Information Retrieval

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出版者:Springer
作者:William Hersh
出品人:
页数:503
译者:
出版时间:2008-11-06
价格:USD 79.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780387787022
丛书系列:
图书标签:
  • 机器学习
  • 搜索引擎
  • 信息检索
  • NLP
  • 信息检索
  • 搜索引擎
  • 数据挖掘
  • 自然语言处理
  • 文本分析
  • 数据库系统
  • 算法设计
  • 机器学习
  • 大数据
  • 计算机科学
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具体描述

The third edition of this book will reach across disciplines and address the needs of not only those who study, evaluate, and purchase health information, but also computer and library/information scientists, information technology developers building databases, search engines, Web sites, and other systems for universities and hospitals who enthusiastically read the first two editions. The book is divided into three sections: Basic Concepts, State-of-the-Art and Research Directories. Major changes to the this edition will include a new chapter in the State-of-the-Art section on Digital Libraries and a new focus on areas related to information retrieval systems covering such topics as electronic publishing of journals and other scientific materials, emerging standards, open access publishing issues, digital preservation, that summarize and categorize documents to handle the vast amount of information that is now available. Web updates, which include keeping track of new systems, technologies, studies, are folded into the third edition to show the advancement from 1996 to present time.

《信息检索:原理与实践》 在这浩瀚的数据海洋中,如何精准、高效地找到我们所需的宝藏?《信息检索:原理与实践》将为您揭示这一现代社会的关键技能。本书并非一本空泛的理论著作,而是深入浅出地剖析了信息检索领域的核心概念、演进历程以及当下最前沿的技术应用。 本书的结构精心设计,旨在带领读者循序渐进地理解信息检索的复杂世界。开篇,我们将追溯信息检索的起源,从早期纸质目录的时代,到如今以搜索引擎为代表的数字化检索系统,勾勒出信息检索技术发展的宏伟蓝图。我们将探讨信息检索的基石——文本表示,深入理解词袋模型、TF-IDF以及更复杂的向量空间模型,解释它们如何在量化文本的基础上实现检索。 接着,本书将重点阐述各种信息检索模型,从经典的布尔模型、向量空间模型,到概率模型如BM25,再到更现代的语言模型。我们不仅会介绍这些模型的数学原理和工作机制,还会通过丰富的实例和图示,帮助读者理解它们在不同场景下的适用性和优劣。例如,在讨论向量空间模型时,我们会详细讲解如何将文档和查询映射到高维空间,并解释余弦相似度等度量方法如何计算它们之间的相关性。 信息预处理是信息检索不可或缺的一环。本书将详细介绍数据清洗、分词、词干提取、停用词去除等关键步骤,解释这些预处理技术如何优化检索效果。我们会探讨不同的分词方法,如基于词典匹配和基于统计的方法,以及它们在中文等语言中的特殊挑战。 搜索技术是信息检索的核心。本书将深入剖析倒排索引的构建和使用,这是实现快速检索的关键。读者将了解到如何高效地构建和维护倒排索引,以及在查询时如何利用它来定位相关文档。此外,我们还会介绍各种索引结构,如前缀树、后缀树等,并分析它们在不同检索场景下的性能表现。 随着大数据时代的到来,传统的检索方法面临新的挑战。本书将关注现代信息检索技术,包括基于学习的排序(Learning to Rank)方法,它利用机器学习来优化搜索结果的排序。我们将介绍各种排序模型,如点排序、列表排序,以及常用的评估指标。 分布式信息检索是处理海量数据的重要手段。本书将探讨分布式索引的构建、分布式查询的执行策略,以及在大规模集群中保证检索效率和一致性的挑战。我们会介绍一些经典的分布式信息检索系统架构,并分析其设计理念。 用户体验在信息检索中也至关重要。本书将探讨查询理解、查询扩展、拼写纠错、个性化搜索等技术,解释它们如何帮助用户更准确地表达检索意图,并获得更满意的搜索结果。我们将讨论同义词、上位词、下位词等词汇关系在查询扩展中的应用,以及如何利用用户行为数据进行个性化推荐。 评估是衡量信息检索系统性能的标准。本书将详细介绍各种评估指标,如精确率、召回率、F1值、MAP、NDCG等,并解释如何使用这些指标来客观地评估检索系统的优劣。我们还会探讨离线评估和在线评估方法的区别与联系。 除了核心的理论和技术,本书还将关注信息检索在实际应用中的多样性。我们将探讨搜索引擎的设计与实现,包括爬虫、索引构建、查询处理、结果展示等环节。同时,我们也会涉及垂直领域的检索应用,如文献检索、电子商务搜索、社交媒体信息检索等,分析不同领域对信息检索技术的特殊需求。 本书不仅适合信息科学、计算机科学等相关专业的学生,也适用于任何对信息检索技术感兴趣的专业人士。无论您是想构建自己的搜索引擎,还是想深入了解当下互联网巨头是如何运作的,本书都将为您提供宝贵的知识和见解。通过对本书的学习,您将能够深刻理解信息检索的原理,掌握实用的技术方法,并能够自信地应对信息洪流,精准地获取所需的知识。

作者简介

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读后感

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用户评价

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作为一名独立开发者,我一直对构建高效、用户友好的应用程序抱有热情。在我的项目开发过程中,我需要处理大量用户生成的内容,例如论坛帖子、评论、博客文章等。如何让用户能够快速、便捷地找到他们需要的信息,是提升用户体验的关键。《信息检索》这本书,对我来说,无疑是一份宝贵的“开发宝典”。我希望它能深入讲解构建搜索功能的关键技术,比如如何对用户生成的内容进行索引,如何实现全文检索,以及如何设计一个能够理解用户自然语言查询的搜索框。我也期待它能分享一些关于如何优化搜索性能的技巧,比如如何处理大量的文本数据,如何进行分布式搜索,以及如何降低搜索的延迟。更重要的是,我希望这本书能为我提供一些关于如何衡量搜索效果的指标,以及如何根据这些指标不断改进我的搜索功能,从而为用户提供更优质的服务。

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作为一名数据分析师,我深知信息质量对于决策的重要性。在工作中,我经常需要从各种数据源中提取、清洗和分析信息,而信息检索是这个过程的起点。然而,我常常发现,即使我清楚自己需要什么样的数据,也很难在复杂的数据环境中快速、准确地找到它们。《信息检索》这本书,对我而言,就像一本指引我找到数据宝藏的地图。我迫切希望它能提供一些关于如何优化数据检索策略的实用方法,比如如何有效地利用元数据、如何进行跨数据库的检索,以及如何处理那些结构不完整或格式不统一的数据。此外,我也期待这本书能帮助我理解数据检索的性能优化问题,例如如何构建高效的索引,如何减少查询的响应时间,以及如何在保证检索精度的同时,最大化检索的效率。我希望这本书不仅能提供理论知识,更能结合实际案例,让我看到如何在真实的数据分析场景中应用这些信息检索技术。

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这本书的标题是《信息检索》,光是看到这个书名,我就联想到了无数个埋藏在数字海洋中的宝藏,等待着我去发掘。作为一名对知识有着永不满足的渴求的读者,我一直对如何高效、准确地找到我需要的信息抱有极大的兴趣。在这个信息爆炸的时代,我们每天都被海量的数据所包围,如何从这些纷繁复杂的信息中抽丝剥茧,找到那关键的一两句,甚至是一个隐藏在字里行间的灵感,简直是一门艺术,也更是一门科学。这本书的出现,恰好填补了我在这方面的知识空白。我曾无数次在学术论文、技术文档、甚至日常的网络搜索中感到力不从心,搜索结果的漫天飞舞,关键词的精准度问题,以及如何构建有效的搜索策略,都让我头疼不已。这本书的名字仿佛一座灯塔,指引着我走向更清晰、更高效的信息获取之路。我非常期待它能够深入浅出地剖析信息检索的底层逻辑,揭示那些隐藏在搜索引擎背后,却又至关重要的技术原理。我希望它不仅仅是介绍一些现成的工具和技巧,更能让我理解这些工具是如何工作的,它们的优势和局限性在哪里,以及我该如何根据不同的场景和需求,去灵活运用和创新。

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《信息检索》这个书名,对于我这样一个需要从海量文献中梳理研究思路的学生来说,简直是及时雨。我经常需要在图书馆的数据库、PubMed、Google Scholar等平台上进行文献检索,但每次都感觉效率不高,花费了大量时间在筛选和辨别信息上。有时候,一个看似简单的检索需求,却会返回大量不相关的内容,或者遗漏掉一些我真正需要的重要文献。这让我开始反思,是不是我使用的检索技巧不够完善,或者我对信息检索的底层逻辑理解不够深入。这本书的出现,让我看到了解决这些问题的希望。我特别期待它能提供一些关于如何构建更精确、更有效的检索语句的技巧,比如如何运用布尔运算符、同义词、截词符等来缩小或扩大检索范围。此外,我也希望它能解释一些高级的检索策略,比如基于主题的检索、基于作者的检索,甚至是基于引文网络的检索。我更希望它能分享一些关于如何评估检索结果质量的方法,让我能够更快速地判断哪些文献是真正有价值的。

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我是一名对历史和文化充满探索欲的业余研究者,尤其喜欢通过文献来追溯事物发展的脉络。《信息检索》这个书名,让我觉得它不仅仅是一本技术书籍,更像是打开历史长河的一扇门。我常常需要查阅大量的历史资料、古籍、甚至是一些古老的文献,而这些资料往往是以数字化的形式存在,但要找到相关的片段却十分困难。我希望这本书能够教我如何更好地利用数字图书馆、档案馆的资源,如何使用一些专门针对古籍或历史文献的信息检索工具。我期待它能够解释一些在处理非标准化文本、古汉语文本时遇到的信息检索挑战,以及相关的解决方案。也许,它还能介绍一些如何从历史文献中挖掘潜在的关联性,或者通过检索技术来验证一些历史假设的方法。我更希望,它能帮助我理解,信息检索技术是如何在保护和传承文化遗产方面发挥作用的。

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我是一名对知识管理和信息组织充满热情的人,我总是思考如何才能更有效地管理和利用我们每天接触到的海量信息。《信息检索》这本书的出现,对我来说,就像是一本关于如何构建有序信息世界的指南。我非常好奇,在信息爆炸的时代,我们如何才能建立起一套科学有效的体系,来搜集、存储、组织和检索我们所需的知识。我希望这本书能够深入探讨信息检索的各个环节,从用户需求分析、信息源选择,到检索策略制定、结果评估,再到信息组织和知识管理。我更希望它能分享一些关于如何构建个人知识库、如何利用信息检索技术来辅助学习和研究的实践经验。这本书是否能够帮助我理解,如何将零散的知识碎片整合成有价值的信息,并能在需要的时候,快速地将它们检索出来?

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我是一个对科技发展充满敏感性的普通读者,尤其对那些能够改变我们生活方式的底层技术感到着迷。《信息检索》这个书名,让我立刻联想到了我们日常生活中无处不在的搜索引擎、推荐系统,甚至是智能语音助手。这些技术虽然看起来很神奇,但它们背后必然有其科学的原理和严谨的算法。《信息检索》这本书,无疑是解开这些谜团的一把钥匙。我渴望了解,当我们输入一个简单的查询时,背后到底发生了什么?搜索引擎是如何理解我的意图?又是如何从全球的海量数据中,在毫秒之间找出最符合我需求的内容?这本书能否帮我理解这些“魔法”的背后,是怎样复杂的计算和精妙的设计?我希望它能够用相对易懂的语言,解释一些核心的概念,比如倒排索引、TF-IDF、BM25等,让我能够对这些技术有一个初步的认知。同时,我也希望它能触及一些应用层面,比如推荐系统是如何根据我的浏览历史和兴趣,为我推荐我可能喜欢的内容的,以及智能助手是如何通过自然语言处理技术来理解我的语音指令的。

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这本书的作者,单从书名《信息检索》来看,我就能感受到一种严谨而又不失前瞻性的专业态度。作为一名热衷于技术和学术研究的读者,我对于能够系统性地梳理某一领域知识的书籍总是充满了期待。信息检索,这个听起来略显枯燥的词汇,背后却蕴藏着巨大的能量,它关乎着我们如何从浩瀚的互联网、庞大的数据库中,高效地获取所需的信息,从而驱动学习、研究、甚至是商业决策。我一直对搜索引擎的背后机制充满好奇,比如为什么我输入的几个关键词,就能在瞬间返回数百万条相关结果?这些结果又是如何排序,以保证最相关的排在前面?这些问题都促使我想要深入了解信息检索的原理。这本书的出现,无疑为我提供了一个绝佳的学习平台。我希望它能够从信息检索的基本概念讲起,逐步深入到各种复杂的算法和模型,例如文本表示、索引构建、查询处理、以及排序算法等。同时,我也期待它能涵盖一些更前沿的研究方向,比如语义检索、知识图谱在信息检索中的应用、以及如何处理非结构化数据的信息检索问题。

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作为一个长期以来依赖搜索引擎来解决各种问题的普通用户,《信息检索》这本书的标题让我产生了极大的共鸣。我一直对搜索引擎是如何工作的感到好奇,特别是那些能够理解复杂查询、提供精准结果的搜索引擎。我希望这本书能够揭开搜索引擎的神秘面纱,让我了解它背后的基本原理。例如,我希望它能够解释,为什么当我输入一个简单的关键词时,搜索引擎能够迅速返回数百万甚至数十亿条相关信息?这些信息又是如何被组织和排序的?我也对搜索引擎如何处理不同的查询类型感到好奇,比如是事实性问题、导航性查询还是交易性查询。这本书能否为我提供一些关于如何更有效地使用搜索引擎的实用技巧,让我能够更快地找到我真正需要的信息,而不是被大量的无关内容所淹没?

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我对语言学和计算语言学有着浓厚的兴趣,并且一直想了解计算机是如何理解和处理人类语言的。《信息检索》这个书名,让我觉得它与我感兴趣的领域息息相关。我好奇地想知道,当计算机需要从大量的文本数据中检索信息时,它是如何“理解”文本的含义的?这本书是否会介绍一些关于文本预处理的技术,比如分词、词性标注、去除停用词等?同时,我也非常想了解,那些用于衡量文本相似度和相关性的算法,例如向量空间模型、词嵌入(Word Embeddings)等,是如何工作的。我希望这本书能够帮助我理解,如何将这些自然语言处理技术应用于信息检索,从而实现更智能、更精准的搜索。例如,它是否能解释,为什么某些搜索结果会比其他结果更“相关”,即使它们使用的词语并不完全相同?

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