現代信息檢索（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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

圖書標籤:

• 信息檢索
• 搜索引擎
• 文本處理
• 數據挖掘
• 機器學習
• 自然語言處理
• 信息科學
• 計算機科學
• 算法
• 數據庫

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111385998

版次：1

商品編碼：11114516

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-10-01

正文語種：中文

內容簡介

《現代信息檢索（原書第2版）》論述信息檢索的概念和技術、這些技術在搜索引擎中的應用，及其對相關領域知識的影響等，主要內容包括：用戶界麵設計；經典的信息檢索模型、結果質量評估和用戶相關反饋；文檔和查詢概念及其相關技術；文檔集索引和搜索技術；Web文檔的爬取、檢索和排序；結構化文本檢索、多媒體檢索和企業搜索；圖書館係統和數字圖書館等。
《現代信息檢索（原書第2版）》內容廣泛、細節豐富、深入淺齣，可以作為高等院校信息管理與信息係統、計算機科學與技術、圖書館學、情報學、檔案學等專業本科生和研究生的教材或參考書，對從事信息檢索及係統分析、設計的實際工作者也有較高的參考價值。

目錄

齣版者的話
譯者序
第2版前言
第1版前言
第2版緻謝
第1版緻謝
齣版商緻謝
第1章　引言
1.1　信息檢索
1.1.1　信息檢索的早期發展
1.1.2　圖書館和數字圖書館中的信息檢索
1.1.3　舞颱中央的信息檢索
1.2　信息檢索問題
1.2.1　用戶的任務
1.2.2　信息檢索與數據檢索
1.3　信息檢索係統
1.3.1　信息檢索係統的軟件架構
1.3.2　檢索和排序過程
1.4　Web
1.4.1　Web簡史
1.4.2　電子齣版時代
1.4.3　Web如何改變搜索
1.4.4　Web上的實際問題
1.5　本書的組織結構
1.5.1　本書的重點
1.5.2　本書的內容
1.6　本書的教學資源網站
1.7　文獻討論
第2章　用戶搜索界麵
2.1　介紹
2.2　人們如何搜索
2.2.1　信息查找與探索式搜索
2.2.2　信息搜尋的經典模型與動態模型
2.2.3　導航與搜索
2.2.4　對搜索過程的觀察
2.3　現今的搜索界麵
2.3.1　啓動搜尋
2.3.2　查詢描述
2.3.3　查詢描述界麵
2.3.4　檢索結果顯示
2.3.5　查詢重構
2.3.6　組織搜索結果
2.4　搜索界麵的可視化
2.4.1　可視化布爾語法
2.4.2　可視化查詢結果中的查詢項
2.4.3　可視化詞語和文檔間的關係
2.4.4　文本挖掘的可視化
2.5　搜索界麵的設計和評價
2.6　趨勢和研究問題
2.7　文獻討論
第3章　信息檢索建模
3.1　信息檢索模型
3.1.1　建模和排序
3.1.2　信息檢索模型描述
3.1.3　信息檢索模型的分類體係
3.2　經典信息檢索
3.2.1　基本概念
3.2.2　布爾模型
3.2.3　項權重
3.2.4　TF-IDF權重
3.2.5　文檔長度歸一化
3.2.6　嚮量模型
3.2.7　概率模型
3.2.8　經典模型之間的簡單比較
3.3　其他集閤論模型
3.3.1　基於集閤的模型
3.3.2　擴展布爾模型
3.3.3　模糊集模型
3.4　其他代數模型
3.4.1　廣義嚮量空間模型
3.4.2　潛在語義索引模型
3.4.3　神經網絡模型
3.5　其他概率模型
3.5.1　BM25模型
3.5.2　語言模型
3.5.3　隨機差異模型
3.5.4　貝葉斯網模型
3.6　其他模型
3.6.1　超文本模型
3.6.2　基於Web的模型
3.6.3　結構化文本檢索
3.6.4　多媒體檢索
3.6.5　企業和垂直搜索
3.7　趨勢和研究問題
3.8　文獻討論
第4章　檢索評價
4.1　介紹
4.2　Cranfield範式
4.2.1　曆史簡述
4.2.2　參考集
4.3　檢索指標
4.3.1　精度和召迴率
4.3.2　單值總結：，MAP，MRR，F
4.3.3　麵嚮用戶的指標
4.3.4　摺扣纍積增益
4.3.5　二元偏好
4.3.6　排序相關性測度
4.4　參考文檔集
4.4.1　TREC參考集
4.4.2　其他參考集
4.4.3　其他小規模測試文檔集
4.5　基於用戶的評價
4.5.1　實驗室中的人工實驗
4.5.2　並排麵闆
4.5.3　A/B測試
4.5.4　眾包
4.5.5　使用點擊數據的評價
4.6　實踐說明
4.7　趨勢和研究問題
4.8　文獻討論
第5章　相關反饋與查詢擴展
5.1　介紹
5.2　反饋方法的框架
5.3　顯式相關反饋
5.3.1　嚮量模型的相關反饋：Rocchio方法
5.3.2　概率模型的相關反饋
5.3.3　相關反饋的評價
5.4　基於點擊的顯式反饋
5.4.1　眼動追蹤和相關性評價
5.4.2　用戶行為
5.4.3　點擊作為用戶偏好的指標
5.5　通過局部分析的隱式反饋
5.5.1　通過局部聚類的隱式反饋
5.5.2　通過局部上下文分析的隱式反饋
5.6　通過全局分析的隱式反饋
5.6.1　基於相似度同義詞典的查詢擴展
5.6.2　基於統計同義詞典的查詢擴展
5.7　趨勢和研究問題
5.8　文獻討論
第6章　文檔：語言及屬性
6.1　介紹
6.2　元數據
6.3　文檔格式
6.3.1　文本
6.3.2　多媒體
6.3.3　圖形和虛擬現實
6.4　標記語言
6.4.1　SGML
6.4.2　HTML
6.4.3　XML
6.4.4　RDF
6.4.5　HyTime
6.5　文本屬性
6.5.1　信息論
6.5.2　自然語言建模
6.5.3　文本相似度
6.6　文檔預處理
6.6.1　文本的詞匯分析
6.6.2　去除禁用詞
6.6.3　詞乾提取
6.6.4　關鍵詞選擇
6.6.5　同義詞典
6.7　組織文檔
6.7.1　分類體係法
6.7.2　分眾分類法
6.8　文本壓縮
6.8.1　基本概念
6.8.2　統計方法
6.8.3　統計方法：建模
6.8.4　統計方法：編碼
6.8.5　字典方法
6.8.6　壓縮預處理
6.8.7　文本壓縮技術的比較
6.8.8　結構化文本壓縮
6.9　趨勢和研究問題
6.10　文獻討論
第7章　查詢：語言及屬性
7.1　查詢語言
7.1.1　基於關鍵詞的查詢
7.1.2　非關鍵詞查詢
7.1.3　結構化查詢
7.1.4　查詢協議
7.2　查詢屬性
7.2.1　Web查詢的特徵
7.2.2　用戶搜索行為
7.2.3　查詢意圖
7.2.4　查詢主題
7.2.5　查詢會話與任務
7.2.6　查詢難度
7.3　趨勢和研究問題
7.4　文獻討論
第8章　文本分類
8.1　介紹
8.2　文本分類的特性描述
8.2.1　機器學習
8.2.2　文本分類問題
8.2.3　文本分類算法
8.3　無監督算法
8.3.1　聚類
8.3.2　樸素文本分類
8.4　監督算法
8.4.1　決策樹
8.4.2　k近鄰分類器
8.4.3　Rocchio分類器
8.4.4　概率樸素貝葉斯文檔分類
8.4.5　支持嚮量機分類器
8.4.6　集成分類器
8.4.7　關於監督算法的結束語
8.5　特徵選擇或降維
8.5.1　項-類彆齣現列聯錶
8.5.2　索引項文檔頻率
8.5.3　TF-IDF權重
8.5.4　互信息
8.5.5　信息增益
8.5.6　卡方檢驗
8.5.7　特徵選擇的作用
8.6　評價指標
8.6.1　列聯錶
8.6.2　準確率和錯誤率
8.6.3　精度和召迴率
8.6.4　F測度和F
8.6.5　交叉檢驗
8.6.6　標準文檔集
8.7　類彆組織--構建分類體係
8.8　趨勢和研究問題
8.9　文獻討論
第9章　索引和搜索
9.1　介紹
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　構建
9.2.6　壓縮的倒排索引
9.2.7　結構化查詢
9.3　簽名文件
9.4　後綴樹和後綴數組
9.4.1　結構：trie樹和後綴樹
9.4.2　簡單字符串搜索
9.4.3　復雜模式的搜索
9.4.4　構建
9.4.5　壓縮的後綴數組
9.5　序列搜索
9.5.1　簡單字符串：Horspool
9.5.2　復雜模式：自動機和位並行
9.5.3　更快的位並行算法
9.5.4　正則錶達式
9.5.5　多重模式
9.5.6　近似搜索
9.5.7　搜索壓縮文本
9.6　多維索引
9.7　趨勢和研究問題
9.8　文獻討論
第10章　並行與分布式信息檢索
10.1　介紹
10.2　分布式信息檢索係統的分類
10.3　數據劃分
10.3.1　文檔集劃分
10.3.2　文檔集選擇
10.3.3　倒排索引劃分
10.3.4　劃分其他索引
10.4　並行信息檢索
10.4.1　介紹
10.4.2　在MIMD架構上的並行信息檢索
10.4.3　在SIMD架構上的並行信息檢索
10.5　基於集群的信息檢索
10.6　分布式信息檢索
10.6.1　介紹
10.6.2　索引
10.6.3　查詢處理
10.6.4　Web問題
10.7　聯閤搜索
10.8　在對等網絡中的檢索
10.9　趨勢和研究問題
10.10　文獻討論
第11章　Web檢索
11.1　介紹
11.2　一個有挑戰性的問題
11.3　Web
11.3.1　特性
11.3.2　Web圖的結構
11.3.3　對Web建模
11.3.4　鏈接分析
11.4　搜索引擎架構
11.4.1　基本架構
11.4.2　基於集群的架構
11.4.3　緩存
11.4.4　多級索引
11.4.5　分布式架構
11.5　搜索引擎排序
11.5.1　排序信號
11.5.2　基於鏈接的排序
11.5.3　簡單的排序函數
11.5.4　排序學習
11.5.5　學習排序函數
11.5.6　質量評價
11.5.7　Web垃圾
11.6　管理Web數據
11.6.1　為文檔分配標識符
11.6.2　元數據
11.6.3　壓縮Web圖
11.6.4　處理重復數據
11.7　搜索引擎用戶交互
11.7.1　搜索矩形範式
11.7.2　搜索引擎結果頁麵
11.7.3　培養用戶
11.8　瀏覽
11.8.1　扁平瀏覽
11.8.2　結構導嚮的瀏覽和Web目錄
11.9　瀏覽之外
11.9.1　超文本和Web
11.9.2　搜索與瀏覽相結閤
11.9.3　Web查詢語言
11.9.4　動態搜索
11.10　相關問題
11.10.1　計算廣告學
11.10.2　Web挖掘
11.10.3　元搜索
11.11　趨勢和研究問題
11.11.1　靜態文本數據之外
11.11.2　目前的挑戰
11.12　文獻討論
第12章　Web爬取
12.1　介紹
12.2　網絡爬蟲的應用
12.2.1　通用Web搜索
12.2.2　聚焦爬取
12.2.3　Web刻畫
12.2.4　鏡像
12.2.5　網站分析
12.3　爬蟲的分類體係
12.4　架構和實現
12.4.1　爬蟲架構
12.4.2　實際問題
12.4.3　並行爬取
12.5　調度算法
12.5.1　選擇策略
12.5.2　重訪問策略
12.5.3　友好策略
12.5.4　組閤策略
12.6　評價
12.6.1　評價網絡使用
12.6.2　評價長期調度
12.7　趨勢和研究問題
12.7.1　爬取“暗網”
12.7.2　在網站幫助下的爬取
12.7.3　分布式爬取
12.8　文獻討論
第13章　結構化文本檢索
13.1　介紹
13.2　結構化能力
13.2.1　顯式和隱式結構對比
13.2.2　靜態與動態結構對比
13.2.3　單一層次結構與多層次結構對比
13.3　早期文本檢索模型
13.3.1　基於非覆蓋列錶的模型
13.3.2　基於相鄰結點的模型
13.3.3　結構化文本結果排序
13.4　XML檢索
13.4.1　XML檢索中的挑戰
13.4.2　索引策略
13.4.3　排序策略
13.4.4　去除重疊
13.5　XML檢索評價
13.5.1　文檔集
13.5.2　主題
13.5.3　檢索任務
13.5.4　相關性
13.5.5　測度
13.6　查詢語言
13.6.1　特性
13.6.2　XML查詢語言分類
13.6.3　XML查詢語言樣例
13.7　趨勢和研究問題
13.8　文獻討論
第14章　多媒體信息檢索
14.1　介紹
14.1.1　什麼是多媒體
14.1.2　多媒體檢索
14.1.3　文本檢索與多媒體檢索的對比
14.2　挑戰
14.2.1　語義鴻溝
14.2.2　特徵歧義性
14.2.3　機器生成的數據
14.3　基於內容的圖像檢索
14.3.1　基於顔色的檢索
14.3.2　紋理
14.3.3　顯著點
14.4　聲音和音樂檢索
14.4.1　指紋識彆
14.4.2　語音識彆
14.4.3　說話人識彆
14.4.4　語音文檔檢索
14.4.5　音頻基礎知識
14.5　檢索和瀏覽視頻
14.5.1　視頻摘要
14.5.2　靜態摘要
14.5.3　圖像拼接與跳躍劇照
14.5.4　動態摘要
14.5.5　交互式摘要
14.5.6　視覺與聽覺瀏覽對比
14.5.7　摘要評價
14.6　融閤模型：閤並所有信息
14.6.1　人臉命名
14.6.2　圖像命名
14.6.3　音頻命名
14.6.4　結閤音頻與視頻的音-視頻語音識彆
14.6.5　結閤音頻和視頻的多媒體處理
14.7　分割
14.7.1　視頻分割樣例
14.7.2　視頻分割方案
14.7.3　利用邊緣的視頻分割
14.7.4　語音分割
14.7.5　分割評價
14.8　壓縮和MPEG標準
14.8.1　強度和采樣
14.8.2　顔色
14.8.3　有損壓縮
14.8.4　無損壓縮
14.8.5　時間冗餘
14.8.6　運動預測
14.8.7　MPEG標準
14.9　趨勢和研究問題
14.10　文獻討論
第15章　企業搜索
15.1　介紹
15.1.1　企業搜索的特點和應用
15.1.2　企業搜索軟件
15.1.3　工作場所搜索
15.2　企業搜索任務
15.2.1　搜索支持任務的例子
15.2.2　搜索類型
15.2.3　研究企業搜索
15.3　企業搜索係統的結構
15.3.1　收集
15.3.2　提取
15.3.3　索引
15.3.4　文本注釋的索引
15.3.5　查詢處理
15.3.6　搜索結果的展示
15.3.7　安全模型
15.3.8　聯閤/元搜索
15.4　企業搜索評價
15.4.1　企業搜索的公開測試集
15.4.2　企業搜索內部評價
15.4.3　企業搜索調試
15.4.4　所能期待的是什麼
15.5　不滿意的可能原因
15.6　情境化和個性化
15.6.1　情境化的控製和工具
15.6.2　情境化：本地、企業或全球
15.6.3　輪廓的隱私
15.6.4　定義、建立和維護輪廓
15.6.5　用戶建模
15.6.6　隱式評價
15.6.7　信息過濾
15.6.8　社會化推薦係統
15.7　趨勢和研究問題
15.8　文獻討論
第16章　圖書館係統
16.1　圖書館的信息環境
16.2　聯機公共檢索目錄
16.2.1　OPAC和書目記錄
16.2.2　來自ILS的信息檢索
16.2.3　混閤圖書館的整閤
16.2.4　OPAC和最終用戶
16.2.5　ILS：供應商和産品
16.3　信息檢索係統與文檔數據庫
16.3.1　書目和全文數據庫
16.3.2　數據庫記錄的內容
16.3.3　聯機産業：數據庫供應商
16.3.4　來自文檔數據庫的信息檢索
16.4　組織機構內部的信息檢索
16.5　趨勢和研究問題
16.6　文獻討論
第17章　數字圖書館
17.1　介紹
17.2　定義數字圖書館
17.3　通用架構
17.4　基本概念
17.4.1　數字對象和館藏
17.4.2　元數據和目錄
17.4.3　資源庫/檔案庫
17.4.4　服務
17.5　社會經濟問題
17.5.1　社會問題
17.5.2　經濟問題
17.6　軟件係統
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　數字圖書館案例研究
17.7.1　聯網學位論文數字圖書館
17.7.2　國傢科學數字圖書館
17.7.3　ETANA-DL考古數字圖書館
17.8　趨勢和研究問題
17.8.1　評價
17.8.2　集成
17.8.3　其他研究挑戰
17.9　文獻討論
附錄A　開源搜索引擎
附錄B　作者簡介
參考文獻
索引

前言/序言

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《數字時代的知識尋寶指南》 在這信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據洪流所裹挾。如何在這片浩瀚的信息海洋中，精準、高效地找到我們所需的“知識珍珠”，成為瞭衡量個人能力乃至組織效率的關鍵。本書正是為應對這一挑戰而生的引路明燈，它將帶您深入探索現代信息檢索的奧秘，解鎖駕馭信息的強大能力。 您是否曾花費大量時間在搜索引擎中鍵入各種關鍵詞，卻始終找不到心儀的結果？是否曾因為信息過載而感到無從下手，迷失在紛繁復雜的信息節點中？又或者，您是否渴望掌握更高級的搜索技巧，以便在學術研究、商業分析、市場調查等領域脫穎而齣？《數字時代的知識尋寶指南》將係統性地為您解答這些疑問，並提供切實可行的解決方案。 本書內容涵蓋瞭信息檢索的方方麵麵，從基礎的搜索引擎原理到前沿的個性化推薦係統，從文本信息的結構化處理到多模態信息的融閤檢索，為您構建一個全麵而深入的知識體係。 第一部分：信息檢索的基石 我們將從最基礎的概念齣發，為您剖析信息檢索的本質。您將瞭解什麼是信息檢索，它的發展曆程以及在現代社會中的重要作用。接著，我們將深入探討信息檢索係統的核心組成部分，包括數據采集、索引構建、查詢處理和排序評估等關鍵環節。您將明白搜索引擎是如何理解您的意圖，如何從海量文檔中篩選齣相關信息，並最終以何種方式呈現在您眼前。 信息的世界： 認識信息檢索的定義、目標與應用場景。 數據之海： 瞭解信息是如何被組織、存儲和錶示的，如文檔模型、嚮量空間模型等。 構建地圖： 深入理解索引的重要性，以及倒排索引等高效索引結構的構建過程。 理解語言： 探究自然語言處理在信息檢索中的應用，如分詞、詞乾提取、停用詞去除等預處理技術。 衡量價值： 學習評估信息檢索係統性能的常用指標，如準確率、召迴率、F1值等，並理解其背後的意義。 第二部分：提升搜索的藝術 瞭解瞭基本原理後，我們將為您提供一係列行之有效的搜索策略和技巧，助您從“大海撈針”升級為“精準捕撈”。您將學會如何構建更有效的查詢語句，如何利用高級搜索算符精準定位信息，以及如何結閤不同的搜索工具和平颱，實現跨領域的知識發現。 關鍵詞的智慧： 學習如何選擇最恰當的關鍵詞，以及同義詞、近義詞的使用技巧。 布爾邏輯的威力： 掌握AND、OR、NOT等布爾運算符，構建精確的搜索邏輯。 搜索的進階： 學習使用引號、通配符、字段搜索等高級搜索指令，縮小搜索範圍，提高效率。 元信息的價值： 瞭解如何利用標題、摘要、作者、發布日期等元信息進行精準篩選。 搜索引擎的“秘籍”： 探索不同搜索引擎的獨特功能和搜索語法，如Google的高級搜索、必應的特定網站搜索等。 跨平颱檢索： 學習如何利用專業數據庫、學術搜索引擎、數字圖書館等資源，拓展您的信息獲取渠道。 第三部分：個性化與智能化的前沿 隨著人工智能技術的飛速發展，信息檢索正變得越來越智能化和個性化。本書將帶您領略前沿的個性化推薦係統、語義搜索以及問答係統等技術。您將瞭解這些技術如何根據用戶的行為和偏好，主動推送相關信息，以及如何通過理解內容的深層含義，提供更智能的搜索體驗。 懂你的推薦： 深入理解協同過濾、基於內容的推薦等個性化推薦算法的工作原理。 語義的魅力： 探索語義搜索如何超越關鍵詞匹配，理解用戶查詢的真實意圖。 智能問答： 瞭解問答係統如何直接迴答用戶的問題，而非僅僅提供相關文檔。 機器學習的力量： 認識機器學習在信息檢索中的各種應用，如特徵提取、模型訓練等。 深度學習的突破： 探討深度學習在文本錶示、相似度計算等方麵的最新進展。 麵嚮未來的檢索： 展望多模態信息檢索（圖像、語音、視頻）以及知識圖譜在信息檢索中的應用。 第四部分：實踐與應用 理論知識的學習最終需要落實到實踐。本書將提供豐富的案例分析和實踐指導，幫助您將所學知識應用於實際場景。無論您是學生需要查找學術文獻，研究人員需要進行文獻綜述，還是商務人士需要進行市場調研，亦或是普通用戶希望更高效地獲取生活信息，您都能從中找到啓發和方法。 學術研究的利器： 如何利用學術搜索引擎和數據庫進行高效的文獻檢索與管理。 商業決策的助手： 如何通過信息檢索獲取市場趨勢、競爭對手信息、行業報告等。 生活信息導航： 如何利用信息檢索工具解決日常生活中遇到的各種問題。 信息的評估與辨彆： 學習如何判斷信息的真實性、可靠性與時效性。 構建個人知識庫： 探索如何利用信息檢索和整理工具，打造屬於自己的知識體係。 《數字時代的知識尋寶指南》不僅僅是一本技術手冊，更是一場探索知識、駕馭信息、賦能自我的旅程。通過閱讀本書，您將掌握在數字時代生存和發展的核心競爭力，讓信息成為您前進的強大動力，而非睏擾的障礙。現在，就讓我們一同踏上這段精彩的知識探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

《現代信息檢索（原書第2版）》這本書，對我來說，是一本關於“效率”的修煉手冊。在信息爆炸的時代，時間是最寶貴的資源。而信息檢索的根本目的，就是用最快的速度，找到最有效的信息。我希望這本書能夠為我提供一套係統的、可操作的“高效檢索”方法論。它是否會深入講解，如何構建一個高效的文本索引結構，例如倒排索引的優化，或者一些更高級的索引技術，比如後綴樹、後綴數組等。這些數據結構對於提高檢索速度至關重要。我同樣關注的是，在麵對海量數據時，檢索係統是如何做到快速響應的。它是否會涉及到分布式檢索的原理，如何將檢索任務分解到多颱機器上並行處理？此外，我還希望瞭解，如何對檢索結果進行有效的預處理和後處理，以提高檢索的準確性和用戶體驗。例如，如何對查詢進行語法分析和語義分析，如何對搜索結果進行去重和聚類，以及如何根據用戶的反饋對檢索結果進行動態調整。這本書就像是一張藏寶圖，指引我找到通往“高效信息獲取”的寶藏。我期待通過學習它，能夠顯著提升自己在信息檢索方麵的能力，將“大海撈針”的低效模式，轉變為“精準打擊”的高效模式。

評分☆☆☆☆☆

《現代信息檢索（原書第2版）》這本書，對我來說，是一次關於“挑戰”的嘗試。信息檢索的領域，看似簡單，實則蘊含著無數的技術難點和理論挑戰。我之所以選擇這本書，是因為我一直對那些能夠解決復雜問題、並且對現實世界産生深遠影響的技術領域充滿著好奇。我希望這本書能夠帶領我走進信息檢索的“技術前沿”，讓我瞭解當前領域麵臨的主要挑戰。例如，如何處理互聯網上海量非結構化文本的檢索？如何應對語言的不斷演變和新詞的齣現？如何解決同義詞、多義詞帶來的歧義問題？如何設計齣能夠處理模糊查詢和用戶隱含需求的檢索係統？我特彆想瞭解，在麵對規模日益龐大的數據集時，如何保證檢索係統的可擴展性和高性能。這是否涉及到一些並行計算、分布式係統的知識？此外，我還想知道，在信息檢索領域，有哪些開放性的研究問題和未來的發展方嚮。這本書是否會介紹一些關於“下一代信息檢索”的設想，比如如何結閤知識圖譜、圖搜索、甚至是多模態信息檢索？我期待通過這本書，能夠對信息檢索領域的“技術難題”有更深刻的認識，並為自己未來深入研究這個領域打下基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書，《現代信息檢索（原書第2版）》，對我而言，是一個關於“理解”的課題。我們每天都在與信息打交道，但我們真正“理解”信息的本質有多少？信息檢索，本質上就是一種“理解”的過程：理解用戶想要什麼，理解文本是什麼。我希望這本書能夠深入探討，信息檢索係統是如何實現對文本內容的“理解”的。這是否涉及到一些自然語言處理（NLP）的技術？例如，詞性標注、命名實體識彆、句法分析、語義角色標注等，這些技術在信息檢索中扮演著怎樣的角色？我特彆想知道，當用戶輸入一個查詢時，係統是如何解析這個查詢的，是如何理解其中的歧義和隱含信息的。它是否會建立一個查詢的內部錶示，然後將其與文檔的錶示進行匹配？我同樣期待瞭解，文檔的錶示方法有哪些？除瞭簡單的詞語權重，是否還有更深層次的語義錶示，比如通過詞嚮量或者文檔嚮量來捕捉文本的含義？這本書是否會介紹一些基於語義的網絡（Semantic Web）的概念，以及它們與信息檢索的結閤？我相信，深入理解信息檢索背後的“理解”機製，能夠幫助我更好地設計和使用信息係統，從而更有效地獲取和利用信息。

評分☆☆☆☆☆

對於《現代信息檢索（原書第2版）》這本書，我的期待是它能夠幫助我從“被動接受”信息，轉嚮“主動構建”信息。我一直覺得，僅僅會使用搜索引擎，是遠遠不夠的。真正的掌握信息，還需要理解信息是如何被組織、被檢索、被呈現的。這本書，我想，正是連接我和信息世界背後邏輯的關鍵。我希望它能夠詳細講解，如何對原始文本數據進行“預處理”，比如分詞、去除停用詞、詞乾提取等，這些步驟是如何影響後續的檢索效果的。同時，我也想深入瞭解，文本的“索引”是如何構建的，以及不同類型的索引在效率和功能上的差異。我更希望它能夠帶領我理解，當一個用戶輸入查詢時，檢索係統是如何匹配查詢和文檔的，以及各種“評分”和“排序”算法是如何工作的。我希望書中能夠介紹一些經典的檢索模型，比如嚮量空間模型、概率模型，並探討它們的優缺點。如果書中還能涉及一些關於“用戶體驗”和“評估指標”的內容，比如精確率、召迴率、NDCG等，那將是錦上添花瞭。通過閱讀這本書，我希望能夠獲得一套係統的知識體係，讓我不僅能夠更好地利用現有的信息檢索工具，更能理解它們的設計理念，甚至在未來能夠參與到新的信息檢索係統的設計和開發中。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《現代信息檢索（原書第2版）》這本書的封麵時，腦海中立刻閃過無數個在互聯網上“大海撈針”的場景。我是一名學生，同時也熱衷於在綫學習各種新知識，但常常會因為找不到高質量、高相關的學習資料而感到沮喪。搜索引擎是我的得力助手，但有時候，它提供的結果過多，或者與我的需求偏差太大，都會讓我浪費大量寶貴的時間。我總是覺得，這背後一定有一個更係統、更科學的原理在支撐著搜索結果的生成，而我對此知之甚少。這本書的名字，恰好擊中瞭我的痛點。我非常期待它能為我揭示信息檢索的奧秘，讓我明白為什麼有時候一個細微的詞語調整就能帶來截然不同的搜索結果。我希望書中能夠詳細講解文本的索引建立過程，如何將海量的文本數據組織起來，以便快速高效地查找。同時，我也想瞭解，搜索引擎是如何評估一個文檔與用戶查詢的相關性的。是基於詞頻？還是更復雜的語義匹配？這本書是否會介紹一些經典的檢索模型，比如嚮量空間模型、概率模型，甚至是那些更加現代的基於機器學習的方法？我希望它能提供清晰的數學推導和直觀的圖示，幫助我理解這些抽象的概念。讀完這本書，我希望能具備更強的“信息洞察力”，能夠更有效地利用現有的搜索工具，甚至能夠根據自己的需求，設計齣更符閤特定場景的信息檢索方案。

評分☆☆☆☆☆

拿到《現代信息檢索（原書第2版）》這本書後，我的心情可以說是既興奮又有些忐忑。興奮是因為終於找到瞭一本能夠係統講解這個我一直很感興趣但又覺得難以掌握的領域的著作，而忐忑則是因為“原書第2版”這幾個字，本身就透著一股學術的嚴謹和內容的深度，我擔心自己的基礎不夠紮實，會讀得比較吃力。不過，翻開書頁，看到那些圖錶和公式，我反而生齣瞭一種莫名的安全感。這錶明作者在講解時，是試圖用嚴謹的科學方法來闡述的，而不是泛泛而談。我一直認為，對於技術類的書籍，尤其是像信息檢索這樣涉及算法、模型和數學理論的學科，清晰的邏輯和嚴謹的推導是至關重要的。我希望這本書能夠在我腦海中構建起一個完整的知識體係，讓我明白從一個簡單的關鍵詞查詢，到最終返迴一係列相關度排序的搜索結果，這背後究竟經曆瞭哪些復雜的步驟和決策過程。比如，文本的錶示方法有很多種，詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入等等，它們各自有什麼優缺點？文檔的相似度計算又有哪些不同的模型？排序算法如何纔能有效地衡量一個文檔與查詢的相關性，並且將最相關的排在前麵？這些問題，都是我在實際使用搜索引擎時常常會思考，但又無法得到答案的。這本書的齣現，讓我看到瞭希望，它就像一位經驗豐富的嚮導，能夠一步步帶領我穿越信息檢索的迷宮。我期待通過閱讀這本書，能夠從“使用者”轉變為“理解者”，甚至能夠對未來的信息檢索技術發展有一些自己的洞察。

評分☆☆☆☆☆

《現代信息檢索（原書第2版）》這本書，對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更像是一次對信息世界運作機製的深度探索。我一直對“信息”這個概念充滿著敬畏，它是知識的載體，是智慧的源泉，但在現代社會，信息的洪流更是來勢洶洶，稍不留神就可能被淹沒。而信息檢索，就是幫助我們在信息洪流中找到那艘能夠載我們抵達彼岸的船。我希望這本書能夠教會我如何更聰明地“搜”，而不是更“用力”地搜。例如，它是否會講解如何進行有效的查詢擴展和縮減，如何利用布爾運算符來構建更精確的查詢語句，甚至是如何理解搜索引擎背後的查詢理解機製，比如同義詞、近義詞的識彆，以及查詢意圖的判斷。我更關心的是，當麵對大量模糊或者不確定的查詢時，信息檢索係統是如何工作的。它是否會用到一些統計學的方法，來估計某個詞項在文檔中齣現的概率，或者某個文檔與查詢的整體相關度？我也聽說過一些關於“相關性”的理論，比如基於內容的相關性、基於鏈接的相關性等等，我希望這本書能夠對這些不同的相關性度量方式進行詳細的介紹和比較。讓我明白，為什麼一個看起來不那麼起眼的網頁，卻可能排在搜索結果的前列。總而言之，我希望這本書能讓我從一個被動的信息接收者，轉變為一個主動的信息管理者和駕馭者。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《現代信息檢索（原書第2版）》這本書的意義，在於它能夠幫助我理解“智能”的來源。我們每天都在使用各種智能化的信息服務，從搜索引擎到社交媒體的推薦算法，再到各種智能助手的問答功能，但我們往往忽略瞭支撐這些“智能”的底層技術。信息檢索，就是其中最核心也最基礎的部分。我迫切地想知道，信息檢索係統是如何“學習”的。它是否像人類一樣，通過不斷地閱讀和分析文本來積纍“經驗”？它是否會利用一些機器學習模型，來預測用戶可能感興趣的內容，或者自動地對搜索結果進行優化？我希望這本書能夠詳細解釋一些關於學習型檢索模型的內容，比如如何使用支持嚮量機（SVM）或者深度神經網絡（DNN）來構建一個更具魯棒性和適應性的檢索係統。我特彆感興趣的是，當用戶與信息檢索係統進行交互時，係統是如何利用這些交互信息來改進下一次搜索結果的。這是否涉及到一些強化學習的原理？這本書是否會探討用戶行為數據在信息檢索中的作用？通過閱讀這本書，我希望能更深刻地理解，為什麼一些信息檢索産品能夠提供如此個性化和精準的服務，而另一些則顯得相對笨拙。對我而言，這不僅僅是學習技術，更是對“智能”如何被構建和實現的認知升級。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就充滿瞭技術範兒，《現代信息檢索（原書第2版）》。我一直對信息檢索這個領域充滿好奇，總覺得在浩瀚的網絡世界裏，能快速準確地找到自己想要的東西，是一項非常有價值的技能。這本書的齣現，對我來說就像是打開瞭一扇新世界的大門。我記得我第一次接觸到信息檢索的概念，大概是在大學裏學習數據庫課程的時候，老師簡單提瞭提，但遠沒有深入。後來隨著互聯網應用的普及，無論是學術研究還是日常生活，信息檢索的重要性愈發凸顯。我經常遇到這樣的情況，花費大量時間在搜索引擎上，卻總找不到最核心、最相關的資料。這讓我深刻體會到，僅僅會使用搜索引擎是遠遠不夠的，背後隱藏著復雜的算法和理論。這本書的“原書第2版”幾個字，也暗示著其內容的權威性和時效性。一本能夠齣到第二版，並且是“原書”引進的，往往意味著其內容經過瞭市場的檢驗，也包含瞭作者不斷更新和打磨的智慧。我非常期待這本書能夠係統地講解信息檢索的原理，從最基礎的概念講起，比如倒排索引、布爾模型，再到更高級的概率模型、機器學習模型，甚至是深度學習在信息檢索中的應用。我希望它能讓我明白，為什麼搜索“機器學習”和搜索“AI”得到的結果會有如此大的差異，又如何在海量信息中，找到那篇最能幫助我解決問題的論文，或者最符閤我需求的商品。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的知識空白，也讓我看到瞭一個更加專業和係統化的學習路徑。我迫不及待地想要深入瞭解，信息檢索這個看似簡單卻又極其復雜的領域，究竟是如何運作的。

評分☆☆☆☆☆

對於《現代信息檢索（原書第2版）》這本書，我最期待的是它能帶我領略信息檢索領域的前沿技術和發展趨勢。我注意到，這本書的版本是“第2版”，這本身就意味著它不是一本陳舊的、停留在過去的技術手冊，而是在不斷吸收新的研究成果和實踐經驗。在當下這個信息爆炸的時代，傳統的關鍵詞匹配和簡單的評分模型可能已經難以滿足日益增長的用戶需求。我特彆想瞭解，機器學習和深度學習是如何被應用到信息檢索中的，比如如何通過神經網絡來理解用戶查詢的語義，如何捕捉文檔之間的深層關聯，又如何進行更智能的排序。我聽說過一些自然語言處理（NLP）的技術，比如BERT、GPT等模型，它們在文本理解和生成方麵錶現齣色，不知道在信息檢索領域，它們是如何發揮作用的。這本書能否詳細介紹這些先進模型的原理和應用？我希望它能提供一些實際的案例分析，讓我看到這些理論是如何轉化為實際的産品和服務的。例如，智能推薦係統、問答係統、甚至是更具挑戰性的語義搜索，它們背後都離不開信息檢索技術的支撐。我非常渴望能夠掌握這些“硬核”的技術知識，不僅是為瞭更好地理解我們正在使用的各種信息服務，更是希望能為自己未來的職業發展打下堅實的基礎。畢竟，在科技日新月異的今天，持續學習和掌握最新的技術，是保持競爭力的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

要看的課本，寫的很詳細

評分☆☆☆☆☆

書是經典教材，但是！書的背麵都破瞭…

評分☆☆☆☆☆

內容挺新的，可作為《信息檢索導論》的後續讀本

評分☆☆☆☆☆

有比較新穎的內容，很給力

評分☆☆☆☆☆

還行，還麼開始看。。。

評分☆☆☆☆☆

物流給力，送貨小哥態度好

評分☆☆☆☆☆

還沒看。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

看著不錯，應該挺有幫助的

評分☆☆☆☆☆

稍有不足的是：書籍紙張有些薄。