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出版者:中国矿业大学出版社

作者:曹作华

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-11-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787810708036

丛书系列:

图书标签:

• 图书馆学
• 信息资源
• 资源建设
• 评价
• 图书情报
• 学术研究
• 信息管理
• 知识管理
• 数字图书馆
• 馆藏发展

现代信息检索与知识组织 内容提要： 本书深入探讨了信息检索领域的前沿理论、技术及其在当代信息社会中的实践应用。全书共分为六大部分，系统梳理了信息组织的基本原理、信息检索系统的核心模型、检索策略的制定与优化、用户行为分析、以及信息组织在数字人文、大数据环境下的新挑战与发展方向。本书旨在为信息管理、计算机科学、图书馆学、数据科学等领域的学生、研究人员及从业者提供一个全面、深入的学习框架和实践指南。 第一部分：信息组织基础理论 本部分聚焦信息组织的基本概念和理论基石。首先，详细阐述了信息资源的特性、结构与分类体系的演进，从传统杜威十进制分类法、美国国会图书馆分类法等经典体系，过渡到面向主题的分类方法，如RDA（资源描述与著录）的原则与实践。随后，深入剖析了标引（Indexing）的理论基础，包括标引语言的选择（受控词表、自由词表、本体论），以及标引过程中的一致性、准确性控制。特别强调了知识组织系统（Knowledge Organization Systems, KOS）的构建，如分类法、主题词表、受控词表以及语义网中的本体（Ontology）之间的区别与内在联系。讨论了元数据（Metadata）作为信息组织核心工具的作用，涵盖了描述性元数据、结构性元数据和管理性元数据，并详细解析了Dublin Core (DC)、MARC 21、MODS 等主流元数据标准的应用场景与局限性。知识图谱（Knowledge Graph）作为现代知识组织的高级形态，其构建原则、表示方法（如RDF、OWL）及在信息检索中的应用潜力被置于重点讨论之列。 第二部分：信息检索系统模型与算法 本部分全面覆盖了信息检索系统的技术核心。首先回顾了早期信息检索的理论模型，如布尔模型（Boolean Model）的精确性与局限性。继而，重点分析了基于概率和向量空间的模型，包括经典的空间向量模型（Vector Space Model, VSM）及其改进，如TF-IDF加权方案的数学基础与权重优化。接着，深入讲解了概率模型，如BM25（Best Match 25）算法的演进及其在现代搜索引擎中的主导地位。概率模型部分还涉及了语言模型（Language Modeling）在信息检索中的应用，特别是查询扩展和文档排序中的作用。面向现代大规模数据环境，本书详细介绍了链接分析模型，如PageRank算法的原理、计算方法及其在网页排序中的革命性影响。同时，对基于学习排序（Learning to Rank, LTR）的方法进行了详尽阐述，包括点积模型、神经网络排序模型（如RankNet, LambdaMART）在提升检索效果方面的实践路径和挑战。 第三部分：检索策略与用户需求分析 本部分关注如何有效地连接信息需求与信息资源。首先，探讨了信息需求（Information Need）的形成、表达与演变过程，区分了主题需求、事实需求和探索性需求。详细分析了查询构建（Query Formulation）的艺术与科学，包括词项的扩展、截词（Truncation）、同义词处理和布尔逻辑的有效运用。重点讨论了各种检索策略，包括精确匹配、模糊检索、基于上下文的检索（Context-aware Retrieval）和个性化检索。用户行为分析是本部分的关键内容，涵盖了眼动追踪、点击流分析（Clickstream Analysis）、会话日志分析等量化方法，用以理解用户在搜索过程中的决策点、挫败感来源以及偏好模式。通过对用户反馈的建模，如显式反馈（评分、收藏）和隐式反馈（点击、停留时间），实现对检索结果的相关性判断和排序机制的动态调整。 第四部分：文本处理与自然语言处理在检索中的应用 本部分聚焦于提升信息检索系统对自然语言文本的理解能力。详细介绍了文本预处理的关键步骤，包括分词（Tokenization）、词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming），并针对中文、英文等不同语言的特点进行了对比分析。深入讲解了词嵌入（Word Embeddings）技术，如Word2Vec、GloVe的原理及其在捕获词汇语义关系中的重要性。对于句法和语义分析，本书阐述了依存句法分析、命名实体识别（NER）在信息抽取和精确检索中的应用。近年来兴起的深度学习模型在信息检索中的应用被重点关注，包括使用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和注意力机制模型（Attention Mechanism）进行文档表示和语义匹配。特别是对BERT、RoBERTa等预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）在查询理解、文档排序和问答系统中的最新进展进行了系统介绍。 第五部分：新型检索环境与挑战 随着数据类型的多样化和应用场景的扩展，本书探讨了信息检索在新兴环境下面临的挑战与解决方案。多媒体信息检索（图像、视频、音频）是重要组成部分，涉及特征提取（如SIFT、HOG）、内容基索引（CBIR）的核心技术和深度学习在多模态匹配中的应用。对大规模分布式信息检索架构进行了分析，包括索引构建的并行化、分布式查询处理（如MapReduce/Spark框架下的应用）以及缓存策略。社交媒体信息检索（Social Media Retrieval）部分，讨论了时效性、噪音过滤、意见挖掘（Opinion Mining）和情感分析在实时信息发现中的关键作用。最后，探讨了信息检索中的公平性、透明度与可解释性问题，以及如何设计出既高效又负责任的检索系统。 第六部分：评估方法与系统性能 本部分系统阐述了信息检索系统的评估标准与方法。详细介绍了传统评估指标，如准确率（Precision）、召回率（Recall）、F-值，以及针对排序结果的平均准确率（MAP）、归一化折损累计增益（NDCG）和期望倒数排序（ERR）的计算原理和应用场景。评估的可靠性问题，如数据集的构建、基准测试（Testbeds）的标准化，以及交叉验证技术的应用被作为方法论的重要组成部分进行讨论。此外，还涵盖了系统性能评估，包括索引速度、查询延迟、吞吐量和可扩展性测试，确保系统在实际部署中能够满足性能要求。 本书内容深入浅出，理论与实践相结合，是信息检索领域研究与应用人员不可或缺的参考工具书。

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这本书的装帧设计真是一绝，封面采用了那种低饱和度的深蓝色，配上烫金的书名和作者信息，拿在手里就有一种沉甸甸的学术感。内页纸张的质地也很有考究，印刷清晰，字号适中，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。这种对细节的关注，让我觉得出版方对这本书的内容是抱有极高的尊重的。我翻阅了一些章节的排版，目录结构清晰明了，章节标题的设置也很有逻辑性，能够很直观地把握全书的脉络。特别是那些图表和数据可视化部分，色彩搭配和谐，信息传达效率极高，即便是涉及到一些复杂的理论模型，也能通过直观的图示得到很好的辅助理解。整体来看，这是一本从外到内都散发着专业气息的优秀著作，光是摆在书架上，都能提升整个阅读空间的格调。

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这本书的学术深度是毋庸置疑的，尤其是在梳理近二十年全球信息资源建设领域几次重大范式转变时，作者展现了惊人的文献功底和宏观把握能力。我特别欣赏它处理“**知识产权与开放存取**”这一敏感议题时的平衡态度。它既肯定了开放存取（OA）运动在推动学术民主化方面的积极作用，同时也冷静地分析了其在可持续发展、质量控制等方面仍然面临的深层次挑战。这种**辩证的、不偏激的立场**，使得全书的论证力量非常扎实，不会给人一种“只说好话”的片面感。对于想要深入理解信息组织前沿动态的研究人员来说，这本书无疑是一份极其宝贵的参考资料。

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我必须得说，这本书在**案例分析的鲜活性和地域代表性**上做得非常出色。它不仅仅停留在对欧美大型研究型图书馆的描述，还穿插了许多来自发展中国家或特定专业领域图书馆（比如医学或艺术类图书馆）的本土化实践。比如，书中对一个东南亚地区国家图书馆如何利用移动技术克服基础设施薄弱的困境，进行资源推广的描述，就让我大开眼界。这些案例的选择，体现了作者对全球信息服务多样性的深刻理解，让理论不再是空中楼阁，而是扎根于真实世界中各种复杂情境下的解决方案，极大地拓宽了我的视野和解决问题的思路。

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读完这本书的初体验，我最大的感受是它的行文风格极其**务实且富有洞察力**。作者并没有过多地沉溺于晦涩的理论探讨，而是将大量的篇幅聚焦于实际操作层面，比如资源采购的流程优化、元数据标准的国际接轨实践案例，以及如何构建一个真正能够服务于用户需求的数字化馆藏体系。书中对于“绩效评估”那一块的论述尤其精彩，它没有提供一套放之四海而皆准的公式，而是提供了一套可以根据不同类型图书馆的使命和用户群体特征进行**灵活调整的评估框架**，这种“授人以渔”的教学方式，对我正在进行的项目决策提供了极大的启发。它更像是一位经验丰富的前辈，在你迷茫时，拍拍你的肩膀，告诉你“你看，这个问题可以从这个角度切入”。

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这本书的阅读体验，用一个词来形容，就是“**结构精妙，层层递进**”。它不像一些技术手册那样堆砌知识点，而是像搭积木一样，每完成一个模块（比如馆藏发展策略），后面的模块（比如资源组织与揭示）都会自然而然地建立在前一个模块的基础上。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“**反思与展望**”小结。这些小结往往会提出一些发人深省的问题，比如“在人工智能介入内容筛选的未来，图书馆员的核心价值将如何重塑？”这种引导读者主动思考的设计，极大地增强了阅读的主动性和参与感，避免了单纯的知识输入。

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