9787560963945 网络信息检索(吉家凡) 华中科技大学出版社 吉家凡 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

吉家凡 著

图书标签:

• 信息检索
• 网络检索
• 搜索引擎
• 信息科学
• 计算机科学
• 吉家凡
• 华中科技大学出版社
• 图书
• 教材
• 专业书籍

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787560963945

商品编码：29539532772

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：网络信息检索(吉家凡)

定价：27.00元

作者：吉家凡

出版社：华中科技大学出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787560963945

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.322kg

编辑推荐

---

本教材结合具体数据库的检索实例，强化信息检索技术方面的内容，让学习者即使遇上新的检索系统，也能轻易上手检索；书中全面介绍外信息检索系统，重点介绍*常用的中外文检索系统，以及馆际互借和文献传递系统，满足不同高校本科生的使用需求。

内容提要

---

本书系统论述了网络信息检索的理论和方法，全面介绍了*、常用的中外文信息检索系统及网络信息检索系统。章和第二章系统介绍了信息检索的基础理论，并结合具体数据库的检索实例，详细介绍了信息检索的技术和方法；第三章至第十章详细阐述了书目信息资源、文献传递系统、电子图书资源、中外文综合性检索平台、电子期刊资源、特种文献资源及网络信息资源的检索；第十一章介绍了学术论文的撰写和文献引用的规范。
本书可作为本科院校及高职高专院校文献信息检索类课程的教材，也可作为科研人员和信息工作人员进行文献信息检索时的参考用书，具有较强的实用性。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《信息组织与检索的理论与实践》 引言 在信息爆炸的时代，如何有效地组织、管理和检索海量的信息，成为我们学习、工作乃至日常生活中不可或缺的关键能力。信息组织与检索（Information Organization and Retrieval, IOR）作为一门融合了计算机科学、图书馆学、信息学、认知科学等多学科知识的交叉领域，为我们理解和驾驭信息洪流提供了坚实的理论基础和实用的技术方法。本书旨在深入探讨信息组织与检索的核心概念、关键技术、发展趋势及其在不同应用场景下的实践，帮助读者构建全面的知识体系，提升信息处理和利用的效率。 第一部分：信息组织的基础理论 1. 信息的本质与属性 信息的定义与度量： 探讨信息在不同学科视角下的定义，如香农的信息熵理论，以及信息的量化方法。理解信息不仅仅是数据，更是经过组织和加工后具有意义的载体。 信息的类型与特征： 区分不同类型的信息，如结构化信息、半结构化信息和非结构化信息。分析信息的时效性、准确性、完整性、相关性等属性，以及这些属性对检索效果的影响。 信息的载体与表现形式： 讨论信息如何以文本、图像、音频、视频、数据库等多种形式存在，以及这些形式对信息组织和检索带来的挑战。 2. 信息组织的目标与原则 信息组织的必要性： 阐述为何需要对信息进行组织，包括提高检索效率、降低检索成本、促进信息共享、支持知识发现等。 信息组织的基本原则： 深入分析信息组织的核心原则，如分类（Classification）、标引（Indexing）、著录（Cataloging）、主题标引（Subject Indexing）、叙词表（Thesaurus）的应用等。强调遵循“结构化”、“系统性”、“一致性”、“标准化”等原则的重要性。 信息组织与知识组织的关系： 探讨信息组织在更广阔的知识组织框架下的定位，以及如何服务于知识的生成、传播和利用。 3. 信息组织的主要方法与技术 分类法： 概述： 介绍分类法的基本原理，即根据事物的共性进行分组，形成层级结构。 主要分类体系： 详细介绍国际上具有广泛影响的分类体系，如杜威十进制分类法（DDC）、中国图书馆分类法（CLC）、国际十进分类法（UDC）、医学主题词（MeSH）等。分析它们的结构特点、优缺点及适用范围。 本体论（Ontology）在信息组织中的应用： 探讨本体论如何提供更精细、更语义化的信息组织框架，支持知识图谱的构建和推理。 标引与著录： 概念与目的： 解释标引（提取文献的关键信息，生成检索词）和著录（对文献进行规范化的描述）的概念及目的。 标引方法： 介绍关键词标引、叙词标引、分类号标引等不同方法的原理和实践。 著录标准： 讲解国际通用的著录标准，如MARC（Machine-Readable Cataloging）格式，以及著录项（如题名、责任者、出版项、载体形态等）的规范。 索引与词表： 索引的种类与作用： 介绍书后索引、篇名索引、人名索引、地名索引等不同类型的索引，以及它们在信息查找中的便捷性。 叙词表（Thesaurus）的设计与应用： 详细阐述叙词表作为一种受控词汇（Controlled Vocabulary）的构建原理，包括同义词、相关词、上位词、下位词等关系。分析叙词表在保证检索一致性、提高查准率和查全率方面的关键作用。 本体与词汇表的关系： 探讨本体在构建更丰富、更具推理能力的词汇表方面的优势。 第二部分：信息检索的理论与技术 1. 信息检索的基本模型 信息检索系统的组成： 分析信息检索系统（Information Retrieval System, IRS）的典型构成，包括用户接口、查询处理模块、检索引擎、资源库（文档集合）等。 信息检索模型的发展： 布尔模型（Boolean Model）： 介绍其基本原理，使用布尔运算符（AND, OR, NOT）进行精确匹配，分析其优点和局限性。 向量空间模型（Vector Space Model, VSM）： 详细解释文档和查询如何被表示为向量，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）权重的计算与应用，余弦相似度等相似度计算方法，分析其在处理模糊匹配和相关性排序方面的优势。 概率模型（Probabilistic Model）： 介绍基于概率理论的检索模型，如BM25（Best Matching 25），分析其在排序方面的有效性。 语言模型（Language Model）： 探讨基于概率语言模型的检索方法，通过估计查询词在文档中出现的概率来判断文档的相关性。 2. 查询处理与理解 查询的形成与表达： 用户如何将检索需求转化为查询语句，以及查询语句的结构（关键词、短语、布尔表达式等）。 查询扩展（Query Expansion）： 介绍自动和手动查询扩展技术，如同义词扩展、相关词扩展、同形异义词处理等，旨在提高检索的查全率。 查询意图理解（Query Intent Understanding）： 探讨如何通过分析用户查询来推断用户的真实需求，从而提供更精准的检索结果。 自然语言处理（NLP）在查询处理中的应用： 介绍分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等NLP技术在查询理解和优化的作用。 3. 检索引擎的核心技术 倒排索引（Inverted Index）： 详细解释倒排索引的构建原理、数据结构（如词项列表）及其在快速检索中的核心作用。 文档评分与排序： 介绍各种评分算法，如TF-IDF、BM25等，以及排序算法（如TF-IDF, BM25）的实现方式，如何根据相关性分数对检索结果进行排序。 分布式检索： 探讨在海量数据环境下，如何利用分布式计算技术（如MapReduce）来构建可扩展的检索系统。 搜索引擎的评价指标： 介绍信息检索系统性能评估的关键指标，如准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值、平均准确率（Average Precision）、MAP（Mean Average Precision）、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）等。 第三部分：信息检索的应用与发展 1. 信息检索的典型应用场景 搜索引擎： 深入剖析互联网搜索引擎（如Google, Baidu）的工作原理、技术挑战（如网页爬取、索引构建、排名算法、反作弊等）及其对信息传播和社会的影响。 数据库检索： 讨论结构化和半结构化数据库的检索方法，如SQL查询、NoSQL数据库的查询语言。 企业内部信息检索： 分析企业内部知识库、文档管理系统、案例库等的检索需求和解决方案。 学术文献检索： 介绍学术数据库（如Web of Science, Scopus, CNKI）的检索特点、高级检索技巧以及文献管理工具的应用。 电子商务与推荐系统： 探讨电子商务平台中商品搜索、相似商品推荐、个性化推荐等信息检索与推荐技术的结合。 社交媒体信息检索： 分析社交媒体数据（文本、图片、视频）的特点及其检索挑战。 2. 信息检索的新技术与趋势 语义检索（Semantic Search）： 介绍如何通过理解词语和概念之间的语义关系，实现更深层次的检索，超越关键词匹配。 知识图谱（Knowledge Graph）与检索： 探讨知识图谱在提升检索的准确性和丰富性方面的作用，以及如何利用知识图谱进行推理和问答。 深度学习在信息检索中的应用： 词嵌入（Word Embeddings）与向量表示： 如Word2Vec, GloVe等，如何将词语映射到低维向量空间，捕捉语义信息。 循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等模型： 如何应用于文档表示、查询理解、排序模型等。 注意力机制（Attention Mechanism）： 如何让模型聚焦于输入序列的关键部分。 BERT及其变种模型： 探讨预训练语言模型（PLM）如何极大地提升了NLP任务和信息检索的性能。 多模态信息检索： 探讨如何同时检索和整合文本、图像、音频、视频等多种模态的信息。 问答系统（Question Answering Systems, QAS）： 介绍基于信息检索和自然语言理解的问答系统，如何直接回答用户提出的问题。 个性化检索： 探讨如何根据用户的历史行为、偏好等信息，提供个性化的检索结果。 隐私保护与公平性： 关注信息检索系统在用户隐私保护和算法公平性方面的伦理与技术挑战。 结语 信息组织与检索作为信息科学的核心组成部分，其理论和技术不断演进，深刻地影响着我们获取、利用和创造知识的方式。本书力求从基础理论到前沿技术，从经典模型到新兴应用，全面而深入地展现信息组织与检索的广阔图景。通过学习本书，读者将能够更好地理解信息检索系统的内在机制，掌握高效的信息组织方法，并能批判性地审视和应用最新的检索技术，从而在信息时代中游刃有余，成为信息的主人，而非信息的奴隶。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书真的极大地开阔了我的视野。在阅读之前，我对信息检索的理解非常片面，认为它就是简单的搜索关键词。但这本书让我认识到，信息检索是一个多么复杂而精妙的系统工程，涉及到语言学、计算机科学、人工智能等多个学科的交叉。它让我开始思考，如何更有效地评估信息的价值，如何避免被虚假信息误导，如何在这个信息爆炸的时代，找到真正有用的信息。这本书不仅仅是教我一个技能，更是帮助我培养了一种信息素养，让我能够以一种更批判、更主动的态度去面对海量的信息。我发现，很多时候，问题的关键不在于信息有多少，而在于我们能否找到最合适、最准确的信息。

评分☆☆☆☆☆

我之前因为工作需要，参加过一些线下的培训课程，但总觉得碎片化，而且老师讲的东西往往比较局限，没办法系统地构建知识体系。这本书的出现，恰恰弥补了我这方面的空白。它就像一个完整的课程体系，从宏观的理论框架，到微观的操作技巧，都梳理得非常清晰。我最欣赏的是它在章节编排上的逻辑性，每个章节的内容都是层层递进，环环相扣，让你在学习的过程中，能够逐步建立起对整个领域的认知。而且，它推荐的参考文献和拓展阅读也十分丰富，为我后续的深入研究提供了宝贵的资源。我有时候会把书中的内容和之前学到的知识点进行对比，发现这本书的视角更加开阔，也更加注重前沿性的发展，这对于我保持知识的更新非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这套书的装帧设计我真的太喜欢了！封面色彩搭配很大胆，很有现代感，摸上去的手感也很好，纸张的质感也是那种厚实又顺滑的，翻阅的时候一点都不费力，而且还散发着一股淡淡的油墨香，阅读体验瞬间提升了好几个档次。我平时也算是对图书外观比较挑剔的人，但这次真的被深深吸引住了。而且，书的大小也很合适，放在书架上不占地方，拿在手里也刚刚好，不会觉得笨重。内页的排版也是我非常看重的，字迹清晰，行间距、字距都恰到好处，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。就连封面上的插图，都设计得非常精美，很有艺术感，虽然不是这本书的主要内容，但这些细节上的用心，真的能让人感受到出版社在制作图书上的诚意。这种精心打磨的感觉，让我在还没开始阅读之前，就对它充满了期待。我甚至觉得，光是摆在那里，都能成为我书架上的一道亮丽风景线。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个亮点在于它对实际操作的指导非常具体。很多技术类的书籍，讲到理论就结束了，但这本书不一样，它会告诉你具体怎么去实现，甚至会提供一些代码示例或者操作步骤的图解。这对于像我这样喜欢动手实践的学习者来说，简直是福音！我尝试着按照书中的方法去操作，发现效果立竿见影。有时候遇到一些小问题，书里都会提前考虑到，并给出相应的解决方案，让我少走了很多弯路。我感觉作者在写作的时候，一定是以一个非常专业的学习者的角度来思考的，非常了解我们在实际操作中会遇到哪些困难，并提前准备好了答案。这种贴心的指导，让我觉得这本书的实用价值非常高。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对信息检索这个领域有点望而却步，觉得它很学术、很枯燥，但这本书完全颠覆了我的看法！它的语言风格非常平易近人，不像我之前看过的很多技术类书籍那样，动不动就蹦出一堆专业术语，让人云里雾里。这本书就像一个经验丰富的朋友，循循善诱地引导着你，从最基础的概念讲起，一点一点地把复杂的问题拆解开来，让你在不知不觉中就掌握了核心的知识点。它穿插的案例也非常贴切，都是我们在日常学习和工作中可能遇到的场景，读起来特别有代入感，也能更好地理解理论是如何应用于实践的。而且，它不仅仅是告诉你“怎么做”，还会深入浅出地解释“为什么这么做”，让你知其然，更知其所以然。这种讲解方式，让我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在主动地学习和思考。