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出版者:北京大学

作者:赵丹群

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2008-1

价格:41.00元

装帧:

isbn号码:9787301129265

丛书系列:

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《现代信息检索》 本书旨在探索信息检索技术在当代社会中的应用与发展，深入剖析信息获取、组织、存储、处理和呈现的全过程。我们将从信息检索的基石——信息理论与模型出发，逐步深入到更前沿的技术领域。 第一章 信息检索基础：构建认知框架 本章将为读者建立起坚实的信息检索理论基础。我们将首先追溯信息检索的起源，理解其在信息爆炸时代的必要性。接着，我们会详细介绍信息检索的核心概念，包括文档、查询、相关性以及评估指标（如准确率、召回率、F1值等），并阐述这些概念在实际应用中的意义。随后，将深入探讨经典的布尔模型、向量空间模型和概率模型，分析它们的优劣势以及适用的场景。此外，我们还会讲解文本预处理技术，如分词、词干提取、停用词去除等，这些都是保证检索效率和准确率的关键步骤。最后，本章会介绍信息检索系统的基本架构，为后续章节的学习打下坚实基础。 第二章 文本表示与索引：量化信息之形 本章聚焦于如何将非结构化的文本信息转化为计算机能够理解和处理的结构化表示，以及如何构建高效的索引机制。我们将详细讲解词袋模型（Bag-of-Words, BoW）及其变种，如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）权重计算方法，并分析其在衡量词语重要性方面的原理。随后，我们将介绍更具代表性的词嵌入技术，如Word2Vec、GloVe和FastText，探讨它们如何捕捉词语的语义信息，以及这些语义信息在检索中的应用。针对文档整体的表示，我们将探讨文档向量化方法，包括Doc2Vec以及基于深度学习的文档表示技术。在索引方面，我们将深入剖析倒排索引（Inverted Index）的构建原理、存储方式以及更新策略，并讨论不同类型的倒排列表（如前缀倒排列表、后缀倒排列表）及其对检索性能的影响。此外，本章还将介绍其他索引结构，如前缀树（Trie）和后缀树（Suffix Tree），以及它们在特定场景下的应用。 第三章 查询处理与匹配：洞悉用户意图 本章将深入研究用户查询的解析、理解与匹配过程，旨在最大限度地满足用户的搜索需求。我们将首先分析不同类型的用户查询，如关键词查询、自然语言查询和结构化查询，并探讨针对这些查询的解析技术，包括查询扩展（Query Expansion）和查询重写（Query Rewriting）。我们将详细介绍如何利用同义词、近义词、上位词/下位词等词汇关系来丰富查询，以及如何运用知识图谱和本体论来提升查询的语义理解能力。在匹配算法方面，我们将详细讲解基于向量空间模型的余弦相似度计算，以及基于概率模型的BM25算法，并对比分析它们在不同数据集上的表现。此外，本章还将探讨模糊匹配技术，如编辑距离（Edit Distance）算法，以应对用户输入的拼写错误或不精确的查询。 第四章 排序与评估：优中选优的智慧 本章将重点关注检索结果的排序策略和评估方法，确保用户能够快速找到最相关的信息。我们将深入探讨各种排序模型，从传统的基于相关性得分的排序，到更复杂的学习排序（Learning to Rank, LTR）技术。我们将详细介绍LTR的不同范式，如点排序（Pointwise）、成对排序（Pairwise）和列表排序（Listwise），并分析其背后的机器学习算法，例如梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）和深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）。在评估方面，我们将详细介绍信息检索领域常用的评估指标，包括Precision@k、Recall@k、MAP（Mean Average Precision）和NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain），并阐述它们各自的侧重点和计算方法。本章还将讨论在线评估（Online Evaluation）方法，如A/B测试，以及如何在实际环境中持续优化检索系统的性能。 第五章 进阶主题与未来趋势：展望信息检索的未来 本章将超越基础理论，探索信息检索领域的前沿技术和未来发展方向。我们将深入研究语义检索（Semantic Retrieval）技术，重点讲解如何利用深度学习模型，如Transformer架构（BERT, GPT系列等），来实现更深层次的语义理解和匹配。我们将探讨问答系统（Question Answering Systems）如何与信息检索相结合，实现更直接、更具交互性的信息获取。此外，我们还将讨论多模态信息检索（Multimodal Information Retrieval），即如何检索图像、视频、音频等非文本信息，以及如何将不同模态的信息进行融合。最后，我们将展望信息检索的未来趋势，包括个性化推荐系统、知识图谱驱动的检索、可解释性AI在信息检索中的应用，以及隐私保护和公平性等伦理考量。 通过本书的学习，读者将能够全面掌握信息检索的核心理论、关键技术和前沿发展，为构建高效、智能的信息检索系统打下坚实基础，并深刻理解信息检索在现代社会中扮演的关键角色。

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这本书的出现，无疑是对当前信息爆炸时代的一声呐喊，也是对我们如何更高效、更精准地获取所需知识的一次深刻反思。翻开《现代信息检索》，我仿佛踏入了一个全新的领域，一个充满挑战与机遇的数字海洋。它不仅仅是关于搜索技巧的堆砌，更像是一次思维的重塑。作者以其深厚的学术功底和广阔的视野，将那些看似枯燥的技术概念，通过生动有趣的语言和贴近生活的案例，一一展现在我们眼前。我尤其欣赏它在理论深度和实践指导之间的平衡。你会发现，在理解了那些复杂的算法背后逻辑之后，再去运用各种搜索工具，就像是拥有了开启无限知识宝藏的金钥匙。它教会我的不只是“怎么搜”，更是“搜什么”以及“搜到之后怎么用”。例如，在面对海量论文时，如何通过关键词的精炼、布尔逻辑的运用、以及对文献引用网络的分析，快速定位到最核心、最有价值的研究成果，这简直是一种艺术。这本书让我重新审视了信息的价值，以及如何在这个信息时代保持清醒的头脑，不被碎片化的信息所淹没。它所传达的“以终为始”的信息获取理念，也让我受益匪浅，学会了在开始检索之前，先明确自己的目标和需求，从而避免了大量的无效劳动。

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这本书的内容之详实，足以让我反复阅读、细细品味。我对于其中关于“网络爬虫”和“信息抽取”的章节尤为着迷。作者详细介绍了如何编写程序来抓取互联网上的数据，并从中提取有用的信息。这对于我进行数据分析和知识挖掘来说，是至关重要的基础。书中还探讨了如何处理非结构化数据，如何进行自然语言处理，以及如何构建语义搜索系统，这些都为我提供了宝贵的思路和方法。我甚至开始尝试自己去动手实践书中的一些算法，从中获得了巨大的成就感。这本书不仅仅是一本纸质的书籍，更像是一个活生生的实验室，提供了无数可以去探索和实验的机会。它让我从一个信息的消费者，逐渐转变为一个信息的创造者和加工者。

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我之前一直认为，掌握一些常用的搜索引擎技巧就足够了，但《现代信息检索》的出现，彻底改变了我的看法。它让我意识到，信息检索的背后，是一套庞大而精密的工程。从数据的采集、存储、索引，到查询的解析、匹配、排序，再到最终结果的呈现，每一步都充满了智慧和挑战。书中关于“倒排索引”和“前缀索引”的讲解，让我对如何高效地组织和访问海量数据有了更深入的理解。同时，它还探讨了分布式信息检索、移动信息检索等新兴领域，展现了信息检索技术的广阔前景。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了信息检索的各个层面，从宏观的架构设计到微观的算法细节，都进行了细致的阐述。我尤其喜欢它在介绍新技术时，总会追溯其历史渊源，并分析其发展动力。这使得我在学习新知识的同时，也能对其产生更深刻的理解和洞察。

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这本书的价值，还在于它对信息检索的未来发展趋势进行了深入的预测和分析。作者在书中探讨了人工智能、大数据、物联网等新兴技术如何与信息检索相结合，从而催生出更智能、更个性化的信息服务。我对书中关于“上下文感知检索”和“智能助理”的讨论印象尤为深刻。未来，我们获取信息的方式将不再仅仅依赖于主动搜索，而是会由智能系统根据我们的需求和所处的环境，主动地推送相关信息。这种前瞻性的视角，让我对信息检索技术的发展充满了期待。它不仅让我看到了信息检索的无限可能，也激励我不断学习新的技术，跟上时代的步伐。这本书让我明白，信息检索并非一成不变，而是一个不断演进、充满活力的新兴领域。

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《现代信息检索》是一本真正意义上的“工具书”，但它又远不止于此。它提供了一套完整的方法论，帮助我们系统地构建和优化信息检索系统。对于我这样一个从事相关技术研究的开发者而言，这本书的价值不言而喻。书中对各种检索模型、索引结构、查询扩展技术以及评估指标的详细介绍，为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。我尤其欣赏其中关于“召回率”和“精确率”的讨论，以及如何通过各种技术手段来平衡这两者。这直接关系到信息检索系统的性能和用户体验。此外，书中对于用户界面设计和交互方式的分析，也让我受益匪浅。一个再强大的检索系统，如果用户界面糟糕，也无法发挥其应有的作用。它教会我如何从用户的角度出发，设计更直观、更易用的搜索界面，从而提升用户满意度。这本书让我对信息检索的理解，从“如何找到信息”提升到了“如何构建一个高效、易用的信息检索系统”。

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这本书给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的革新。在《现代信息检索》的引领下，我开始以一种全新的视角审视我每天接触到的信息。我不再满足于被动地接受搜索引擎推送的结果，而是开始主动地去理解信息的结构，分析其来源和权威性，并尝试用更系统、更科学的方法来获取我真正需要的内容。书中关于“本体论”和“知识图谱”的介绍，让我明白了如何将零散的信息整合成具有结构和意义的网络，从而实现更深层次的理解和推理。这对于我在学术研究和专业工作中都非常有帮助。我学会了如何利用这些工具来构建自己的知识体系，并在这个过程中不断完善和优化。这本书就像是一把开启智慧之门的钥匙，让我能够更有效地驾驭信息，并在这个知识经济时代保持竞争力。

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《现代信息检索》是一本真正让我感到“学有所获”的书籍。它没有空泛的理论堆砌，也没有晦涩难懂的术语，而是用清晰的逻辑和生动的案例，将复杂的信息检索技术娓娓道来。我尤其欣赏书中对“用户画像”和“个性化推荐”的深入探讨。它不仅解释了这些技术是如何工作的，更重要的是，它揭示了这些技术如何深刻地影响着我们的信息获取方式和消费习惯。例如，在购物网站或内容平台，我们总能看到那些“猜你喜欢”的推荐，而这本书就帮助我理解了这些推荐背后的算法逻辑和数据驱动的决策过程。这让我不再被动地接受推荐，而是能够更有意识地去评估和筛选信息，从而做出更明智的选择。这本书让我变得更加“聪明”地使用互联网。

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这本书给我最大的感受是，信息检索并非一件简单的“找东西”的活动，而是一门博大精深的学问。它涉及到计算机科学、语言学、认知科学等多个学科的交叉融合。《现代信息检索》在这方面做得非常出色，它系统地梳理了信息检索的发展历程，从早期的布尔模型到后来的向量空间模型，再到如今的深度学习模型，每一个阶段的演变都解释得清晰明了。我特别喜欢书中关于“语义检索”的探讨。传统的关键词匹配虽然有效，但往往忽略了词语背后的含义和用户真实的意图。而语义检索则通过词向量、知识图谱等技术，力求理解信息的深层含义，从而提供更符合用户需求的答案。书中通过大量的实例，展示了这些技术如何在实际应用中发挥作用，比如智能问答系统、推荐系统等。这不仅让我对现代信息检索有了更全面的认识，也激发了我对相关技术进一步学习的兴趣。这本书让我明白了，在这个信息爆炸的时代，掌握高效的信息检索能力，就像是拥有了一项在知识海洋中遨游的必备技能，能够让我们更快地找到真正有价值的内容。

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《现代信息检索》这本书，在我看来，不仅仅是一本技术手册，更是一种生活态度的体现。它教会我在纷繁复杂的世界中，如何保持一份冷静和理性，如何有条不紊地搜寻和筛选信息，最终找到属于自己的答案。书中关于“信息过载”的讨论，以及如何通过有效的检索策略来应对这个问题，让我深有体会。我学会了如何设置清晰的搜索目标，如何运用组合关键词和限定条件来缩小搜索范围，以及如何对搜索结果进行批判性评估。这些看似简单的技巧，却能极大地提升我的工作效率和学习效果。它让我明白，在这个信息时代，掌握正确的检索方法，就等于掌握了开启知识大门的钥匙，也等于掌握了在信息洪流中保持清醒的头脑和独立判断的能力。

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读完《现代信息检索》，我感觉自己像一个经过专业训练的侦探，掌握了搜寻线索、分析证据、最终锁定目标的所有秘诀。这本书的结构设计非常巧妙，从信息检索的基本原理出发，层层递进，深入到各种高级技术和前沿应用。我尤其对其中关于“相关性排序”的章节印象深刻。作者没有仅仅停留在介绍各种排序算法的名称，而是深入剖析了TF-IDF、BM25等经典模型的工作机制，以及它们在不同场景下的优劣势。更重要的是，它还探讨了PageRank等链接分析技术如何影响搜索结果的权威性和重要性，这让我在理解搜索结果的“为什么”时，少了很多困惑。此外，关于用户行为分析在信息检索中的应用，也让我大开眼界。原来，每一次点击、每一次停留，都在为更智能的搜索系统提供养料，从而实现个性化和精准化的推荐。这种人机协同的模式，在如今的搜索引擎和推荐系统中随处可见，而这本书则帮助我拨开了迷雾，看到了其背后的强大驱动力。它不仅提升了我作为普通用户的信息获取能力，更让我开始思考信息检索技术本身的发展趋势和未来方向。

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这是一本好书。。当时真心背来着。。

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导师强烈推荐。。。。。

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