Advances in Information Retrieval信息检索进展/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Losada, David E.; Fernndez-Luna, Juan M.; Fernandez-Luna, Juan M.

出品人:

页数:572

译者:

出版时间:2006-5

价格:768.40元

装帧:

isbn号码:9783540252955

丛书系列:

图书标签:

• 信息检索
• IR
• 信息科学
• 计算机科学
• 数据挖掘
• 文本挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 数据库
• 知识管理

《信息检索的新疆域：理论、方法与前沿探索》 内容简介： 本书深入探讨了信息检索（Information Retrieval, IR）领域近年来取得的突破性进展，汇聚了学术界和工业界的最新研究成果与实践经验。信息检索作为连接海量数据与用户需求的桥梁，其重要性在数字化时代日益凸显。从传统的布尔模型、向量空间模型，到机器学习、深度学习的广泛应用，信息检索技术经历了深刻的变革。本书并非简单地罗列现有技术，而是旨在勾勒出信息检索领域正在经历的范式转移，聚焦那些最具创新性、最具潜力的方向，为读者呈现一幅信息检索“新疆域”的全景图。 核心议题与深度剖析： 第一部分：理论基石的重塑与拓展 概率模型与统计推断的新高度： 本部分首先回顾了概率信息检索模型的演进，重点阐述了近年来在语言模型、拜耶斯推断等方面的深化研究。我们将探讨如何利用更精细的语言统计特征，例如词语的共现信息、句法结构依赖，来构建更具表现力的文档和查询模型。此外，对于不确定性信息的处理，如用户查询意图的模糊性、文档内容的潜在不确定性，将引入最新的概率推理方法，以提升检索的鲁棒性。 认知科学与用户行为建模的融合： 传统的信息检索模型往往将用户视为一个“黑箱”，而本书强调将认知科学的理论引入，深入理解用户的信息需求形成过程、搜索策略选择以及对检索结果的评估机制。我们将探讨如何通过眼动追踪、用户界面交互日志分析等方法，构建更精准的用户行为模型，从而预测用户潜在需求，优化检索结果排序，甚至实现个性化、适应性的检索服务。这部分内容将包含对用户学习过程、认知负荷影响的研究，以及如何设计更符合人类认知特点的检索界面。 信息论在信息检索中的新视角： 信息论不仅是衡量信息量的重要工具，其在信息检索中的应用也在不断拓展。本书将探讨如何利用信息论的概念，如互信息、熵、KL散度等，来度量文档与查询的相关性，评估检索系统的效率，甚至用于发现信息冗余和信息增益。我们将深入研究基于信息论的特征选择方法，以及如何利用信息瓶颈原理来学习信息的关键表示，以应对高维稀疏数据带来的挑战。 第二部分：前沿技术与创新方法 深度学习赋能的表示学习： 深度学习的崛起极大地改变了信息检索的面貌。本部分将详细介绍词嵌入（Word Embeddings）、句子嵌入（Sentence Embeddings）以及更复杂的文档嵌入（Document Embeddings）技术，如BERT、GPT等预训练语言模型（PLMs）在信息检索中的应用。我们将深入分析这些模型如何捕捉语义信息，理解上下文关联，以及它们在不同检索任务（如语义匹配、问答检索、推荐系统）中的优势与局限。还会探讨如何针对特定领域（如医学、法律、金融）微调PLMs，以提高检索的专业性和准确性。 图神经网络与知识图谱驱动的检索： 知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）作为结构化的知识表示，为信息检索提供了新的维度。本书将探讨如何利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来建模知识图谱中的实体和关系，并将其与传统的文本检索相结合，实现更具推理能力的检索。我们将介绍基于知识图谱的实体链接、关系抽取，以及如何利用图嵌入技术来丰富文档和查询的表示。此外，还会讨论混合检索模型，即结合文本相似度和知识图谱结构相似度的检索策略。 多模态信息检索的融合与发展： 现实世界的信息往往是多模态的，例如文本、图像、视频、音频等。本部分将聚焦于多模态信息检索的挑战与机遇。我们将介绍如何构建跨模态的表示空间，实现不同模态数据之间的语义对齐。内容将涵盖基于图像的文本检索、基于文本的图像检索、视频内容检索等前沿课题。还会探讨如何利用注意力机制（Attention Mechanisms）来捕捉多模态信息之间的复杂关联，以及如何设计能够处理不完整或噪声多模态输入的检索系统。 联邦学习与隐私保护下的信息检索： 随着数据隐私法规的日益严格，如何在保护用户隐私的前提下进行信息检索成为一个关键问题。本部分将介绍联邦学习（Federated Learning）在信息检索中的应用，探讨如何训练模型而无需将原始数据集中传输到服务器。我们将讨论联邦学习的挑战，如数据异质性、模型聚合的有效性，以及如何设计安全高效的联邦信息检索系统。此外，还会涉及差分隐私（Differential Privacy）等其他隐私保护技术在信息检索中的应用。 第三部分：应用场景与新兴挑战 对话式信息检索与智能助手： 传统的检索模型多是单轮交互，而对话式信息检索旨在模拟人类的自然对话，实现更流畅、更智能的信息获取。本部分将深入研究对话管理、意图识别、槽位填充等对话系统核心技术，以及如何将其与信息检索模型相结合。我们将探讨如何构建能够理解上下文、进行多轮追问、提供解释性反馈的对话式检索系统，以及它们在智能助手、客服机器人等领域的应用。 个性化与情境感知检索： 用户的信息需求往往受到其个性、兴趣、当前情境等因素的影响。本书将探讨如何构建个性化和情境感知的检索系统，以提供更贴合用户需求的结果。我们将介绍基于用户画像、历史行为、实时情境（如地理位置、设备类型、时间）的个性化建模方法。内容还会涉及如何利用强化学习（Reinforcement Learning）来动态调整检索策略，以适应用户不断变化的需求。 大规模推荐系统中的信息检索： 推荐系统本质上是一种“隐式”的信息检索，其目标是预测用户可能感兴趣的项目。本部分将从信息检索的视角审视推荐系统。我们将探讨如何利用信息检索的度量方法（如召回率、精确率）来评估推荐系统的性能，以及如何将信息检索中的排序模型、特征工程等技术应用于推荐系统的构建。内容还会涉及协同过滤、基于内容的推荐以及深度学习在推荐系统中的最新进展。 负责任的信息检索与公平性考量： 随着信息检索系统在社会生活中扮演越来越重要的角色，其公平性、透明度和可解释性问题也日益受到关注。本部分将探讨如何在信息检索系统中实现公平性，避免算法歧视。我们将介绍衡量检索结果公平性的指标，以及如何设计公平的排序算法。此外，还会讨论信息检索系统的可解释性问题，以及如何让用户理解检索结果的生成过程。 结论与展望： 本书的最后一章将对信息检索领域的未来发展趋势进行展望。我们将讨论诸如实时检索、离线检索、边缘计算环境下的检索、区块链与去中心化信息检索等新兴方向。同时，也会强调跨学科合作的重要性，以及如何将信息检索技术与其他领域（如自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、人机交互）更紧密地结合，共同推动信息检索迈向新的高度。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入阐述了信息检索背后的理论基础，也紧密结合了最新的技术应用和实际案例。 前沿性与系统性： 覆盖了信息检索领域的最新研究热点，同时保持了内容的系统性和条理性，构建了一个清晰的知识体系。 深度与广度兼具： 对每一个重要议题都进行了深入的剖析，同时又广泛地涵盖了信息检索的各个方面。 面向广泛的读者群体： 无论是信息检索领域的研究人员、学生，还是对该领域感兴趣的工程师、产品经理，都能从中获益。 《信息检索的新疆域：理论、方法与前沿探索》将为所有致力于推动信息检索技术进步的探索者们提供一份宝贵的参考，共同塑造信息获取的未来。

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