具体描述
本书不仅详细介绍了信息检索的所有主要概念和技术，以及有关信息检索面的所有新变化，而且其组织使读者既可以对现代信息检索有一个全面的了解，又可以获取现代信息检索所有关键主题的详细知识。本书的主要内容由信息检索领域的代表人物Baeza-Yates和Ribeiro-Neto编写，对于那些希望深入研究关键领域的读者，书中还提供了由其他主要研究人员编写的关于特殊主题的发展现状。
与上一版相比，本版在内容和结构上都有大量调整、更新和充实，其中新增内容在60%到70%左右。具体更新情况如下：
1. 新增了文本分类、网络信息爬取、结构化文本检索和企业搜索等章节，以及关于开源搜索的一个附录。
2. 全面改写了用户界面、多媒体检索和数字图书馆等内容。
3. 拓展了一些章节，介绍了信息检索方面的新的重要进展，如语言模型、新的评价方法、查询的特点、基于聚类和分布式信息检索等。
作者简介
Ricardo Baeza-Yates于加拿大滑铁卢大学获得计算机科学博士学位，现为Yahoo！欧洲和拉丁美洲研究院副总裁，主管Yahoo！在巴塞罗纳（西班牙）和圣地亚哥（智力）的研究中心，并监管海法研究中心。他曾担任智利计算机科学学会主席、智力大学计算机科学系Web研究中心主任、ICREA教授，并且他还在巴塞罗纳发布拉大学创立了信息与通信技术系Web研究组。现在他仍是智力大学和发布拉大学的兼职教授。他的主要研究方向为算法与数据结构、信息检索、用户界面以及可视化在数据库中的应用等。
Berthier Ribeiro-Neto于加利福尼亚大学洛杉矶分校获得计算机科学博士学位，现任巴西Minas Gerais联合大学计算机科学系副教授，同时也是ACM、ASIS及IEEE会员。他的主要研究方向是信息检索系统、数字图书馆、Web界面及视频点播。
目录信息
读后感
虽然资料有些陈旧，特别对于发展迅猛的IR领域！但是对于我入门还是比较合适的，看过去没有什么特别难理解的！当然我看的是中译本，不是原版！现在建议看Introduction to Information Retrival!
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用户评价
坦白说，在拿起《现代信息检索》之前，我对信息检索的理解仅停留在“输入关键词，得到结果”的表面。这本书彻底颠覆了我的认知。作者从信息论、概率论、信息组织等多个角度，系统地阐述了信息检索的理论基础。我被书中关于“信息熵”和“互信息”等概念的讲解所吸引，它让我明白了信息检索的本质就是如何有效地降低不确定性，找到与用户需求最相关的信息。书中对各种检索模型，如向量空间模型、概率模型（BM25）的深入剖析，让我对“相关性”有了更深刻的理解。作者不仅仅是介绍模型，更是分析了它们背后的数学原理和统计学基础，让我觉得非常有说服力。此外，书中对“用户建模”和“个性化检索”的探讨也让我眼前一亮。作者解释了如何通过分析用户的搜索历史、点击行为等，来构建用户画像，并为用户提供更加个性化的搜索结果。这让我意识到，信息检索早已不是简单的“一对一”匹配，而是变得越来越“懂你”。
评分这本书的阅读体验非常出色，充满了启发性和前瞻性。作者在介绍信息检索的原理时，不仅深入浅出，更将理论与实践紧密结合。我特别喜欢书中关于“评价指标”的详细讲解，例如精确率、召回率、F1值、MAP等，这些指标让我能够量化地评估一个检索系统的性能。书中还探讨了用户满意度、响应时间等更贴近实际应用的评价维度，这使得我对信息检索的评估有了更全面的认识。此外，书中对“个性化推荐”的讲解也让我受益匪浅，它展示了如何利用用户的历史行为和偏好，来为用户提供定制化的信息和服务。这让我意识到，信息检索早已不再是简单的“搜索”，而是演变成了一种“懂你”的智能服务。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何“连接人与信息”的思考。
评分作为一名对知识深度探索充满渴望的读者，我发现《现代信息检索》这本书带给我前所未有的震撼。它不仅仅是关于如何“找到”信息，更是关于“如何理解”和“如何构建”信息检索系统。书中对各种检索模型的历史演进进行了细致的梳理，从早期的布尔模型，到后来的概率模型，再到如今占据主导地位的向量空间模型及其各种变体，作者都娓娓道来，让我对信息检索技术的发展脉络有了深刻的认识。我特别喜欢书中关于评价指标的部分，例如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值以及平均准确率（MAP）等。这些指标的介绍不仅详细，而且配有大量的图表和公式推导，让我能够真正理解它们是如何衡量一个检索系统的性能的。作者甚至还探讨了用户满意度、响应时间等更贴近实际应用的评价维度，这使得我对信息检索的评估有了更全面的视角。在阅读过程中，我仿佛置身于一个巨大的知识图书馆，而作者则是一位经验丰富的图书管理员，他不仅告诉我如何找到我想要的图书，更指引我理解图书的内容，甚至教会我如何去构建一个更高效的图书馆。这本书的深度和广度，远远超出了我的预期，它为我打开了一扇通往信息科学核心领域的大门。
评分这本书的阅读体验非常棒，仿佛是一次深入的信息探索之旅。作者在介绍各种信息检索算法时，并没有止步于理论层面，而是结合了大量的实际案例和模拟实验，让我能够直观地感受到不同算法的性能差异。我尤其对书中关于“查询理解”和“文档理解”的章节印象深刻。作者详细介绍了如何将自然语言处理技术应用于用户查询的意图识别，以及如何对文档内容进行深度的语义分析。例如，通过同义词、近义词的扩展，以及否定词的排除，来优化用户查询的准确性。在文档理解方面，书中介绍了各种文本特征提取方法，包括词袋模型、TF-IDF、以及更高级的词嵌入和文档嵌入技术。这些内容让我明白了，现代信息检索系统是如何通过对文本的深度挖掘，来理解文本的含义，并将其与用户查询的需求进行匹配的。这本书的讲解风格非常灵活，时而严谨求实，时而又充满想象力，让我全程保持了高度的阅读兴趣。
评分这本书的内容深度和广度都令人惊叹，远超出了我的想象。作者在介绍各种算法时，不仅仅是罗列公式，更是深入探讨了算法的设计思想和背后的逻辑。我尤其欣赏书中关于“排序算法”的详细讲解。从早期的基于内容相关性的排序，到后来的基于链接分析的PageRank，再到如今深度学习驱动的排序模型，作者都进行了细致的梳理和分析。书中关于“语义匹配”的章节也让我受益匪浅，它解释了如何通过词向量、句向量等技术，来捕捉文本的深层语义信息，从而实现更精准的匹配。我喜欢书中对各种算法优缺点的比较分析，这有助于我更全面地理解每种技术。此外，书中还探讨了信息检索在不同场景下的应用，例如网络搜索、企业内部搜索、推荐系统等，让我看到了信息检索的广泛应用前景。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何“让信息流动起来”的思考。
评分我一直对如何让计算机更好地理解人类的语言充满好奇，而《现代信息检索》这本书恰好满足了我对这一领域探索的欲望。书中关于自然语言处理（NLP）在信息检索中的应用部分，让我大开眼界。作者详细阐述了分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等NLP基础技术是如何被应用于提升检索效果的。例如，在处理用户查询时，如何通过词性标注来识别关键信息，如何通过命名实体识别来区分人名、地名、组织机构名等。这些技术细节的讲解，让我对“智能搜索”有了更深刻的理解。更让我印象深刻的是，书中对语义搜索的探讨。作者介绍了同义词扩展、词向量模型（Word2Vec, GloVe）、以及更先进的预训练语言模型（如ELMo, BERT）是如何捕捉词语和句子之间的语义关系的，并将其应用于改进检索的相关性。我尤其欣赏书中关于查询扩展和文档重排序的章节，它展示了如何利用语义相似性来弥补用户查询的模糊性，并对检索结果进行更智能的排序。这本书不仅仅是技术的堆砌，更是一种理念的传递，它让我看到了计算机理解人类意图的无限可能。
评分从一个普通读者的角度来看，《现代信息检索》这本书的内容非常丰富且实用。我一直对搜索引擎是如何工作的感到好奇，这本书为我揭开了神秘的面纱。从索引的构建，到查询的处理，再到结果的排序，作者都进行了详细的介绍。我特别喜欢书中关于“倒排索引”的讲解，它解释了为什么可以通过关键词快速地找到包含该词的文档，以及如何通过构建和优化倒排索引来提高检索效率。此外，书中对“相关性排序”算法的剖析也十分精彩，例如PageRank算法、HITS算法等，它们是如何通过分析链接关系来评估网页的重要性，从而影响搜索结果的排序。我还学到了很多关于用户行为分析和个性化推荐的知识，比如协同过滤、基于内容的推荐等，这些都让我明白了为什么我们在浏览网页时会看到各种“猜你喜欢”的内容。这本书没有让我感觉枯燥乏味，反而充满了趣味性和启发性，我感觉自己就像在学习一门“如何与信息共舞”的艺术。
评分我一直对如何让计算机理解人类的语言感到好奇，而《现代信息检索》这本书为我打开了新的视野。书中关于自然语言处理（NLP）在信息检索中的应用部分，让我大开眼界。作者详细介绍了分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等NLP基础技术如何被应用于提升检索的准确性和效率。我特别喜欢书中关于“查询重写”和“查询扩展”的讲解，它展示了如何通过同义词、近义词、以及用户历史行为来优化用户输入的查询，从而提高检索的相关性。在文档理解方面，书中介绍了TF-IDF、BM25等经典模型，以及更先进的词嵌入、文档嵌入技术，让我明白了如何从海量文本中提取有用的信息。更让我惊喜的是，书中还探讨了深度学习在信息检索中的应用，例如基于Transformer的语言模型，如何更有效地捕捉文本的语义信息。这本书不仅仅是技术的罗列，更是对如何让机器“读懂”信息的一种探索。
评分这本书的书名是《现代信息检索》，我抱着极大的兴趣翻开了它。初读之下，我被其严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作者仿佛一位技艺精湛的建筑师，一步步地为读者勾勒出信息检索这门学科的宏伟蓝图。从信息爆炸的时代背景出发，深入浅出地剖析了信息检索的核心概念，包括但不限于词频-逆文档频率（TF-IDF）模型、向量空间模型、布尔模型等。每一部分都辅以详实的案例分析，让我能够清晰地理解这些抽象的概念是如何在实际应用中发挥作用的。更让我惊喜的是，书中并没有止步于传统的检索技术，而是花费了大量篇幅探讨了新兴的深度学习技术在信息检索领域的应用，例如基于注意力机制的Transformer模型、BERT等。这些内容对于我这样对前沿技术充满好奇的读者来说，无疑是一场饕餮盛宴。作者在介绍这些复杂模型时，并没有使用过于晦涩的语言，而是通过形象的比喻和循序渐进的讲解，让原本令人生畏的深度学习技术变得触手可及。我尤其欣赏书中对于不同算法优劣势的对比分析，这有助于我更全面地认识到每种技术的适用场景和局限性。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次思维的启迪，让我对信息检索的未来充满了无限遐想。
评分作为一名对技术细节充满求知欲的读者，《现代信息检索》这本书为我提供了丰富的知识盛宴。书中对信息检索系统的各个组成部分进行了详尽的介绍，从索引的构建到查询的处理，再到结果的排序，每一个环节都进行了深入的剖析。我尤其对书中关于“索引构建”的讲解印象深刻，它详细介绍了倒排索引、前向索引等不同类型的索引结构，以及如何通过优化索引来提高检索的速度和效率。在查询处理方面，书中介绍了各种查询解析技术，以及如何利用词语的相似性和相关性来扩展用户查询，从而提高检索的召回率。更让我感兴趣的是，书中对“相关性排序”算法的详细介绍，例如基于向量空间模型的余弦相似度，以及更复杂的基于机器学习的排序模型。这些内容让我明白了，现代信息检索系统是如何通过复杂的算法，来为用户提供最相关的信息。
评分念书时没看完，现在更看不完了，仅此记录。
评分依然是一本大而全的信息检索专著, 但是在搜索领域众多的教参中, 明显感到已经没有10年前那么耀眼了.
评分依然是一本大而全的信息检索专著, 但是在搜索领域众多的教参中, 明显感到已经没有10年前那么耀眼了.
评分作者想往里面塞太多的东西……
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