计算机文献检索的全面性与准确性一直是备受关注且有待攻克的难题。

从全面性来看，存在诸多挑战。一方面，文献源的覆盖范围往往难以达到理想状态。计算机行业发展日新月异，文献散布于学术期刊、会议论文、技术报告、专利资料等各处。不少专业小众却极具价值的技术交流平台上的资料，常常游离于主流数据库收录范畴之外。同时，检索词的选用也容易陷入局限。计算机领域术语更迭频繁，存在大量同义、近义表述。检索人员若未能周全考虑，仅用单一常见词汇搜索，便极易错失那些以其他相关表述呈现的重要文献。再者，检索策略的单一性也制约着全面性。单纯依靠精确检索，未灵活运用模糊检索、截词检索，或不善用布尔逻辑运算符组合检索词来精准拓展或收缩检索边界，都使得大量潜在相关文献难以被发掘。此外，文献标引环节若出现偏差，如标引人员专业知识欠缺致标引不准，或规则不统一造成混乱，也会让不少关联文献在检索时石沉大海。

应对全面性难题，可从多方面着手。综合运用各类检索工具不失为良策，专业数据库、通用搜索引擎及领域专属搜索平台相互配合，能极大拓宽文献涉猎广度。优化检索词至关重要，充分调研，挖掘所有关联词汇并巧妙融入检索式，同时善用检索工具自带的词库辅助选词。构建复杂检索策略也不可或缺，借助布尔逻辑运算符精细雕琢检索式，结合截词、位置检索等技巧，让检索范围恰到好处。还有，巧用引文追溯与相关文献推荐功能，沿着已获优质文献的参考文献回溯，依凭检索工具的推荐拓展视野，能挖掘出更多隐匿的有用文献。

聚焦准确性难题，同样面临不少阻碍。索引与标引的质量瑕疵首当其冲，若索引词无法精准切中文献核心，或标引过宽过窄失当，检索结果便易混入杂质。计算机领域词汇的多义特性也添乱，同一词汇在不同场景含义迥异，检索系统若缺乏精准辨析能力，依关键词机械匹配，就会推送大量驴唇不对马嘴的文献。检索策略一旦失误，如选词不准、逻辑关联错搭、检索式构造不合理，不准确的结果便会纷至沓来。而且，检索系统自身若功能短板明显，缺乏语义理解与智能甄别能力，仅凭简单关键词对应检索，大量似是而非的文献就会充斥结果列表。

要破解准确性困境，方法也不少。提升索引与标引质量是根基，强化标引人员专业素养，严守统一规范，必要时引入机器学习助力，确保索引精准反映文献要义。检索时，优先选用精确模式，并充分利用各种限定条件，像锁定文献的学科领域、出版时段、作者身份等，把不相关的干扰项拒之门外。持续优化检索策略，吃透研究主题，甄选最适配的检索词，用逻辑运算符精巧组配，多番尝试对比，锁定最优结果。