(tǒng)：1個(gè)或多個(gè)，如方正電子書(shū)、NetLibrary等；

●商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)：幾十個(gè)至幾百個(gè)不等，如Pro－Quest、EBSCO、JSTOR、中國(guó)期刊網(wǎng)、維普數(shù)據(jù)庫(kù)等。

各類資源呈分布式異構(gòu)發(fā)展，系統(tǒng)之間差別較大：大多數(shù)系統(tǒng)基本上都是獨(dú)立的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)不能被其他系統(tǒng)調(diào)用；各系統(tǒng)用不同程序語(yǔ)言（如JAVA、PHP、C等）開(kāi)發(fā)；各系統(tǒng)在內(nèi)容、結(jié)構(gòu)、服務(wù)方式和管理策略上各不相同；各個(gè)系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)著錄格式也各不相同，有自定義的（多見(jiàn)于本地自建資源系統(tǒng)）、有遵循區(qū)域規(guī)范的（如CALIS元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、CNMARC、USMARC等）、有遵循行業(yè)規(guī)范的（如用于圖書(shū)在線交換的ONIX標(biāo)準(zhǔn)）等。由于各系統(tǒng)分布式異構(gòu)，很難將所有的資源整合在一起揭示，給圖書(shū)館用戶帶來(lái)了諸多額外負(fù)擔(dān)［1］：增加用戶選擇和熟悉各資源分布的時(shí)間；各資源系統(tǒng)內(nèi)容交叉重復(fù)，增加了讀者信息鑒別和去重的時(shí)間；各資源系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度低，增加用戶知識(shí)銜接的負(fù)擔(dān)。如何快速有效查找和利用圖書(shū)館的數(shù)字資源是圖書(shū)館一直面臨的重要課題。

本文在對(duì)圖書(shū)館學(xué)術(shù)資源檢索模式進(jìn)行回顧的基礎(chǔ)上，評(píng)介一種基于索引的學(xué)術(shù)資源搜索引擎及其工作模式。基于整合索引的學(xué)術(shù)搜索引擎較好地解決了資源查找效率和顯示的問(wèn)題，是下一代圖書(shū)館學(xué)術(shù)資源檢索的趨勢(shì)。為使讀者深刻理解這種基于索引的學(xué)術(shù)搜索引擎，本文對(duì)常見(jiàn)的三個(gè)典型代表SUMMON、Google Scholar和SCIRUS進(jìn)行案例分析和研究。

1 圖書(shū)館資源檢索的模式：歷史回顧

1.1 本地資源檢索模式：實(shí)時(shí)檢索和本地索引

本地獨(dú)立資源管理與發(fā)布系統(tǒng)可能在功能上有的復(fù)雜有的簡(jiǎn)單，有的也有API數(shù)據(jù)接口，它們有大致相同的系統(tǒng)架構(gòu)：元數(shù)據(jù)著錄與后臺(tái)管理＋數(shù)據(jù)庫(kù)＋用戶檢索界面。這樣的系統(tǒng)目前在圖書(shū)館分布非常普遍，典型的例子如圖書(shū)館自動(dòng)化集成系統(tǒng)、方正學(xué)位論文系統(tǒng)、圖書(shū)館門戶等。

本地獨(dú)立資源管理與發(fā)布系統(tǒng)的檢索模式有兩種：一是實(shí)時(shí)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)（如圖1）。這種檢索模式一般在數(shù)據(jù)量比較小的情況下使用。這種實(shí)時(shí)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)模式的缺點(diǎn)非常明顯：在數(shù)據(jù)量非常大的情況下，查詢響應(yīng)的效率非常低。以圖書(shū)館的自動(dòng)化集成系統(tǒng)為例，一般擁有幾十萬(wàn)甚至上百萬(wàn)條書(shū)目記錄，如果采用實(shí)時(shí)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)的方式，每一次顯示結(jié)果，需要幾秒、十幾秒的等待時(shí)間。

圖1 實(shí)時(shí)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)模式

在數(shù)據(jù)量比較大的情況下，一般采用第二種方式：數(shù)據(jù)庫(kù)本地索引模式（如圖2）。這種模式的工作機(jī)制是：在檢索之前對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞做索引，索引后每秒可以檢索幾百萬(wàn)條數(shù)據(jù)，大大提高查詢和使用圖書(shū)館資源的效率。各高校使用的自動(dòng)化集成系統(tǒng)，大部分都采用了這種模式。

圖2 本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)索引模式

1.2 分布式異構(gòu)資源檢索模式：聯(lián)邦檢索

隨著圖書(shū)館資源越來(lái)越多，圖書(shū)館的資源系統(tǒng)更多呈分布式發(fā)展：每個(gè)圖書(shū)館都有十幾個(gè)甚至幾十個(gè)資源系統(tǒng)的檢索入口。分布式資源系統(tǒng)增加了用戶選擇和熟悉各資源分布情況的負(fù)擔(dān)，并且各資源系統(tǒng)本身也存在內(nèi)容交叉重復(fù)，各資源系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度低的狀況，不利于圖書(shū)館資源的綜合利用。圖書(shū)館開(kāi)始考慮以單一檢索入口檢索分布在圖書(shū)館的所有學(xué)術(shù)資源的方式，比較典型且在圖書(shū)館應(yīng)用廣泛的例子是利用聯(lián)邦檢索系統(tǒng)檢索商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

聯(lián)邦檢索，有時(shí)稱為整合檢索、元搜索、同步檢索、跨庫(kù)檢索、并行檢索或廣播檢索，包含三個(gè)過(guò)程（如圖3）［2］：（1）用戶發(fā)出查詢請(qǐng)求，聯(lián)邦檢索引擎對(duì)查詢請(qǐng)求進(jìn)行語(yǔ)法轉(zhuǎn)換，然后廣播到各數(shù)據(jù)庫(kù)檢索引擎；（2）各數(shù)據(jù)庫(kù)檢索引擎將查詢到的結(jié)果反饋給聯(lián)邦檢索系統(tǒng)，聯(lián)邦檢索系統(tǒng)對(duì)反饋的結(jié)果進(jìn)行合并、查重等實(shí)時(shí)處理；（3）將處理后的結(jié)果集以一種簡(jiǎn)潔、統(tǒng)一的格式展現(xiàn)在結(jié)果頁(yè)面。

圖3 分布式資源聯(lián)邦檢索模式

聯(lián)邦檢索的前提是每個(gè)資源系統(tǒng)都有一個(gè)本地搜索引擎，聯(lián)邦檢索將各個(gè)本地搜索引擎整合在一起而不管資源系統(tǒng)本身的架構(gòu)，因此聯(lián)邦檢索可以將異構(gòu)和同構(gòu)的資源系統(tǒng)整合在一起。應(yīng)用聯(lián)邦檢索系統(tǒng)，圖書(shū)館不僅可以整合檢索電子期刊商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)（如JSTOR、EBSCO、ProQuest等商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)），還可以整合檢索本地館藏目錄、本地?cái)?shù)字館藏（如學(xué)位論文、特藏庫(kù)等）等。

雖然聯(lián)邦檢索解決了圖書(shū)館分布式異構(gòu)系統(tǒng)通過(guò)同一入口揭示所有學(xué)術(shù)資源的問(wèn)題，但是也有很多問(wèn)題：

一是檢索速度受網(wǎng)絡(luò)、聯(lián)邦檢索服務(wù)器性能和數(shù)據(jù)源服務(wù)器性能影響較大。檢索時(shí)間包含廣播查詢語(yǔ)句到各搜索引擎的時(shí)間、數(shù)據(jù)源服務(wù)器處理查詢請(qǐng)求的時(shí)間、各資源系統(tǒng)返回查詢結(jié)果的響應(yīng)時(shí)間和在聯(lián)邦檢索服務(wù)器上對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行查重等處理的時(shí)間。這些時(shí)間又受到網(wǎng)絡(luò)連接速度、聯(lián)邦檢索服務(wù)器和數(shù)據(jù)源服務(wù)器性能的影響。

二是檢索結(jié)果集比較淺，且是偏態(tài)的。由于返回和檢索時(shí)間比較長(zhǎng)，為減少用戶等待時(shí)間，聯(lián)邦檢索系統(tǒng)會(huì)先從各個(gè)資源系統(tǒng)返回少數(shù)結(jié)果。這種結(jié)果并不是對(duì)所有資源綜合計(jì)算后的結(jié)果，而是按照返回的時(shí)間順序給出的結(jié)果。

三是對(duì)結(jié)果集很難進(jìn)行組織和相關(guān)度排序。主要是因?yàn)闄z索返回的結(jié)果都是動(dòng)態(tài)的。

1.3 本地資源和分布式資源混合檢索：混合模式

為了進(jìn)一步提升資源檢索效率，圖書(shū)館采用了另外一種方式：本地索引和聯(lián)邦檢索相結(jié)合的混合模式?；旌蠙z索比較典型的產(chǎn)品，如下一代圖書(shū)館目錄Primo、Encore、AquaBrowser等。它們可以通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的、帶不同標(biāo)簽可切換的檢索入口（如圖4）完成本地資源和遠(yuǎn)程資源的檢索：當(dāng)用戶要檢索圖書(shū)館本地資源時(shí)，只需要切換到搜索框上面的“本地館藏”標(biāo)簽即可；當(dāng)用戶要檢索遠(yuǎn)程的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，則切換到“數(shù)據(jù)庫(kù)”標(biāo)簽即可。

圖4 混合檢索用戶界面

混合檢索的實(shí)現(xiàn)機(jī)制（如圖5）是：將圖書(shū)館本地的所有資源，包括本地館藏目錄、本地?cái)?shù)字館藏（如機(jī)構(gòu)庫(kù)、特藏庫(kù)等）進(jìn)行統(tǒng)一索引；而對(duì)分布在遠(yuǎn)程的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)仍然實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦檢索?；旌蠙z索模式解決了圖書(shū)館本地所有資源快速響應(yīng)和結(jié)果集組織與顯示的問(wèn)題，但對(duì)于遠(yuǎn)程商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)仍然不得不采用聯(lián)邦檢索模式。

圖5 混合檢索模式

2 下一代圖書(shū)館資源整合檢索模式：基于聯(lián)合索引

混合檢索模式雖然解決了用戶單一資源檢索入口的問(wèn)題和本地資源集中快速訪問(wèn)的問(wèn)題，但是仍然沒(méi)有解決聯(lián)邦檢索中遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)檢索和獲取慢、相關(guān)度不高和結(jié)果集排列混亂的問(wèn)題。

下一代圖書(shū)館的學(xué)術(shù)資源搜索引擎，采用本地?cái)?shù)據(jù)和遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)統(tǒng)一集中索引的方式達(dá)到對(duì)圖書(shū)館全部學(xué)術(shù)資源整合檢索的目的（圖6）。

在這種模式下，圖書(shū)館擁有和使用的所有學(xué)術(shù)資源（包括元數(shù)據(jù)、文章全文）在提供用戶檢索之前，全部被提前處理成規(guī)范的、結(jié)構(gòu)化的XML數(shù)據(jù)。此外，還在XML數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行查重、FRBR、內(nèi)容增強(qiáng)（將其他網(wǎng)站的數(shù)據(jù)整合到單條記錄中豐富記錄信息，如封面、目錄等）等處理，最后集中索引形成一個(gè)龐大的索引數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖6 下一代圖書(shū)館學(xué)術(shù)資源聯(lián)合索引檢索模式

經(jīng)過(guò)查重、FRBR和內(nèi)容增強(qiáng)等處理后的索引庫(kù)，不僅解決了資源重復(fù)、不同版本多條顯示、記錄信息量少的問(wèn)題，而且可以每秒幾百萬(wàn)條記錄的速度提供實(shí)時(shí)查詢響應(yīng)。除此以外，由于數(shù)據(jù)通過(guò)XML進(jìn)行了非常好的結(jié)構(gòu)化組織，資源和資源之間可以形成某種關(guān)聯(lián)，結(jié)果集也可以通過(guò)web2.0技術(shù)得到非常好的組織和排列。

3 基于索引的學(xué)術(shù)搜索引擎案例研究

基于索引的圖書(shū)館學(xué)術(shù)資源整合檢索模式，很早就在各大型商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中使用，如美國(guó)的洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（Los Alamos National Laboratory）、加拿大多倫多大學(xué)（the University of Toronto）、丹麥技術(shù)知識(shí)中心（the Technical Knowledge Center of Denmark）、德國(guó)的馬克思普蘭克學(xué)會(huì)（the Max Planck Society）等，它們都提供了存儲(chǔ)在本地的大量電子期刊檢索服務(wù)，用戶只要在檢索界面輸入關(guān)鍵詞，很快就能獲得相關(guān)文章的全文鏈接［3］。

這種基于學(xué)術(shù)資源索引模式的產(chǎn)品趨于成熟，并于最近幾年在圖書(shū)館相關(guān)行業(yè)被廣泛使用。比較典型的例子，如專用于科學(xué)信息檢索的SCIRUS［4］、Google Scholar學(xué)術(shù)搜索引擎［5］，圖書(shū)館系統(tǒng)提供商360Serials Solution公司的SUMMON產(chǎn)品、Innovative公司的Encore Synergy［6］、EBSCO Host公司的EDS（EBSCO Discovery Service）產(chǎn)品，以及Ex Libris公司的Primo Central產(chǎn)品。下面對(duì)Google Scholar學(xué)術(shù)搜索、SUMMON和SCIRUS三個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行案例研究，以便對(duì)基于索引的搜索模式有更深入的了解。

3.1 Google Scholar學(xué)術(shù)搜索引擎

Google Scholar學(xué)術(shù)搜索于2004年10月面世。自其推出以來(lái)，即受到教育和學(xué)術(shù)科研機(jī)構(gòu)的青睞。

Google Scholar學(xué)術(shù)搜索引擎本質(zhì)上是在學(xué)術(shù)資源索引庫(kù)的基礎(chǔ)上架設(shè)一個(gè)Google搜索引擎（如圖7）。其中Google搜索引擎采用了Google公司專有的PageRank相關(guān)度頁(yè)面排序技術(shù)，返回的結(jié)果帶有引文信息、版本信息等學(xué)術(shù)信息。其學(xué)術(shù)資源索引庫(kù)集中了大量的各類學(xué)術(shù)資源，包括普通網(wǎng)頁(yè)中的學(xué)術(shù)論文、同行評(píng)議文章、學(xué)位論文、圖書(shū)、預(yù)印本、文摘、技術(shù)報(bào)告等學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，文獻(xiàn)來(lái)源于學(xué)術(shù)出版物、專業(yè)學(xué)會(huì)、預(yù)印本庫(kù)、大學(xué)機(jī)構(gòu)，內(nèi)容從醫(yī)學(xué)、物理學(xué)到經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等橫跨多個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域［7］。

圖7 Google Scholar學(xué)術(shù)搜索

Google Scholar學(xué)術(shù)資源索引庫(kù)中的數(shù)據(jù)大致有如下幾個(gè)方面的來(lái)源［8］：一是Google爬蟲(chóng)搜集到的網(wǎng)上免費(fèi)的學(xué)術(shù)資源，包括已經(jīng)發(fā)表的論文、論文的預(yù)印本、工作報(bào)告、會(huì)議論文、調(diào)研報(bào)告等有學(xué)術(shù)價(jià)值的文獻(xiàn)。二是開(kāi)放獲取的期刊網(wǎng)站，如英國(guó)牛津大學(xué)出版社、斯坦福大學(xué)的High Wire出版社出版的學(xué)術(shù)期刊，大部分已被Google Scholar所涵蓋。三是付費(fèi)電子資源提供商，通過(guò)與Google Scholar合作向Google Scholar提供電子數(shù)據(jù)庫(kù)的元數(shù)據(jù)和摘要。四是圖書(shū)館鏈接，Google Scholar通過(guò)向圖書(shū)館發(fā)出免費(fèi)鏈接邀請(qǐng)，讓圖書(shū)館提供本地學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)，并提供面向這些圖書(shū)館資源的鏈接和查詢。五是OCLC提供的書(shū)目數(shù)據(jù)［9］。

3.2 SCIRUS科學(xué)信息搜索引擎

SCIRUS是一個(gè)由Elsevier Science開(kāi)發(fā)，比Google Scholar更早利用學(xué)術(shù)資源索引庫(kù)的大型搜索引擎。SCIRUS與Google Scholar的不同之處在于SCIRUS專門提供科學(xué)信息的檢索。

圖8 SCIRUS科學(xué)信息搜索引擎

SCIRUS涵蓋的資源的主要來(lái)源：一是SCIRUS爬蟲(chóng)，搜集各與科學(xué)相關(guān)的網(wǎng)站和文檔，并對(duì)這些網(wǎng)站進(jìn)行深度索引。從其官方資料中了解到其資源主要來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)，目前涵蓋3.8億個(gè)與科學(xué)相關(guān)的網(wǎng)站，包括：1.26億.edu站點(diǎn)、0.4億個(gè).org站點(diǎn)、0.2億個(gè).ac.uk站點(diǎn)、0.38億.com 站點(diǎn)、0.38億個(gè).gov站點(diǎn)和1.18億其他相關(guān)科技與社會(huì)研究及大學(xué)網(wǎng)站［10］。二是出版商，如 NASA、BioMed、ScienceDirect、Royal Society Publishing 等［11］。三是圖書(shū)館鏈接，接受來(lái)自世界各地的圖書(shū)館鏈接［12］。所有這些科技信息網(wǎng)站的索引信息，包括文章、電子印本、同行評(píng)價(jià)文章、專利、文檔、期刊文章等［13］。

SCIRUS的工作機(jī)制（如圖8）：首先將不同來(lái)源的資源進(jìn)行索引，形成SCIRUS科學(xué)資源索引庫(kù)；然后提供SCIRUS專有的搜索引擎界面。

3.3 SUMMON學(xué)術(shù)資源索引服務(wù)

SUMMON是360Serials Solution公司推出的一款數(shù)據(jù)服務(wù)類產(chǎn)品，于2009年1月面世，同年7月開(kāi)始在全球范圍銷售。目前已有一些大學(xué)圖書(shū)館用戶，如密歇根州州立大河谷大學(xué)圖書(shū)館［14］、悉尼大學(xué)圖書(shū)館［15］、西悉尼大學(xué)圖書(shū)館［16］等。

SUMMON的原理是提供一種數(shù)據(jù)服務(wù)（如圖9），將不同來(lái)源的學(xué)術(shù)資源和摘要集中索引成一個(gè)索引數(shù)據(jù)庫(kù)，并提供開(kāi)放的API數(shù)據(jù)接口供其他系統(tǒng)調(diào)用。不過(guò)，為了更好地利用數(shù)據(jù)、推廣SUMMON，360Serials Solution公司在推出SUMMON產(chǎn)品的時(shí)候在學(xué)術(shù)資源索引庫(kù)上架設(shè)了一個(gè)用戶界面。用戶界面使用的是一款開(kāi)源全文搜索引擎Lucene／SOLR，學(xué)術(shù)資源索引數(shù)據(jù)庫(kù)是對(duì)360Serials Solution擁有或與其有合作關(guān)系的數(shù)據(jù)庫(kù)提供商提供的所有資源的元數(shù)據(jù)、摘要甚至全文的索引。

圖9 SUMMON數(shù)據(jù)服務(wù)

SUMMON的學(xué)術(shù)資源索引的涵蓋范圍可以包括圖書(shū)館本地書(shū)目記錄、電子期刊文章、數(shù)據(jù)庫(kù)、報(bào)紙文章、電子書(shū)、學(xué)位論文、機(jī)構(gòu)庫(kù)、會(huì)議文集、灰色文獻(xiàn)、引文、報(bào)告和數(shù)字圖書(shū)館［17］。索引數(shù)據(jù)主要有兩個(gè)來(lái)源：一是付費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)提供商，通過(guò)與內(nèi)容提供商簽署合作協(xié)議來(lái)達(dá)成，主要是期刊和報(bào)紙出版商、電子書(shū)出版商和第三方整合者［18］；二是購(gòu)買SUMMON產(chǎn)品的圖書(shū)館提交的本地資源，包括本地書(shū)目記錄、本地?cái)?shù)字館藏和圖書(shū)館其他愿意通過(guò)SUMMON揭示的資源。

4 結(jié)論

從對(duì)圖書(shū)館學(xué)術(shù)搜索的三種模式的歷史回顧，以及對(duì)三個(gè)學(xué)術(shù)資源搜索引擎的案例研究中，可以看出下一代圖書(shū)館學(xué)術(shù)資源搜索引擎在搜索模式上并沒(méi)有特別創(chuàng)新之處，主要是觀念上的變化：從把搜索系統(tǒng)整合在一起的聯(lián)邦檢索，轉(zhuǎn)向把數(shù)據(jù)整合在一起，將數(shù)據(jù)作為一種服務(wù)，提供面向服務(wù)的索引數(shù)據(jù)。

基于索引的服務(wù)模式，不僅解決了單一搜索框高效快速檢索圖書(shū)館所有本地和遠(yuǎn)程分布式異構(gòu)學(xué)術(shù)資源的問(wèn)題，而且還通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的XML數(shù)據(jù)解決了結(jié)果集的組織和排列問(wèn)題。這種基于索引的搜索服務(wù)將會(huì)成為目前和未來(lái)圖書(shū)館學(xué)術(shù)資源搜索的主流模式。這也是本文采用“下一代”這個(gè)詞的主要原因。

1 李書(shū)寧.數(shù)字圖書(shū)館跨庫(kù)檢索技術(shù)研究.數(shù)字圖書(shū)館論壇，2005（2）：6－9

2 Péter Jacsó.Thoughts About Federated Searching.Information Today，2004，21（9）：17

3 Tamar Sadeh.Google Scholar Versus Metasearch Systems.High Energy Physics Libraries Webzine，2006（12）.［2010－06－04］.http：／／library.web.cern.ch／library／Webzine／12／papers／1／

4 SCIRUS.［2010－06－04］.http：／／www.scirus.com

5 Google Scholar.［2010－05－31］.http：／／scholar.google.com

6 Innovative Launches Encore Synergy.［2010－10－04］.http：／／encoreforlibraries.com／2010／04／16／innovative－launches－encore－synergy

7 關(guān)于Google學(xué)術(shù)搜索.［2010－06－04］.http：／／scholar.google.com／intl／zh－CN／scholar／about.html

8 段其憲.Google Scholar成功特性分析.現(xiàn)代情報(bào)，2007（7）：221

9 Norman Oder.So，Can Google Use OCLC Records？Yes，But.［2010－06－03］.http：／／www.libraryjournal.com／article／CA6695887.html

10 The Range of Scientific Content Scirus Covers.［2010－06－04］.http：／／scirus.com／srsapp／aboutus／＃range

11 More About Scirus Information Sources.［2010－06－04］.http：／／scirus.com／srsapp／aboutus／＃sources

12 About Scirus Library Partners.［2010－06－04］.http：／／scirus.com／srsapp／librarypartners／

13 About Scirus.［2010－06－04］.http：／／www.scirus.com／srsapp／aboutus／

14 Grand Valley State University Library.［2010－06－04］.http：／／gvsu.edu／library

15 The University of Sydney Library.［2010－06－04］.http：／／www.library.usyd.edu.au／

16 University of Western Sydney Library.［2010－06－04］.http：／／library.uws.edu.au／

17 Summon Overview.［2010－06－04］.http：／／www.serialssolutions.com／summon

18 Summon Content Participants.［2010－06－04］.http：／／www.serialssolutions.com／summon－content－participants／