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出版者:人民邮电出版社

作者:David A.Grossman

出品人:图灵教育

页数:244

译者:张华平

出版时间:201008

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115235756

丛书系列:图灵计算机科学丛书

图书标签:

信息检索
算法
搜索引擎
计算机
人工智能与信息处理
Algorithm
计算机科学
启发式
信息检索
数据库
搜索引擎
文献检索
关键词
布尔逻辑
索引
检索系统
自然语言处理
知识图谱

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具体描述

随着Google、百度等搜索引擎公司的崛起，信息检索已经成为令人振奋的热门研究领域。

本书从发展的角度描述了ad hoc信息检索，讨论了用来实现大规模数据检索的最新算法。详细介绍了推理网络和系统的效率，并且对每种方法都给出了详细可行的实例。此外，本书整合了非结构化和结构化数据的处理技术，是其他教材所不具备的。第2版新增加了IR语言模型和跨语言检索。还讨论了许多当前的热点话题，如XML、P2P信息检索、文本查重、文档并行聚类、不同检索策略的融合、信息中间表示等。

本书兼顾了学科广度和主题深度，把握了最新的发展趋势，成为信息检索领域的一本名著，更为许多著名高校（如美国普林斯顿大学、罗格斯大学）采用为教材。

《知识寻踪：拨开信息迷雾的艺术》在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据洪流所裹挟。从浩瀚的网络宇宙到图书馆深处的藏珍，信息的触角无处不在，它们既是开启智慧之门的钥匙，也可能成为压垮认知能力的重负。然而，并非所有的信息都如期而至，有价值的知识往往隐藏在繁杂的表象之下，等待着我们去发掘。《知识寻踪》正是一本致力于揭示如何穿透这层层信息迷雾，精准捕获所需知识的指南。本书并非关于如何“制作”信息，也不是讲解数据本身的奥秘，而是聚焦于一个更具实践意义的问题：当我们明确了想要了解某个领域、解决某个问题、或者仅仅是满足好奇心时，我们应该如何有效地寻找、评估并最终获得那些最契合我们需求的信息。我们将探究的，是信息检索这一古老而又常新的艺术，它关乎策略，关乎技巧，更关乎思维。首先，《知识寻踪》会带领读者深入理解信息检索的本质。我们为何需要检索？检索的终极目标是什么？书中将剖析信息需求的形成过程，从模糊的概念到明确的疑问，理解需求的细微差别是有效检索的第一步。我们不会仅仅停留在“搜”这个动作上，而是要理解“搜什么”和“为何搜”。接着，本书将详细阐述检索策略的构建。这包括如何将模糊的需求转化为精确的检索词，如何运用布尔逻辑、短语匹配、邻近检索等高级技巧来缩小或扩大检索范围。我们将探讨不同检索工具的特点及其适用场景，从搜索引擎的广度，到专业数据库的深度，再到学术论文库的严谨性，每一类工具都有其独特的价值和使用方式。书中会提供大量生动的案例，展示如何根据不同的检索目标，灵活运用各种工具组合，实现事半功倍的效果。评估信息的真实性、可靠性和相关性是信息检索过程中不可或缺的一环。信息纷繁复杂，良莠不齐，《知识寻踪》将提供一套系统性的评估框架，帮助读者辨别信息的来源、作者的权威性、信息的时效性以及潜在的偏见。我们将学习如何通过交叉验证、批判性思维来筛选出真正有价值的内容，避免被虚假或过时的信息误导。此外，本书还将触及文献管理与知识组织。当检索到大量有用的信息后，如何有效地管理和利用它们，是许多人面临的挑战。我们将介绍一些实用的方法和工具，帮助读者建立自己的知识库，对收集到的信息进行分类、标记、注释，从而在需要时能够迅速回顾和应用。这不仅是信息检索的延伸，更是知识内化的重要步骤。《知识寻踪》还将引导读者认识到信息检索的动态性。随着时间的推移，信息会不断更新，新的发现和研究会层出不穷。因此，有效的检索者需要具备持续学习和适应的能力，懂得如何追踪最新的研究动态，如何利用订阅、提醒等功能，保持信息的新鲜度。本书的内容将聚焦于“如何做”和“为何这样做”，通过理论阐述与实践指导相结合的方式，让读者在阅读中就能够掌握信息检索的精髓。书中不会涉及具体的“是什么”的知识点，比如某个历史事件的细节，某个科学定理的推导，或者某个文学作品的赏析。相反，它会教会你如何去主动寻找这些信息，并分辨它们的真伪和价值。《知识寻踪》是一本为所有渴望在信息海洋中找到自己所需知识的人们而准备的。无论你是学生，需要查阅学术资料；是研究人员，需要搜集前沿进展；是职场人士，需要解决工作难题；还是仅仅想满足个人兴趣，拓宽视野，本书都将是你不可或缺的伙伴，帮助你掌握在纷繁复杂的信息世界中，准确、高效、自信地“寻踪觅迹”的能力。

作者简介

David A.Grossman 佐治亚梅森大学博士，现在伊利诺伊理工大学计算机系任教。曾在美国政府部门高级技术服务中心和研究发展办公室担任项目经理。主要研究领域包括信息检索、结构化和非结构化数据集成以及数据挖掘。

Ophir Frieder 乔治敦大学教授、计算机科学系主任。曾任伊利诺伊理工大学计算机系首席教授、学院数据检索实验室主任。ACM会员，IEEE和美国艺术与科学研究院高级会员。他在数据检索系统、通信系统、高性能系统结构等方面均有深入的研究。

目录信息

第1章引言 1
第2章检索模型与算法 7
2.1 向量空间模型 8
2.1.1 相似度计算举例 11
2.1.2 相似度 13
2.2 概率检索模型 14
2.2.1 简单的词项权重 15
2.2.2 非二值独立模型 24
2.2.3 泊松模型 25
2.2.4 文档片段 29
2.2.5 概率模型的关键问题 30
2.3 语言模型 32
2.3.1 平滑 33
2.3.2 语言模型举例 34
2.4 推理网络 40
2.4.1 相关背景 41
2.4.2 链接矩阵 42
2.4.3 相关性排序 44
2.4.4 推理网络实例 45
2.5 扩展布尔检索 47
2.5.1 引入查询权重 48
2.5.2 扩展为任意数量的查询词 48
2.5.3 自动插入布尔逻辑 49
2.6 LSI 49
2.6.1 LSI举例 50
2.6.2 选择较优的k值 52
2.6.3 与其他检索模型比较 52
2.6.4 可能的扩展 52
2.6.5 运行时性能 52
2.7 神经网络 52
2.7.1 向量空间 53
2.7.2 相关反馈 53
2.7.3 学习与调整 54
2.7.4 概率检索 54
2.7.5 基于片段的概率检索 55
2.7.6 联合权重 55
2.7.7 文档聚类 56
2.8 遗传算法 56
2.8.1 文档表示形式 58
2.8.2 查询权重的自动赋值 58
2.8.3 自动生成带权重的布尔查询 59
2.9 模糊集检索 59
2.9.1 布尔检索 60
2.9.2 使用概念层次 62
2.9.3 采用区间和提升效率 62
2.10 本章小结 63
2.11 练习题 64
第3章检索实用策略 65
3.1 相关反馈 66
3.1.1 基于向量空间模型的相关反馈 67
3.1.2 基于概率模型的相关反馈 68
3.2 聚类 73
3.2.1 结果集聚类 74
3.2.2 层次聚类 74
3.2.3 不采用预定义矩阵的聚类方法 75
3.2.4 在层次聚类结果中进行查询 77
3.2.5 效率方面 77
3.3 基于段落的检索 78
3.3.1 基于标记的段落划分方法 78
3.3.2 动态段落划分方法 79
3.3.3 合并基于段落的相似度 79
3.4 n元语法 80
3.4.1 D’Amore与Mah方法 80
3.4.2 Damashek算法 81
3.4.3 Pearce与Nicholas方法 81
3.4.4 Teufel 81
3.4.5 Cavnar和Vayda 82
3.5 回归分析 82
3.6 同义词表 84
3.6.1 自动构建同义词表 84
3.6.2 使用人工构建的同义词表 90
3.7 语义网络 91
3.7.1 距离计算方法 92
3.7.2 基于“概念”扩展查询词 95
3.7.3 基于约束激活扩散的排序 95
3.8 语言解析 96
3.8.1 单个词 96
3.8.2 简单短语 97
3.8.3 复杂短语 97
3.9 本章小结 100
3.10 练习 100
第4章 CLIR 102
4.1 简介 102
4.1.1 资源 102
4.1.2 评测 103
4.2 跨越语言障碍 103
4.2.1 查询翻译 104
4.2.2 文档翻译 105
4.2.3 短语翻译 105
4.2.4 译文的选择 105
4.2.5 翻译删减技术 107
4.3 跨语言检索模型与算法 107
4.3.1 CLIR中的语言模型 107
4.3.2 双语语料库方法 112
4.3.3 可比语料库方法 113
4.4 跨语言检索实用策略 117
4.4.1 跨语言检索的相关反馈 117
4.4.2 词干还原 118
4.4.3 n元语法模型 120
4.4.4 音译名 120
4.4.5 命名实体识别 121
4.4.6 检索融合 122
4.5 本章小结 122
4.6 练习题 123
第5章检索效率优化 124
5.1 倒排索引 124
5.1.1 构建倒排索引 126
5.1.2 压缩倒排索引 127
5.1.3 变长索引压缩 129
5.1.4 基于倒排表大小的变长压缩 130
5.1.5 索引剪枝 132
5.1.6 在构建索引前对文档重新排序 132
5.2 查询处理 133
5.2.1 倒排索引的修订 133
5.2.2 部分结果集检索 134
5.2.3 简化向量空间 135
5.3 签名文件 136
5.4 重复文档检测 138
5.4.1 精确重复检测 139
5.4.2 近似重复检测 139
5.5 本章小结 141
5.6 练习题 142
第6章结构化数据与文本的融合 143
6.1 关系模型回顾 145
6.2 相关工作进展 150
6.2.1 独立系统的融合 150
6.2.2 自定义运算符 151
6.2.3 NFN方法 152
6.2.4 使用标准SQL进行文献搜索 153
6.3 信息检索作为关系应用 153
6.3.1 预处理 155
6.3.2 实施案例 156
6.3.3 布尔检索 158
6.3.4 邻近搜索 161
6.3.5 使用标准SQL计算相关度 162
6.3.6 相关反馈在关系模型中的实现 164
6.3.7 关系信息检索系统 164
6.4 使用关系模式进行半结构化搜索 165
6.4.1 背景 165
6.4.2 使用静态关系模式支持XML-QL 165
6.4.3 存储XML元数据 166
6.4.4 跟踪XML文档 167
6.4.5 INDEX关系 167
6.5 多维数据模型 168
6.6 协同器 168
6.6.1 因特网协同器 168
6.6.2 内联网协同器 169
6.7 本章小结 171
6.8 练习题 171
第7章并行信息检索 172
7.1 并行文本扫描搜索 172
7.1.1 文本硬件扫描 173
7.1.2 并行签名文件 174
7.2 并行索引 176
7.2.1 在连接机上实现并行索引 176
7.2.2 连接机的倒排索引 178
7.2.3 在DAP上实现并行索引 179
7.2.4 并行索引划分 179
7.2.5 在CM-5机上实现并行倒排索引算法 180
7.2.6 在倒排表上执行布尔操作 180
7.2.7 作为RDBMS应用的并行检索 180
7.2.8 并行索引小结 181
7.3 聚类与分类 181
7.4 大型的并行信息检索系统 182
7.4.1 PADRE 182
7.4.2 并行信息检索框架 182
7.4.3 PLIERS 182
7.5 本章小结 183
7.6 练习题 184
第8章分布式信息检索 185
8.1 分布式检索的理论模型 186
8.1.1 集中式信息检索系统模型 186
8.1.2 分布式信息检索系统模型 187
8.2 Web搜索 189
8.2.1 Web搜索引擎评测 189
8.2.2 高准确率检索 189
8.2.3 查询日志分析 190
8.2.4 PageRank算法 190
8.2.5 Web搜索引擎的效果提升 191
8.3 结果融合 191
8.4 P2P信息系统 192
8.5 其他的体系结构 194
8.5.1 共享磁盘体系结构 195
8.5.2 分布式磁盘体系结构 195
8.6 本章小结 195
8.7 练习题 195
第9章总结与下一步研究方向 197
参考文献 203
索引 229
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

第二版的参考文献太过于陈旧，最新的参考文献是04年的SIGIR的，不过很多算法和模型讲的过于简单化了，没有进行深入的分析和最新改进的介绍，举得例子太过于简单。总体来说，看完感觉跟看研究综述性质的论文差不多，所以以后还是尽量直接看原版的分类论文吧~~

评分☆☆☆☆☆

作为检索的入门书还成，当然，不是那种特别入门的书，至少你得知道啥是倒排索引。然后看看这书，了解一下各种检索模型。各种检索模型讲的都很浅，例子奇简单。另外，所谓的亮点”结构化数据与文本融合“，不怎么样，介绍了几个公司的系统，说了几个思路，没有靠谱的解决方案...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计实在是很吸引眼球，那种深邃的蓝色背景，搭配上银色的立体文字，第一眼就给人一种专业、权威的感觉。我本身就是做数据分析的，虽然平时接触的信息检索更多的是在数据库和一些专业工具层面，但总觉得理论基础还不够扎实，很多时候摸索效率不高。拿到这本书的时候，我就抱着能提升自己实践能力，顺便系统学习一下信息检索原理的想法。翻开第一页，就被作者的开篇所吸引，他用一种非常平实的语言，但却能瞬间抓住核心问题，让人感受到作者深厚的功底和对这个领域的深刻理解。我尤其喜欢其中对“布尔运算”的讲解，虽然这个概念我接触过，但书中通过大量生动形象的比喻，以及一些实际案例的剖析，让我对它的理解上升到了一个全新的高度。比如，作者在讲解“AND”操作符时，就用了一个大家都能理解的例子，说明了如何在海量的信息中精准定位自己需要的那一部分。而且，书中提到的那些经典算法，我之前只是听说过，但从来没有深入了解过其背后的逻辑，读了这本书，我才算是真正明白了它们的精妙之处。总体来说，这本书给我一种“拨云见日”的感觉，让我在信息检索的海洋中找到了更清晰的航向。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我选择这本书，更多的是出于一种“好奇心”的驱使。我一直觉得信息检索这个领域，虽然听起来很“硬核”，但其实与我们的日常生活息息相关。尤其是在如今这个信息爆炸的时代，如何从海量的信息中快速准确地找到自己想要的内容，已经成为了一项必备的技能。这本书的排版设计非常舒适，字体大小、行间距都恰到好处，让我在阅读过程中不容易感到疲劳。我特别欣赏作者在介绍“语义检索”部分时所采用的思路。他没有过多地纠结于晦涩的技术术语，而是从用户体验的角度出发，解释了语义检索的意义和价值。书中关于“词向量”和“深度学习”在信息检索中的应用的章节，更是让我眼前一亮。虽然我不是技术出身，但作者用通俗易懂的语言，让我大致了解了这些前沿技术是如何改变信息检索的面貌的。读完这部分，我突然觉得，原来我们平时使用的搜索引擎，背后有着如此复杂的“黑科技”。而且，书中还涉及到一些关于“用户行为分析”的内容，这对于理解用户的检索习惯和偏好非常有帮助，也为我打开了新的思路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与数据打交道的研究者，我一直在寻找一本能够帮助我提升信息检索能力的专业书籍。这本书的封面传递出一种“严谨而实用”的风格，这让我对它产生了强烈的信任感。我曾经尝试过阅读一些国外的经典教材，但由于语言障碍和理论体系的差异，常常感到晦涩难懂。这本书的出现，无疑为我提供了一个更接地气的学习途径。我尤其赞赏作者在讲解“评估指标”部分所做的努力。他不仅仅是列举了几个常见的指标，更是深入分析了不同指标的优缺点，以及在不同场景下如何选择最合适的评估方式。书中关于“精确率”和“召回率”的讲解，让我对其有了更清晰的认识，也明白了为什么在信息检索领域，这两个指标如此重要。另外，书中还对“用户反馈”在信息检索系统优化中的作用进行了深入探讨，这对于我改进现有的搜索算法非常有启发。总的来说，这本书为我提供了一个非常宝贵的理论框架和实践指导，让我在信息检索的研究道路上更加坚定。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信息检索这个领域抱有浓厚的兴趣，尤其是关于如何让计算机“理解”人类语言，并据此进行搜索和匹配的机制。这本书的封面设计就给我一种“神秘而强大”的感觉，仿佛预示着里面蕴含着许多宝藏。我之前读过一些关于信息检索的科普读物，但总觉得不够深入，缺乏系统性。这本书的出现，恰好填补了我的这一需求。我尤其喜欢作者在讲解“文本特征提取”时所做的工作。他并没有仅仅停留在表面，而是深入分析了如何从海量文本中提取出具有代表性的词语、短语，以及如何利用这些特征来构建索引。书中关于“TF-IDF”算法的讲解，可以说是非常经典的。作者通过多个角度，从理论到实践，详细阐述了TF-IDF的计算原理，以及它在衡量词语重要性方面的作用。而且，书中还提到了很多关于“主题模型”的介绍，这让我对如何对文本进行分类和聚类有了更深入的认识。总而言之，这本书为我打开了一个全新的世界，让我对信息检索有了更系统、更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在寻找一本能够系统性地讲解信息检索背后理论的书籍，因为我从事的是内容运营方面的工作，每天需要处理大量的信息，从中提取有价值的内容。这本书的出现，简直就是我期盼已久的“及时雨”。它的语言风格非常亲切，不像一些学术著作那样枯燥乏味，读起来一点也不费劲。书中对于“倒排索引”的讲解，我尤其觉得受益匪浅。作者没有直接罗列复杂的公式，而是通过一个循序渐进的过程，一步一步地引导读者理解倒排索引是如何构建的，以及它在提高检索效率方面所起到的关键作用。我记得其中有一个章节，详细阐述了不同索引结构对检索速度的影响，并通过图表清晰地展示了它们之间的差异，这对我日后的工作非常有指导意义。另外，书中对于“相关性排序”的阐述也让我印象深刻。它不仅仅是简单地介绍了几种排序算法，更是深入分析了如何根据用户查询意图，来设计更符合用户需求的排序模型。我尝试着将书中介绍的一些思路应用到实际工作中，发现信息抓取的准确性和效率都有了显著的提升，这让我对这本书的价值有了更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

张华平博士是我非常尊敬和敬佩的一位老师。但是这本译著，我还是认为不够深入，比较浅显！作为IR的入门可以，想深入了解的还是读读其他的书吧，最近在看王斌老师翻译的信息检索导论，那是本不错的信息检索中比较全面且内容较新的教材！另外本书感觉参考文献过于陈旧，好像没有05年以后的，并且相关的技术有些貌似被淘汰了，不太可行。

评分☆☆☆☆☆

不是给开发人员准备的。。。

评分☆☆☆☆☆

原版挺好的，翻译版有不少重要的概念会让人理解有偏差，感觉是译者功力局限性的问题。

评分☆☆☆☆☆

我只是翻番，长长见识。概率和统计在CS中很重要。

评分☆☆☆☆☆

算是信息检索各类算法介绍很基础的书，值得一读。