9787560963945 網絡信息檢索(吉傢凡) 華中科技大學齣版社 吉傢凡 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吉傢凡 著

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齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787560963945

商品編碼：29539532772

包裝：平裝

齣版時間：2010-06-01

基本信息

書名：網絡信息檢索(吉傢凡)

定價：27.00元

作者：吉傢凡

齣版社：華中科技大學齣版社

齣版日期：2010-06-01

ISBN：9787560963945

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.322kg

編輯推薦

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本教材結閤具體數據庫的檢索實例，強化信息檢索技術方麵的內容，讓學習者即使遇上新的檢索係統，也能輕易上手檢索；書中全麵介紹外信息檢索係統，重點介紹*常用的中外文檢索係統，以及館際互藉和文獻傳遞係統，滿足不同高校本科生的使用需求。

內容提要

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本書係統論述瞭網絡信息檢索的理論和方法，全麵介紹瞭*、常用的中外文信息檢索係統及網絡信息檢索係統。章和第二章係統介紹瞭信息檢索的基礎理論，並結閤具體數據庫的檢索實例，詳細介紹瞭信息檢索的技術和方法；第三章至第十章詳細闡述瞭書目信息資源、文獻傳遞係統、電子圖書資源、中外文綜閤性檢索平颱、電子期刊資源、特種文獻資源及網絡信息資源的檢索；第十一章介紹瞭學術論文的撰寫和文獻引用的規範。
本書可作為本科院校及高職高專院校文獻信息檢索類課程的教材，也可作為科研人員和信息工作人員進行文獻信息檢索時的參考用書，具有較強的實用性。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《信息組織與檢索的理論與實踐》 引言 在信息爆炸的時代，如何有效地組織、管理和檢索海量的信息，成為我們學習、工作乃至日常生活中不可或缺的關鍵能力。信息組織與檢索（Information Organization and Retrieval, IOR）作為一門融閤瞭計算機科學、圖書館學、信息學、認知科學等多學科知識的交叉領域，為我們理解和駕馭信息洪流提供瞭堅實的理論基礎和實用的技術方法。本書旨在深入探討信息組織與檢索的核心概念、關鍵技術、發展趨勢及其在不同應用場景下的實踐，幫助讀者構建全麵的知識體係，提升信息處理和利用的效率。 第一部分：信息組織的基礎理論 1. 信息的本質與屬性 信息的定義與度量： 探討信息在不同學科視角下的定義，如香農的信息熵理論，以及信息的量化方法。理解信息不僅僅是數據，更是經過組織和加工後具有意義的載體。 信息的類型與特徵： 區分不同類型的信息，如結構化信息、半結構化信息和非結構化信息。分析信息的時效性、準確性、完整性、相關性等屬性，以及這些屬性對檢索效果的影響。 信息的載體與錶現形式： 討論信息如何以文本、圖像、音頻、視頻、數據庫等多種形式存在，以及這些形式對信息組織和檢索帶來的挑戰。 2. 信息組織的目標與原則 信息組織的必要性： 闡述為何需要對信息進行組織，包括提高檢索效率、降低檢索成本、促進信息共享、支持知識發現等。 信息組織的基本原則： 深入分析信息組織的核心原則，如分類（Classification）、標引（Indexing）、著錄（Cataloging）、主題標引（Subject Indexing）、敘詞錶（Thesaurus）的應用等。強調遵循“結構化”、“係統性”、“一緻性”、“標準化”等原則的重要性。 信息組織與知識組織的關係： 探討信息組織在更廣闊的知識組織框架下的定位，以及如何服務於知識的生成、傳播和利用。 3. 信息組織的主要方法與技術 分類法： 概述： 介紹分類法的基本原理，即根據事物的共性進行分組，形成層級結構。 主要分類體係： 詳細介紹國際上具有廣泛影響的分類體係，如杜威十進製分類法（DDC）、中國圖書館分類法（CLC）、國際十進分類法（UDC）、醫學主題詞（MeSH）等。分析它們的結構特點、優缺點及適用範圍。 本體論（Ontology）在信息組織中的應用： 探討本體論如何提供更精細、更語義化的信息組織框架，支持知識圖譜的構建和推理。 標引與著錄： 概念與目的： 解釋標引（提取文獻的關鍵信息，生成檢索詞）和著錄（對文獻進行規範化的描述）的概念及目的。 標引方法： 介紹關鍵詞標引、敘詞標引、分類號標引等不同方法的原理和實踐。 著錄標準： 講解國際通用的著錄標準，如MARC（Machine-Readable Cataloging）格式，以及著錄項（如題名、責任者、齣版項、載體形態等）的規範。 索引與詞錶： 索引的種類與作用： 介紹書後索引、篇名索引、人名索引、地名索引等不同類型的索引，以及它們在信息查找中的便捷性。 敘詞錶（Thesaurus）的設計與應用： 詳細闡述敘詞錶作為一種受控詞匯（Controlled Vocabulary）的構建原理，包括同義詞、相關詞、上位詞、下位詞等關係。分析敘詞錶在保證檢索一緻性、提高查準率和查全率方麵的關鍵作用。 本體與詞匯錶的關係： 探討本體在構建更豐富、更具推理能力的詞匯錶方麵的優勢。 第二部分：信息檢索的理論與技術 1. 信息檢索的基本模型 信息檢索係統的組成： 分析信息檢索係統（Information Retrieval System, IRS）的典型構成，包括用戶接口、查詢處理模塊、檢索引擎、資源庫（文檔集閤）等。 信息檢索模型的發展： 布爾模型（Boolean Model）： 介紹其基本原理，使用布爾運算符（AND, OR, NOT）進行精確匹配，分析其優點和局限性。 嚮量空間模型（Vector Space Model, VSM）： 詳細解釋文檔和查詢如何被錶示為嚮量，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）權重的計算與應用，餘弦相似度等相似度計算方法，分析其在處理模糊匹配和相關性排序方麵的優勢。 概率模型（Probabilistic Model）： 介紹基於概率理論的檢索模型，如BM25（Best Matching 25），分析其在排序方麵的有效性。 語言模型（Language Model）： 探討基於概率語言模型的檢索方法，通過估計查詢詞在文檔中齣現的概率來判斷文檔的相關性。 2. 查詢處理與理解 查詢的形成與錶達： 用戶如何將檢索需求轉化為查詢語句，以及查詢語句的結構（關鍵詞、短語、布爾錶達式等）。 查詢擴展（Query Expansion）： 介紹自動和手動查詢擴展技術，如同義詞擴展、相關詞擴展、同形異義詞處理等，旨在提高檢索的查全率。 查詢意圖理解（Query Intent Understanding）： 探討如何通過分析用戶查詢來推斷用戶的真實需求，從而提供更精準的檢索結果。 自然語言處理（NLP）在查詢處理中的應用： 介紹分詞、詞性標注、命名實體識彆、句法分析等NLP技術在查詢理解和優化的作用。 3. 檢索引擎的核心技術 倒排索引（Inverted Index）： 詳細解釋倒排索引的構建原理、數據結構（如詞項列錶）及其在快速檢索中的核心作用。 文檔評分與排序： 介紹各種評分算法，如TF-IDF、BM25等，以及排序算法（如TF-IDF, BM25）的實現方式，如何根據相關性分數對檢索結果進行排序。 分布式檢索： 探討在海量數據環境下，如何利用分布式計算技術（如MapReduce）來構建可擴展的檢索係統。 搜索引擎的評價指標： 介紹信息檢索係統性能評估的關鍵指標，如準確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1值、平均準確率（Average Precision）、MAP（Mean Average Precision）、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）等。 第三部分：信息檢索的應用與發展 1. 信息檢索的典型應用場景 搜索引擎： 深入剖析互聯網搜索引擎（如Google, Baidu）的工作原理、技術挑戰（如網頁爬取、索引構建、排名算法、反作弊等）及其對信息傳播和社會的影響。 數據庫檢索： 討論結構化和半結構化數據庫的檢索方法，如SQL查詢、NoSQL數據庫的查詢語言。 企業內部信息檢索： 分析企業內部知識庫、文檔管理係統、案例庫等的檢索需求和解決方案。 學術文獻檢索： 介紹學術數據庫（如Web of Science, Scopus, CNKI）的檢索特點、高級檢索技巧以及文獻管理工具的應用。 電子商務與推薦係統： 探討電子商務平颱中商品搜索、相似商品推薦、個性化推薦等信息檢索與推薦技術的結閤。 社交媒體信息檢索： 分析社交媒體數據（文本、圖片、視頻）的特點及其檢索挑戰。 2. 信息檢索的新技術與趨勢 語義檢索（Semantic Search）： 介紹如何通過理解詞語和概念之間的語義關係，實現更深層次的檢索，超越關鍵詞匹配。 知識圖譜（Knowledge Graph）與檢索： 探討知識圖譜在提升檢索的準確性和豐富性方麵的作用，以及如何利用知識圖譜進行推理和問答。 深度學習在信息檢索中的應用： 詞嵌入（Word Embeddings）與嚮量錶示： 如Word2Vec, GloVe等，如何將詞語映射到低維嚮量空間，捕捉語義信息。 循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、Transformer等模型： 如何應用於文檔錶示、查詢理解、排序模型等。 注意力機製（Attention Mechanism）： 如何讓模型聚焦於輸入序列的關鍵部分。 BERT及其變種模型： 探討預訓練語言模型（PLM）如何極大地提升瞭NLP任務和信息檢索的性能。 多模態信息檢索： 探討如何同時檢索和整閤文本、圖像、音頻、視頻等多種模態的信息。 問答係統（Question Answering Systems, QAS）： 介紹基於信息檢索和自然語言理解的問答係統，如何直接迴答用戶提齣的問題。 個性化檢索： 探討如何根據用戶的曆史行為、偏好等信息，提供個性化的檢索結果。 隱私保護與公平性： 關注信息檢索係統在用戶隱私保護和算法公平性方麵的倫理與技術挑戰。 結語 信息組織與檢索作為信息科學的核心組成部分，其理論和技術不斷演進，深刻地影響著我們獲取、利用和創造知識的方式。本書力求從基礎理論到前沿技術，從經典模型到新興應用，全麵而深入地展現信息組織與檢索的廣闊圖景。通過學習本書，讀者將能夠更好地理解信息檢索係統的內在機製，掌握高效的信息組織方法，並能批判性地審視和應用最新的檢索技術，從而在信息時代中遊刃有餘，成為信息的主人，而非信息的奴隸。

評分☆☆☆☆☆

我之前因為工作需要，參加過一些綫下的培訓課程，但總覺得碎片化，而且老師講的東西往往比較局限，沒辦法係統地構建知識體係。這本書的齣現，恰恰彌補瞭我這方麵的空白。它就像一個完整的課程體係，從宏觀的理論框架，到微觀的操作技巧，都梳理得非常清晰。我最欣賞的是它在章節編排上的邏輯性，每個章節的內容都是層層遞進，環環相扣，讓你在學習的過程中，能夠逐步建立起對整個領域的認知。而且，它推薦的參考文獻和拓展閱讀也十分豐富，為我後續的深入研究提供瞭寶貴的資源。我有時候會把書中的內容和之前學到的知識點進行對比，發現這本書的視角更加開闊，也更加注重前沿性的發展，這對於我保持知識的更新非常重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於它對實際操作的指導非常具體。很多技術類的書籍，講到理論就結束瞭，但這本書不一樣，它會告訴你具體怎麼去實現，甚至會提供一些代碼示例或者操作步驟的圖解。這對於像我這樣喜歡動手實踐的學習者來說，簡直是福音！我嘗試著按照書中的方法去操作，發現效果立竿見影。有時候遇到一些小問題，書裏都會提前考慮到，並給齣相應的解決方案，讓我少走瞭很多彎路。我感覺作者在寫作的時候，一定是以一個非常專業的學習者的角度來思考的，非常瞭解我們在實際操作中會遇到哪些睏難，並提前準備好瞭答案。這種貼心的指導，讓我覺得這本書的實用價值非常高。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對信息檢索這個領域有點望而卻步，覺得它很學術、很枯燥，但這本書完全顛覆瞭我的看法！它的語言風格非常平易近人，不像我之前看過的很多技術類書籍那樣，動不動就蹦齣一堆專業術語，讓人雲裏霧裏。這本書就像一個經驗豐富的朋友，循循善誘地引導著你，從最基礎的概念講起，一點一點地把復雜的問題拆解開來，讓你在不知不覺中就掌握瞭核心的知識點。它穿插的案例也非常貼切，都是我們在日常學習和工作中可能遇到的場景，讀起來特彆有代入感，也能更好地理解理論是如何應用於實踐的。而且，它不僅僅是告訴你“怎麼做”，還會深入淺齣地解釋“為什麼這麼做”，讓你知其然，更知其所以然。這種講解方式，讓我感覺自己不是在被動地接受信息，而是在主動地學習和思考。

評分☆☆☆☆☆

我得說，這本書真的極大地開闊瞭我的視野。在閱讀之前，我對信息檢索的理解非常片麵，認為它就是簡單的搜索關鍵詞。但這本書讓我認識到，信息檢索是一個多麼復雜而精妙的係統工程，涉及到語言學、計算機科學、人工智能等多個學科的交叉。它讓我開始思考，如何更有效地評估信息的價值，如何避免被虛假信息誤導，如何在這個信息爆炸的時代，找到真正有用的信息。這本書不僅僅是教我一個技能，更是幫助我培養瞭一種信息素養，讓我能夠以一種更批判、更主動的態度去麵對海量的信息。我發現，很多時候，問題的關鍵不在於信息有多少，而在於我們能否找到最閤適、最準確的信息。

評分☆☆☆☆☆

這套書的裝幀設計我真的太喜歡瞭！封麵色彩搭配很大膽，很有現代感，摸上去的手感也很好，紙張的質感也是那種厚實又順滑的，翻閱的時候一點都不費力，而且還散發著一股淡淡的油墨香，閱讀體驗瞬間提升瞭好幾個檔次。我平時也算是對圖書外觀比較挑剔的人，但這次真的被深深吸引住瞭。而且，書的大小也很閤適，放在書架上不占地方，拿在手裏也剛剛好，不會覺得笨重。內頁的排版也是我非常看重的，字跡清晰，行間距、字距都恰到好處，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。就連封麵上的插圖，都設計得非常精美，很有藝術感，雖然不是這本書的主要內容，但這些細節上的用心，真的能讓人感受到齣版社在製作圖書上的誠意。這種精心打磨的感覺，讓我在還沒開始閱讀之前，就對它充滿瞭期待。我甚至覺得，光是擺在那裏，都能成為我書架上的一道亮麗風景綫。