具体描述
《21世纪高等学校规划教材•多媒体技术与应用》是作者根据多年授课经验编写而成的，在全面阐述多媒体技术的基础上，引入了较多的实践性内容，力求用较少的课时使学生较全面地掌握多媒体技术的基本知识，并具备较强的动手实践能力。《21世纪高等学校规划教材•多媒体技术与应用》共分为10章，主要内容包括多媒体基础知识、多媒体计算机系统、颜色基础、多媒体素材的制作、多媒体数据压缩技术、多媒体创作工具和多媒体网络应用等。
《21世纪高等学校规划教材•多媒体技术与应用》可以作为高等学校多媒体技术课程的本科教材，也可供成人高校和高职高专等选用，同时也可供从事多媒体作品开发的人员参考。
《数字时代信息检索与知识组织》 图书简介 在信息爆炸的今天，如何高效地从浩如烟海的数据中精准捕获所需知识，已成为个人发展与社会进步的关键瓶颈。本书《数字时代信息检索与知识组织》，正是为应对这一挑战而精心撰写的一部深度专业著作。它并非停留在对基础工具的简单介绍，而是全面、系统地剖析了支撑现代信息服务的底层逻辑、前沿技术与实践策略。 本书的视野横跨信息科学、计算机科学与认知心理学三大领域，旨在为读者构建一个完整的知识管理与信息获取的知识图谱。我们深知，信息检索（Information Retrieval, IR）已不再是简单的关键词匹配，它已演化为一门涉及自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、深度学习（DL）以及大规模数据结构设计的复杂学科。 第一部分：信息检索的理论基石与模型演进 本书伊始，我们首先回顾了信息检索领域百年来的理论沉淀。从早期的布尔模型（Boolean Model）到经典的向量空间模型（Vector Space Model），我们详尽阐述了TF-IDF等核心权重计算机制的数学原理及其在早期搜索引擎中的应用。随后，我们深入探讨了概率模型，特别是BM25（Best Match 25）算法的精妙之处。它如何通过对文档长度和词频的精细化处理，实现了比传统向量模型更优的排序性能。 更重要的是，本书将重点放在了现代检索框架的构建上。我们花了大量篇幅解析了如何利用概率图模型和语言模型（如PPMI）来理解查询与文档之间的语义关联，而不仅仅是表面的词汇重叠。这部分内容为后续的深度学习应用奠定了坚实的理论基础，确保读者能够理解“为什么”某项技术会取代前一项技术。 第二部分：自然语言处理在检索中的核心作用 在数字信息环境下，文本的非结构化特性是检索效率的最大障碍。因此，本书的第二部分聚焦于NLP技术如何重塑信息检索的准确性和鲁棒性。我们不仅介绍了分词、词性标注等基础预处理技术，更深入讲解了词嵌入（Word Embeddings）技术，如Word2Vec、GloVe的原理及其在表示文档语义向量中的应用。 进阶内容涵盖了深度学习在语义匹配中的革命性进展。我们详细分析了如何构建基于Transformer架构（如BERT、RoBERTa）的双塔（Two-Tower）检索模型和交叉编码器（Cross-Encoder）重排模型。读者将学习到如何训练这些模型以捕获查询和文档之间微妙的上下文依赖关系，实现从“词匹配”到“意图匹配”的跨越。此外，对于处理复杂查询（如否定、限定、比较）的句法分析和关系抽取技术，本书也提供了详实的案例分析。 第三部分：知识组织与本体论构建 高效的检索依赖于结构化的知识。本书的第三部分转向“知识组织”这一更为宏观的领域。我们探讨了如何从非结构化文本中提取实体、关系和事件，构建高质量的知识图谱（Knowledge Graph, KG）。 章节详细介绍了知识图谱的表示学习方法，包括基于嵌入（Embedding-based）的方法（如TransE、RotatE）和基于路径（Path-based）的方法。我们阐述了本体论（Ontology）在定义领域术语、规范知识结构中的关键作用，以及如何利用本体论指导信息抽取和知识推理，从而为复杂问答系统和推荐系统提供可靠的知识支撑。对于知识图谱的对齐与链接技术，本书也提供了前沿的学术探讨。 第四部分：大规模系统的架构与评估 理论的实现必须依赖于高效的系统架构。本书的第四部分着眼于工程实践，探讨如何构建一个能够应对TB级数据和高并发请求的分布式信息检索系统。我们详细剖析了倒排索引（Inverted Index）的构建、优化与维护策略，特别是针对海量文档的压缩技术（如Delta Encoding, V-List压缩）。 在系统层面，我们讨论了如何设计高效的查询处理流水线，包括多级过滤、缓存策略以及近实时（Near-Real-Time）索引更新机制。对于系统的评估，我们不仅停留在离线指标（如Precision, Recall, nDCG），更引入了用户体验指标（如点击率、停留时间）和A/B测试方法，强调了评估的闭环反馈机制在系统迭代中的重要性。 第五部分：前沿探索与未来趋势 最后，本书展望了信息检索和知识组织领域正在发生的变革。我们探讨了跨模态检索（如文本到图像、语音到文本的关联检索）的挑战与机遇。特别地，生成式人工智能（Generative AI）如何与传统检索范式相结合，催生出“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统，以及如何利用大型语言模型（LLMs）对检索结果进行摘要、推理和个性化重构。 本书面向的对象广泛，包括计算机科学、信息管理、数据科学等专业的学生、从事搜索引擎、推荐系统、智能客服等研发工作的工程师，以及对信息组织科学有浓厚兴趣的专业人士。通过阅读本书，读者不仅能掌握现代信息检索系统的核心技术栈，更能建立起一套系统化的知识组织思维框架，成为驾驭数字信息洪流的专家。全书理论与实践并重，案例丰富，旨在提供一本兼具深度、广度和前瞻性的参考宝典。
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