Introduction to Information Retrieval

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Christopher D. Manning,1989年毕业于澳大利亚国立大学,1995年获斯坦福大学语言学博士学位,曾先后在卡内基-梅隆大学、悉尼大学教授语言学,1999年起任斯坦福大学计算机科学和语言学副教授,其主要研究方向是统计自然语言处理、信息提取与表示,以及文本理解和文本挖掘等。

Prabhakar Raghavan,毕业于印度理工学院,后获加州大学伯克利分校计算机科学博士学位,自2005年起担任Yahoo!研究中心负责人,同时也是斯坦福大学计算机科学系顾问教授。其主要研究方向是文本及Web数据挖掘、组合优化、随机算法等,此前曾任Verity公司CTO,在IBM研究院担任过管理工作。

Hinrich Schütze,斯坦福大学博士,现任斯图加特大学自然语言处理研究所理论计算语言学主任。他在美国硅谷工作过多年,曾担任过Enkata公司首席科学家。

出版者:Cambridge University Press
作者:Christopher D. Manning
出品人:
页数:506
译者:
出版时间:2008-7-7
价格:USD 74.99
装帧:Hardcover
isbn号码:9780521865715
丛书系列:
图书标签:
  • 信息检索 
  • IR 
  • 搜索引擎 
  • 计算机 
  • 机器学习 
  • 自然语言处理 
  • 人工智能 
  • 计算机科学 
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Class-tested and coherent, this groundbreaking new textbook teaches classic web information retrieval, including web search and the related areas of text classification and text clustering from basic concepts. Written from a computer science perspective by three leading experts in the field, it gives an up-to-date treatment of all aspects of the design and implementation of systems for gathering, indexing, and searching documents; methods for evaluating systems; and an introduction to the use of machine learning methods on text collections. All the important ideas are explained using examples and figures, making it perfect for introductory courses in information retrieval for advanced undergraduates and graduate students in computer science. Based on feedback from extensive classroom experience, the book has been carefully structured in order to make teaching more natural and effective. Although originally designed as the primary text for a graduate or advanced undergraduate course in information retrieval, the book will also create a buzz for researchers and professionals alike.

Contents

1. Information retrieval using the Boolean model; 2. The dictionary and postings lists; 3. Tolerant retrieval; 4. Index construction; 5. Index compression; 6. Scoring and term weighting; 7. Vector space retrieval; 8. Evaluation in information retrieval; 9. Relevance feedback and query expansion; 10. XML retrieval; 11. Probabilistic information retrieval; 12. Language models for information retrieval; 13. Text classification and Naive Bayes; 14. Vector space classification; 15. Support vector machines and kernel functions; 16. Flat clustering; 17. Hierarchical clustering; 18. Dimensionality reduction and latent semantic indexing; 19. Web search basics; 20. Web crawling and indexes; 21. Link analysis.

Reviews

“This is the first book that gives you a complete picture of the complications that arise in building a modern web-scale search engine. You'll learn about ranking SVMs, XML, DNS, and LSI. You'll discover the seedy underworld of spam, cloaking, and doorway pages. You'll see how MapReduce and other approaches to parallelism allow us to go beyond megabytes and to efficiently manage petabytes." -Peter Norvig, Director of Research, Google Inc.

"Introduction to Information Retrieval is a comprehensive, up-to-date, and well-written introduction to an increasingly important and rapidly growing area of computer science. Finally, there is a high-quality textbook for an area that was desperately in need of one." -Raymond J. Mooney, Professor of Computer Sciences, University of Texas at Austin

“Through compelling exposition and choice of topics, the authors vividly convey both the fundamental ideas and the rapidly expanding reach of information retrieval as a field.” -Jon Kleinberg, Professor of Computer Science, Cornell University

具体描述

读后感

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对于搜索引擎的初学者里说,本书是一本绝对值得阅读的书目。作者从最简单的布尔检索到一个完整的搜索引擎,逐步深入,逐步引导读者思考,对建造一个大型搜索引擎需要用到的架构和算法都有所涉猎,看完后会对搜索引擎有一个大概的认识,对其基本原理也会有所了解。搜索引擎并不...  

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对于搜索引擎的初学者里说,本书是一本绝对值得阅读的书目。作者从最简单的布尔检索到一个完整的搜索引擎,逐步深入,逐步引导读者思考,对建造一个大型搜索引擎需要用到的架构和算法都有所涉猎,看完后会对搜索引擎有一个大概的认识,对其基本原理也会有所了解。搜索引擎并不...  

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这本书不错。值得一看。 Christopher D. Manning,1989年毕业于澳大利亚国立大学,1995年获斯坦福大学语言学博士学位,曾先后在卡内基-梅隆大学、悉尼大学教授语言学,1999年起任斯坦福大学计算机科学和语言学副教授,其主要研究方向是统计自然语言处理、信息提取与表示,以及...  

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这本书不错。值得一看。 Christopher D. Manning,1989年毕业于澳大利亚国立大学,1995年获斯坦福大学语言学博士学位,曾先后在卡内基-梅隆大学、悉尼大学教授语言学,1999年起任斯坦福大学计算机科学和语言学副教授,其主要研究方向是统计自然语言处理、信息提取与表示,以及...  

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stanford的IR入门书籍,cmu stanford都在用该书作为IR入门书籍,很nice。在某些章节如果你有统计的基础来看的话,会更容易些。  

用户评价

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很不错的书,也是我感兴趣的内容。第三次尝试开始看,希望这次能认真看完。

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介绍了IR的方方面面技术,细致却不深奥。自己花了一个月的时间认真研读,收获不菲。五星推荐!

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很不错的书,也是我感兴趣的内容。第三次尝试开始看,希望这次能认真看完。

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总算读完了,来自斯坦福,CMU 11-741 IR博士入门必读书目,讲解思路详细清晰,作为IR入门书很推荐,有兴趣的可参考CMU 11-741的网站自我学习 http://boston.lti.cs.cmu.edu/classes/11-741/ 。 同意一些评论中说的,关于网络的部分确实讲得不多,CMU的project在machine learning方面偏重挺大。

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