现代信息检索（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Ricardo Baeza-Yates，[美] Berthier Ribeiro-Net 著

图书标签:

• 信息检索
• 搜索引擎
• 文本处理
• 数据挖掘
• 机器学习
• 自然语言处理
• 信息科学
• 计算机科学
• 算法
• 数据库

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111385998

版次：1

商品编码：11114516

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-10-01

正文语种：中文

内容简介

《现代信息检索（原书第2版）》论述信息检索的概念和技术、这些技术在搜索引擎中的应用，及其对相关领域知识的影响等，主要内容包括：用户界面设计；经典的信息检索模型、结果质量评估和用户相关反馈；文档和查询概念及其相关技术；文档集索引和搜索技术；Web文档的爬取、检索和排序；结构化文本检索、多媒体检索和企业搜索；图书馆系统和数字图书馆等。
《现代信息检索（原书第2版）》内容广泛、细节丰富、深入浅出，可以作为高等院校信息管理与信息系统、计算机科学与技术、图书馆学、情报学、档案学等专业本科生和研究生的教材或参考书，对从事信息检索及系统分析、设计的实际工作者也有较高的参考价值。

目录

出版者的话
译者序
第2版前言
第1版前言
第2版致谢
第1版致谢
出版商致谢
第1章　引言
1.1　信息检索
1.1.1　信息检索的早期发展
1.1.2　图书馆和数字图书馆中的信息检索
1.1.3　舞台中央的信息检索
1.2　信息检索问题
1.2.1　用户的任务
1.2.2　信息检索与数据检索
1.3　信息检索系统
1.3.1　信息检索系统的软件架构
1.3.2　检索和排序过程
1.4　Web
1.4.1　Web简史
1.4.2　电子出版时代
1.4.3　Web如何改变搜索
1.4.4　Web上的实际问题
1.5　本书的组织结构
1.5.1　本书的重点
1.5.2　本书的内容
1.6　本书的教学资源网站
1.7　文献讨论
第2章　用户搜索界面
2.1　介绍
2.2　人们如何搜索
2.2.1　信息查找与探索式搜索
2.2.2　信息搜寻的经典模型与动态模型
2.2.3　导航与搜索
2.2.4　对搜索过程的观察
2.3　现今的搜索界面
2.3.1　启动搜寻
2.3.2　查询描述
2.3.3　查询描述界面
2.3.4　检索结果显示
2.3.5　查询重构
2.3.6　组织搜索结果
2.4　搜索界面的可视化
2.4.1　可视化布尔语法
2.4.2　可视化查询结果中的查询项
2.4.3　可视化词语和文档间的关系
2.4.4　文本挖掘的可视化
2.5　搜索界面的设计和评价
2.6　趋势和研究问题
2.7　文献讨论
第3章　信息检索建模
3.1　信息检索模型
3.1.1　建模和排序
3.1.2　信息检索模型描述
3.1.3　信息检索模型的分类体系
3.2　经典信息检索
3.2.1　基本概念
3.2.2　布尔模型
3.2.3　项权重
3.2.4　TF-IDF权重
3.2.5　文档长度归一化
3.2.6　向量模型
3.2.7　概率模型
3.2.8　经典模型之间的简单比较
3.3　其他集合论模型
3.3.1　基于集合的模型
3.3.2　扩展布尔模型
3.3.3　模糊集模型
3.4　其他代数模型
3.4.1　广义向量空间模型
3.4.2　潜在语义索引模型
3.4.3　神经网络模型
3.5　其他概率模型
3.5.1　BM25模型
3.5.2　语言模型
3.5.3　随机差异模型
3.5.4　贝叶斯网模型
3.6　其他模型
3.6.1　超文本模型
3.6.2　基于Web的模型
3.6.3　结构化文本检索
3.6.4　多媒体检索
3.6.5　企业和垂直搜索
3.7　趋势和研究问题
3.8　文献讨论
第4章　检索评价
4.1　介绍
4.2　Cranfield范式
4.2.1　历史简述
4.2.2　参考集
4.3　检索指标
4.3.1　精度和召回率
4.3.2　单值总结：，MAP，MRR，F
4.3.3　面向用户的指标
4.3.4　折扣累积增益
4.3.5　二元偏好
4.3.6　排序相关性测度
4.4　参考文档集
4.4.1　TREC参考集
4.4.2　其他参考集
4.4.3　其他小规模测试文档集
4.5　基于用户的评价
4.5.1　实验室中的人工实验
4.5.2　并排面板
4.5.3　A/B测试
4.5.4　众包
4.5.5　使用点击数据的评价
4.6　实践说明
4.7　趋势和研究问题
4.8　文献讨论
第5章　相关反馈与查询扩展
5.1　介绍
5.2　反馈方法的框架
5.3　显式相关反馈
5.3.1　向量模型的相关反馈：Rocchio方法
5.3.2　概率模型的相关反馈
5.3.3　相关反馈的评价
5.4　基于点击的显式反馈
5.4.1　眼动追踪和相关性评价
5.4.2　用户行为
5.4.3　点击作为用户偏好的指标
5.5　通过局部分析的隐式反馈
5.5.1　通过局部聚类的隐式反馈
5.5.2　通过局部上下文分析的隐式反馈
5.6　通过全局分析的隐式反馈
5.6.1　基于相似度同义词典的查询扩展
5.6.2　基于统计同义词典的查询扩展
5.7　趋势和研究问题
5.8　文献讨论
第6章　文档：语言及属性
6.1　介绍
6.2　元数据
6.3　文档格式
6.3.1　文本
6.3.2　多媒体
6.3.3　图形和虚拟现实
6.4　标记语言
6.4.1　SGML
6.4.2　HTML
6.4.3　XML
6.4.4　RDF
6.4.5　HyTime
6.5　文本属性
6.5.1　信息论
6.5.2　自然语言建模
6.5.3　文本相似度
6.6　文档预处理
6.6.1　文本的词汇分析
6.6.2　去除禁用词
6.6.3　词干提取
6.6.4　关键词选择
6.6.5　同义词典
6.7　组织文档
6.7.1　分类体系法
6.7.2　分众分类法
6.8　文本压缩
6.8.1　基本概念
6.8.2　统计方法
6.8.3　统计方法：建模
6.8.4　统计方法：编码
6.8.5　字典方法
6.8.6　压缩预处理
6.8.7　文本压缩技术的比较
6.8.8　结构化文本压缩
6.9　趋势和研究问题
6.10　文献讨论
第7章　查询：语言及属性
7.1　查询语言
7.1.1　基于关键词的查询
7.1.2　非关键词查询
7.1.3　结构化查询
7.1.4　查询协议
7.2　查询属性
7.2.1　Web查询的特征
7.2.2　用户搜索行为
7.2.3　查询意图
7.2.4　查询主题
7.2.5　查询会话与任务
7.2.6　查询难度
7.3　趋势和研究问题
7.4　文献讨论
第8章　文本分类
8.1　介绍
8.2　文本分类的特性描述
8.2.1　机器学习
8.2.2　文本分类问题
8.2.3　文本分类算法
8.3　无监督算法
8.3.1　聚类
8.3.2　朴素文本分类
8.4　监督算法
8.4.1　决策树
8.4.2　k近邻分类器
8.4.3　Rocchio分类器
8.4.4　概率朴素贝叶斯文档分类
8.4.5　支持向量机分类器
8.4.6　集成分类器
8.4.7　关于监督算法的结束语
8.5　特征选择或降维
8.5.1　项-类别出现列联表
8.5.2　索引项文档频率
8.5.3　TF-IDF权重
8.5.4　互信息
8.5.5　信息增益
8.5.6　卡方检验
8.5.7　特征选择的作用
8.6　评价指标
8.6.1　列联表
8.6.2　准确率和错误率
8.6.3　精度和召回率
8.6.4　F测度和F
8.6.5　交叉检验
8.6.6　标准文档集
8.7　类别组织--构建分类体系
8.8　趋势和研究问题
8.9　文献讨论
第9章　索引和搜索
9.1　介绍
9.2　倒排索引
9.2.1　基本概念
9.2.2　完全倒排索引
9.2.3　搜索
9.2.4　排序
9.2.5　构建
9.2.6　压缩的倒排索引
9.2.7　结构化查询
9.3　签名文件
9.4　后缀树和后缀数组
9.4.1　结构：trie树和后缀树
9.4.2　简单字符串搜索
9.4.3　复杂模式的搜索
9.4.4　构建
9.4.5　压缩的后缀数组
9.5　序列搜索
9.5.1　简单字符串：Horspool
9.5.2　复杂模式：自动机和位并行
9.5.3　更快的位并行算法
9.5.4　正则表达式
9.5.5　多重模式
9.5.6　近似搜索
9.5.7　搜索压缩文本
9.6　多维索引
9.7　趋势和研究问题
9.8　文献讨论
第10章　并行与分布式信息检索
10.1　介绍
10.2　分布式信息检索系统的分类
10.3　数据划分
10.3.1　文档集划分
10.3.2　文档集选择
10.3.3　倒排索引划分
10.3.4　划分其他索引
10.4　并行信息检索
10.4.1　介绍
10.4.2　在MIMD架构上的并行信息检索
10.4.3　在SIMD架构上的并行信息检索
10.5　基于集群的信息检索
10.6　分布式信息检索
10.6.1　介绍
10.6.2　索引
10.6.3　查询处理
10.6.4　Web问题
10.7　联合搜索
10.8　在对等网络中的检索
10.9　趋势和研究问题
10.10　文献讨论
第11章　Web检索
11.1　介绍
11.2　一个有挑战性的问题
11.3　Web
11.3.1　特性
11.3.2　Web图的结构
11.3.3　对Web建模
11.3.4　链接分析
11.4　搜索引擎架构
11.4.1　基本架构
11.4.2　基于集群的架构
11.4.3　缓存
11.4.4　多级索引
11.4.5　分布式架构
11.5　搜索引擎排序
11.5.1　排序信号
11.5.2　基于链接的排序
11.5.3　简单的排序函数
11.5.4　排序学习
11.5.5　学习排序函数
11.5.6　质量评价
11.5.7　Web垃圾
11.6　管理Web数据
11.6.1　为文档分配标识符
11.6.2　元数据
11.6.3　压缩Web图
11.6.4　处理重复数据
11.7　搜索引擎用户交互
11.7.1　搜索矩形范式
11.7.2　搜索引擎结果页面
11.7.3　培养用户
11.8　浏览
11.8.1　扁平浏览
11.8.2　结构导向的浏览和Web目录
11.9　浏览之外
11.9.1　超文本和Web
11.9.2　搜索与浏览相结合
11.9.3　Web查询语言
11.9.4　动态搜索
11.10　相关问题
11.10.1　计算广告学
11.10.2　Web挖掘
11.10.3　元搜索
11.11　趋势和研究问题
11.11.1　静态文本数据之外
11.11.2　目前的挑战
11.12　文献讨论
第12章　Web爬取
12.1　介绍
12.2　网络爬虫的应用
12.2.1　通用Web搜索
12.2.2　聚焦爬取
12.2.3　Web刻画
12.2.4　镜像
12.2.5　网站分析
12.3　爬虫的分类体系
12.4　架构和实现
12.4.1　爬虫架构
12.4.2　实际问题
12.4.3　并行爬取
12.5　调度算法
12.5.1　选择策略
12.5.2　重访问策略
12.5.3　友好策略
12.5.4　组合策略
12.6　评价
12.6.1　评价网络使用
12.6.2　评价长期调度
12.7　趋势和研究问题
12.7.1　爬取“暗网”
12.7.2　在网站帮助下的爬取
12.7.3　分布式爬取
12.8　文献讨论
第13章　结构化文本检索
13.1　介绍
13.2　结构化能力
13.2.1　显式和隐式结构对比
13.2.2　静态与动态结构对比
13.2.3　单一层次结构与多层次结构对比
13.3　早期文本检索模型
13.3.1　基于非覆盖列表的模型
13.3.2　基于相邻结点的模型
13.3.3　结构化文本结果排序
13.4　XML检索
13.4.1　XML检索中的挑战
13.4.2　索引策略
13.4.3　排序策略
13.4.4　去除重叠
13.5　XML检索评价
13.5.1　文档集
13.5.2　主题
13.5.3　检索任务
13.5.4　相关性
13.5.5　测度
13.6　查询语言
13.6.1　特性
13.6.2　XML查询语言分类
13.6.3　XML查询语言样例
13.7　趋势和研究问题
13.8　文献讨论
第14章　多媒体信息检索
14.1　介绍
14.1.1　什么是多媒体
14.1.2　多媒体检索
14.1.3　文本检索与多媒体检索的对比
14.2　挑战
14.2.1　语义鸿沟
14.2.2　特征歧义性
14.2.3　机器生成的数据
14.3　基于内容的图像检索
14.3.1　基于颜色的检索
14.3.2　纹理
14.3.3　显著点
14.4　声音和音乐检索
14.4.1　指纹识别
14.4.2　语音识别
14.4.3　说话人识别
14.4.4　语音文档检索
14.4.5　音频基础知识
14.5　检索和浏览视频
14.5.1　视频摘要
14.5.2　静态摘要
14.5.3　图像拼接与跳跃剧照
14.5.4　动态摘要
14.5.5　交互式摘要
14.5.6　视觉与听觉浏览对比
14.5.7　摘要评价
14.6　融合模型：合并所有信息
14.6.1　人脸命名
14.6.2　图像命名
14.6.3　音频命名
14.6.4　结合音频与视频的音-视频语音识别
14.6.5　结合音频和视频的多媒体处理
14.7　分割
14.7.1　视频分割样例
14.7.2　视频分割方案
14.7.3　利用边缘的视频分割
14.7.4　语音分割
14.7.5　分割评价
14.8　压缩和MPEG标准
14.8.1　强度和采样
14.8.2　颜色
14.8.3　有损压缩
14.8.4　无损压缩
14.8.5　时间冗余
14.8.6　运动预测
14.8.7　MPEG标准
14.9　趋势和研究问题
14.10　文献讨论
第15章　企业搜索
15.1　介绍
15.1.1　企业搜索的特点和应用
15.1.2　企业搜索软件
15.1.3　工作场所搜索
15.2　企业搜索任务
15.2.1　搜索支持任务的例子
15.2.2　搜索类型
15.2.3　研究企业搜索
15.3　企业搜索系统的结构
15.3.1　收集
15.3.2　提取
15.3.3　索引
15.3.4　文本注释的索引
15.3.5　查询处理
15.3.6　搜索结果的展示
15.3.7　安全模型
15.3.8　联合/元搜索
15.4　企业搜索评价
15.4.1　企业搜索的公开测试集
15.4.2　企业搜索内部评价
15.4.3　企业搜索调试
15.4.4　所能期待的是什么
15.5　不满意的可能原因
15.6　情境化和个性化
15.6.1　情境化的控制和工具
15.6.2　情境化：本地、企业或全球
15.6.3　轮廓的隐私
15.6.4　定义、建立和维护轮廓
15.6.5　用户建模
15.6.6　隐式评价
15.6.7　信息过滤
15.6.8　社会化推荐系统
15.7　趋势和研究问题
15.8　文献讨论
第16章　图书馆系统
16.1　图书馆的信息环境
16.2　联机公共检索目录
16.2.1　OPAC和书目记录
16.2.2　来自ILS的信息检索
16.2.3　混合图书馆的整合
16.2.4　OPAC和最终用户
16.2.5　ILS：供应商和产品
16.3　信息检索系统与文档数据库
16.3.1　书目和全文数据库
16.3.2　数据库记录的内容
16.3.3　联机产业：数据库供应商
16.3.4　来自文档数据库的信息检索
16.4　组织机构内部的信息检索
16.5　趋势和研究问题
16.6　文献讨论
第17章　数字图书馆
17.1　介绍
17.2　定义数字图书馆
17.3　通用架构
17.4　基本概念
17.4.1　数字对象和馆藏
17.4.2　元数据和目录
17.4.3　资源库/档案库
17.4.4　服务
17.5　社会经济问题
17.5.1　社会问题
17.5.2　经济问题
17.6　软件系统
17.6.1　Greenstone
17.6.2　Eprints
17.6.3　DSpace
17.6.4　Fedora
17.6.5　ODL
17.6.6　5S套件
17.7　数字图书馆案例研究
17.7.1　联网学位论文数字图书馆
17.7.2　国家科学数字图书馆
17.7.3　ETANA-DL考古数字图书馆
17.8　趋势和研究问题
17.8.1　评价
17.8.2　集成
17.8.3　其他研究挑战
17.9　文献讨论
附录A　开源搜索引擎
附录B　作者简介
参考文献
索引

前言/序言

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《数字时代的知识寻宝指南》 在这信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据洪流所裹挟。如何在这片浩瀚的信息海洋中，精准、高效地找到我们所需的“知识珍珠”，成为了衡量个人能力乃至组织效率的关键。本书正是为应对这一挑战而生的引路明灯，它将带您深入探索现代信息检索的奥秘，解锁驾驭信息的强大能力。 您是否曾花费大量时间在搜索引擎中键入各种关键词，却始终找不到心仪的结果？是否曾因为信息过载而感到无从下手，迷失在纷繁复杂的信息节点中？又或者，您是否渴望掌握更高级的搜索技巧，以便在学术研究、商业分析、市场调查等领域脱颖而出？《数字时代的知识寻宝指南》将系统性地为您解答这些疑问，并提供切实可行的解决方案。 本书内容涵盖了信息检索的方方面面，从基础的搜索引擎原理到前沿的个性化推荐系统，从文本信息的结构化处理到多模态信息的融合检索，为您构建一个全面而深入的知识体系。 第一部分：信息检索的基石 我们将从最基础的概念出发，为您剖析信息检索的本质。您将了解什么是信息检索，它的发展历程以及在现代社会中的重要作用。接着，我们将深入探讨信息检索系统的核心组成部分，包括数据采集、索引构建、查询处理和排序评估等关键环节。您将明白搜索引擎是如何理解您的意图，如何从海量文档中筛选出相关信息，并最终以何种方式呈现在您眼前。 信息的世界： 认识信息检索的定义、目标与应用场景。 数据之海： 了解信息是如何被组织、存储和表示的，如文档模型、向量空间模型等。 构建地图： 深入理解索引的重要性，以及倒排索引等高效索引结构的构建过程。 理解语言： 探究自然语言处理在信息检索中的应用，如分词、词干提取、停用词去除等预处理技术。 衡量价值： 学习评估信息检索系统性能的常用指标，如准确率、召回率、F1值等，并理解其背后的意义。 第二部分：提升搜索的艺术 了解了基本原理后，我们将为您提供一系列行之有效的搜索策略和技巧，助您从“大海捞针”升级为“精准捕捞”。您将学会如何构建更有效的查询语句，如何利用高级搜索算符精准定位信息，以及如何结合不同的搜索工具和平台，实现跨领域的知识发现。 关键词的智慧： 学习如何选择最恰当的关键词，以及同义词、近义词的使用技巧。 布尔逻辑的威力： 掌握AND、OR、NOT等布尔运算符，构建精确的搜索逻辑。 搜索的进阶： 学习使用引号、通配符、字段搜索等高级搜索指令，缩小搜索范围，提高效率。 元信息的价值： 了解如何利用标题、摘要、作者、发布日期等元信息进行精准筛选。 搜索引擎的“秘籍”： 探索不同搜索引擎的独特功能和搜索语法，如Google的高级搜索、必应的特定网站搜索等。 跨平台检索： 学习如何利用专业数据库、学术搜索引擎、数字图书馆等资源，拓展您的信息获取渠道。 第三部分：个性化与智能化的前沿 随着人工智能技术的飞速发展，信息检索正变得越来越智能化和个性化。本书将带您领略前沿的个性化推荐系统、语义搜索以及问答系统等技术。您将了解这些技术如何根据用户的行为和偏好，主动推送相关信息，以及如何通过理解内容的深层含义，提供更智能的搜索体验。 懂你的推荐： 深入理解协同过滤、基于内容的推荐等个性化推荐算法的工作原理。 语义的魅力： 探索语义搜索如何超越关键词匹配，理解用户查询的真实意图。 智能问答： 了解问答系统如何直接回答用户的问题，而非仅仅提供相关文档。 机器学习的力量： 认识机器学习在信息检索中的各种应用，如特征提取、模型训练等。 深度学习的突破： 探讨深度学习在文本表示、相似度计算等方面的最新进展。 面向未来的检索： 展望多模态信息检索（图像、语音、视频）以及知识图谱在信息检索中的应用。 第四部分：实践与应用 理论知识的学习最终需要落实到实践。本书将提供丰富的案例分析和实践指导，帮助您将所学知识应用于实际场景。无论您是学生需要查找学术文献，研究人员需要进行文献综述，还是商务人士需要进行市场调研，亦或是普通用户希望更高效地获取生活信息，您都能从中找到启发和方法。 学术研究的利器： 如何利用学术搜索引擎和数据库进行高效的文献检索与管理。 商业决策的助手： 如何通过信息检索获取市场趋势、竞争对手信息、行业报告等。 生活信息导航： 如何利用信息检索工具解决日常生活中遇到的各种问题。 信息的评估与辨别： 学习如何判断信息的真实性、可靠性与时效性。 构建个人知识库： 探索如何利用信息检索和整理工具，打造属于自己的知识体系。 《数字时代的知识寻宝指南》不仅仅是一本技术手册，更是一场探索知识、驾驭信息、赋能自我的旅程。通过阅读本书，您将掌握在数字时代生存和发展的核心竞争力，让信息成为您前进的强大动力，而非困扰的障碍。现在，就让我们一同踏上这段精彩的知识探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

《现代信息检索（原书第2版）》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次对信息世界运作机制的深度探索。我一直对“信息”这个概念充满着敬畏，它是知识的载体，是智慧的源泉，但在现代社会，信息的洪流更是来势汹汹，稍不留神就可能被淹没。而信息检索，就是帮助我们在信息洪流中找到那艘能够载我们抵达彼岸的船。我希望这本书能够教会我如何更聪明地“搜”，而不是更“用力”地搜。例如，它是否会讲解如何进行有效的查询扩展和缩减，如何利用布尔运算符来构建更精确的查询语句，甚至是如何理解搜索引擎背后的查询理解机制，比如同义词、近义词的识别，以及查询意图的判断。我更关心的是，当面对大量模糊或者不确定的查询时，信息检索系统是如何工作的。它是否会用到一些统计学的方法，来估计某个词项在文档中出现的概率，或者某个文档与查询的整体相关度？我也听说过一些关于“相关性”的理论，比如基于内容的相关性、基于链接的相关性等等，我希望这本书能够对这些不同的相关性度量方式进行详细的介绍和比较。让我明白，为什么一个看起来不那么起眼的网页，却可能排在搜索结果的前列。总而言之，我希望这本书能让我从一个被动的信息接收者，转变为一个主动的信息管理者和驾驭者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就充满了技术范儿，《现代信息检索（原书第2版）》。我一直对信息检索这个领域充满好奇，总觉得在浩瀚的网络世界里，能快速准确地找到自己想要的东西，是一项非常有价值的技能。这本书的出现，对我来说就像是打开了一扇新世界的大门。我记得我第一次接触到信息检索的概念，大概是在大学里学习数据库课程的时候，老师简单提了提，但远没有深入。后来随着互联网应用的普及，无论是学术研究还是日常生活，信息检索的重要性愈发凸显。我经常遇到这样的情况，花费大量时间在搜索引擎上，却总找不到最核心、最相关的资料。这让我深刻体会到，仅仅会使用搜索引擎是远远不够的，背后隐藏着复杂的算法和理论。这本书的“原书第2版”几个字，也暗示着其内容的权威性和时效性。一本能够出到第二版，并且是“原书”引进的，往往意味着其内容经过了市场的检验，也包含了作者不断更新和打磨的智慧。我非常期待这本书能够系统地讲解信息检索的原理，从最基础的概念讲起，比如倒排索引、布尔模型，再到更高级的概率模型、机器学习模型，甚至是深度学习在信息检索中的应用。我希望它能让我明白，为什么搜索“机器学习”和搜索“AI”得到的结果会有如此大的差异，又如何在海量信息中，找到那篇最能帮助我解决问题的论文，或者最符合我需求的商品。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白，也让我看到了一个更加专业和系统化的学习路径。我迫不及待地想要深入了解，信息检索这个看似简单却又极其复杂的领域，究竟是如何运作的。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《现代信息检索（原书第2版）》这本书的封面时，脑海中立刻闪过无数个在互联网上“大海捞针”的场景。我是一名学生，同时也热衷于在线学习各种新知识，但常常会因为找不到高质量、高相关的学习资料而感到沮丧。搜索引擎是我的得力助手，但有时候，它提供的结果过多，或者与我的需求偏差太大，都会让我浪费大量宝贵的时间。我总是觉得，这背后一定有一个更系统、更科学的原理在支撑着搜索结果的生成，而我对此知之甚少。这本书的名字，恰好击中了我的痛点。我非常期待它能为我揭示信息检索的奥秘，让我明白为什么有时候一个细微的词语调整就能带来截然不同的搜索结果。我希望书中能够详细讲解文本的索引建立过程，如何将海量的文本数据组织起来，以便快速高效地查找。同时，我也想了解，搜索引擎是如何评估一个文档与用户查询的相关性的。是基于词频？还是更复杂的语义匹配？这本书是否会介绍一些经典的检索模型，比如向量空间模型、概率模型，甚至是那些更加现代的基于机器学习的方法？我希望它能提供清晰的数学推导和直观的图示，帮助我理解这些抽象的概念。读完这本书，我希望能具备更强的“信息洞察力”，能够更有效地利用现有的搜索工具，甚至能够根据自己的需求，设计出更符合特定场景的信息检索方案。

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拿到《现代信息检索（原书第2版）》这本书后，我的心情可以说是既兴奋又有些忐忑。兴奋是因为终于找到了一本能够系统讲解这个我一直很感兴趣但又觉得难以掌握的领域的著作，而忐忑则是因为“原书第2版”这几个字，本身就透着一股学术的严谨和内容的深度，我担心自己的基础不够扎实，会读得比较吃力。不过，翻开书页，看到那些图表和公式，我反而生出了一种莫名的安全感。这表明作者在讲解时，是试图用严谨的科学方法来阐述的，而不是泛泛而谈。我一直认为，对于技术类的书籍，尤其是像信息检索这样涉及算法、模型和数学理论的学科，清晰的逻辑和严谨的推导是至关重要的。我希望这本书能够在我脑海中构建起一个完整的知识体系，让我明白从一个简单的关键词查询，到最终返回一系列相关度排序的搜索结果，这背后究竟经历了哪些复杂的步骤和决策过程。比如，文本的表示方法有很多种，词袋模型、TF-IDF、词嵌入等等，它们各自有什么优缺点？文档的相似度计算又有哪些不同的模型？排序算法如何才能有效地衡量一个文档与查询的相关性，并且将最相关的排在前面？这些问题，都是我在实际使用搜索引擎时常常会思考，但又无法得到答案的。这本书的出现，让我看到了希望，它就像一位经验丰富的向导，能够一步步带领我穿越信息检索的迷宫。我期待通过阅读这本书，能够从“使用者”转变为“理解者”，甚至能够对未来的信息检索技术发展有一些自己的洞察。

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这本书，《现代信息检索（原书第2版）》，对我而言，是一个关于“理解”的课题。我们每天都在与信息打交道，但我们真正“理解”信息的本质有多少？信息检索，本质上就是一种“理解”的过程：理解用户想要什么，理解文本是什么。我希望这本书能够深入探讨，信息检索系统是如何实现对文本内容的“理解”的。这是否涉及到一些自然语言处理（NLP）的技术？例如，词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注等，这些技术在信息检索中扮演着怎样的角色？我特别想知道，当用户输入一个查询时，系统是如何解析这个查询的，是如何理解其中的歧义和隐含信息的。它是否会建立一个查询的内部表示，然后将其与文档的表示进行匹配？我同样期待了解，文档的表示方法有哪些？除了简单的词语权重，是否还有更深层次的语义表示，比如通过词向量或者文档向量来捕捉文本的含义？这本书是否会介绍一些基于语义的网络（Semantic Web）的概念，以及它们与信息检索的结合？我相信，深入理解信息检索背后的“理解”机制，能够帮助我更好地设计和使用信息系统，从而更有效地获取和利用信息。

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《现代信息检索（原书第2版）》这本书，对我来说，是一次关于“挑战”的尝试。信息检索的领域，看似简单，实则蕴含着无数的技术难点和理论挑战。我之所以选择这本书，是因为我一直对那些能够解决复杂问题、并且对现实世界产生深远影响的技术领域充满着好奇。我希望这本书能够带领我走进信息检索的“技术前沿”，让我了解当前领域面临的主要挑战。例如，如何处理互联网上海量非结构化文本的检索？如何应对语言的不断演变和新词的出现？如何解决同义词、多义词带来的歧义问题？如何设计出能够处理模糊查询和用户隐含需求的检索系统？我特别想了解，在面对规模日益庞大的数据集时，如何保证检索系统的可扩展性和高性能。这是否涉及到一些并行计算、分布式系统的知识？此外，我还想知道，在信息检索领域，有哪些开放性的研究问题和未来的发展方向。这本书是否会介绍一些关于“下一代信息检索”的设想，比如如何结合知识图谱、图搜索、甚至是多模态信息检索？我期待通过这本书，能够对信息检索领域的“技术难题”有更深刻的认识，并为自己未来深入研究这个领域打下基础。

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对于《现代信息检索（原书第2版）》这本书，我最期待的是它能带我领略信息检索领域的前沿技术和发展趋势。我注意到，这本书的版本是“第2版”，这本身就意味着它不是一本陈旧的、停留在过去的技术手册，而是在不断吸收新的研究成果和实践经验。在当下这个信息爆炸的时代，传统的关键词匹配和简单的评分模型可能已经难以满足日益增长的用户需求。我特别想了解，机器学习和深度学习是如何被应用到信息检索中的，比如如何通过神经网络来理解用户查询的语义，如何捕捉文档之间的深层关联，又如何进行更智能的排序。我听说过一些自然语言处理（NLP）的技术，比如BERT、GPT等模型，它们在文本理解和生成方面表现出色，不知道在信息检索领域，它们是如何发挥作用的。这本书能否详细介绍这些先进模型的原理和应用？我希望它能提供一些实际的案例分析，让我看到这些理论是如何转化为实际的产品和服务的。例如，智能推荐系统、问答系统、甚至是更具挑战性的语义搜索，它们背后都离不开信息检索技术的支撑。我非常渴望能够掌握这些“硬核”的技术知识，不仅是为了更好地理解我们正在使用的各种信息服务，更是希望能为自己未来的职业发展打下坚实的基础。毕竟，在科技日新月异的今天，持续学习和掌握最新的技术，是保持竞争力的关键。

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对于《现代信息检索（原书第2版）》这本书，我的期待是它能够帮助我从“被动接受”信息，转向“主动构建”信息。我一直觉得，仅仅会使用搜索引擎，是远远不够的。真正的掌握信息，还需要理解信息是如何被组织、被检索、被呈现的。这本书，我想，正是连接我和信息世界背后逻辑的关键。我希望它能够详细讲解，如何对原始文本数据进行“预处理”，比如分词、去除停用词、词干提取等，这些步骤是如何影响后续的检索效果的。同时，我也想深入了解，文本的“索引”是如何构建的，以及不同类型的索引在效率和功能上的差异。我更希望它能够带领我理解，当一个用户输入查询时，检索系统是如何匹配查询和文档的，以及各种“评分”和“排序”算法是如何工作的。我希望书中能够介绍一些经典的检索模型，比如向量空间模型、概率模型，并探讨它们的优缺点。如果书中还能涉及一些关于“用户体验”和“评估指标”的内容，比如精确率、召回率、NDCG等，那将是锦上添花了。通过阅读这本书，我希望能够获得一套系统的知识体系，让我不仅能够更好地利用现有的信息检索工具，更能理解它们的设计理念，甚至在未来能够参与到新的信息检索系统的设计和开发中。

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《现代信息检索（原书第2版）》这本书，对我来说，是一本关于“效率”的修炼手册。在信息爆炸的时代，时间是最宝贵的资源。而信息检索的根本目的，就是用最快的速度，找到最有效的信息。我希望这本书能够为我提供一套系统的、可操作的“高效检索”方法论。它是否会深入讲解，如何构建一个高效的文本索引结构，例如倒排索引的优化，或者一些更高级的索引技术，比如后缀树、后缀数组等。这些数据结构对于提高检索速度至关重要。我同样关注的是，在面对海量数据时，检索系统是如何做到快速响应的。它是否会涉及到分布式检索的原理，如何将检索任务分解到多台机器上并行处理？此外，我还希望了解，如何对检索结果进行有效的预处理和后处理，以提高检索的准确性和用户体验。例如，如何对查询进行语法分析和语义分析，如何对搜索结果进行去重和聚类，以及如何根据用户的反馈对检索结果进行动态调整。这本书就像是一张藏宝图，指引我找到通往“高效信息获取”的宝藏。我期待通过学习它，能够显著提升自己在信息检索方面的能力，将“大海捞针”的低效模式，转变为“精准打击”的高效模式。

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在我看来，《现代信息检索（原书第2版）》这本书的意义，在于它能够帮助我理解“智能”的来源。我们每天都在使用各种智能化的信息服务，从搜索引擎到社交媒体的推荐算法，再到各种智能助手的问答功能，但我们往往忽略了支撑这些“智能”的底层技术。信息检索，就是其中最核心也最基础的部分。我迫切地想知道，信息检索系统是如何“学习”的。它是否像人类一样，通过不断地阅读和分析文本来积累“经验”？它是否会利用一些机器学习模型，来预测用户可能感兴趣的内容，或者自动地对搜索结果进行优化？我希望这本书能够详细解释一些关于学习型检索模型的内容，比如如何使用支持向量机（SVM）或者深度神经网络（DNN）来构建一个更具鲁棒性和适应性的检索系统。我特别感兴趣的是，当用户与信息检索系统进行交互时，系统是如何利用这些交互信息来改进下一次搜索结果的。这是否涉及到一些强化学习的原理？这本书是否会探讨用户行为数据在信息检索中的作用？通过阅读这本书，我希望能更深刻地理解，为什么一些信息检索产品能够提供如此个性化和精准的服务，而另一些则显得相对笨拙。对我而言，这不仅仅是学习技术，更是对“智能”如何被构建和实现的认知升级。

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有比较新颖的内容，很给力

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书的质量不错，内容很充实

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《现代信息检索（原书第2版）》内容广泛、细节丰富、深入浅出，可以作为高等院校信息管理与信息系统、计算机科学与技术、图书馆学、情报学、档案学等专业本科生和研究生的教材或参考书，对从事信息检索及系统分析、设计的实际工作者也有较高的参考价值。

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非常喜欢喝非长好的一本书

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不错，字迹清晰，印刷清楚

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还不错…………

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书内有很多黑印，想碳粉样的，纸张能看到反面，不是着急用肯定退。太差了！

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《现代信息检索（原书第2版）》内容广泛、细节丰富、深入浅出，可以作为高等院校信息管理与信息系统、计算机科学与技术、图书馆学、情报学、档案学等专业本科生和研究生的教材或参考书，对从事信息检索及系统分析、设计的实际工作者也有较高的参考价值。

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本来买来想看看有什么新东西，发现都是蜻蜓点水，不实用，低分。