計算機信息檢索(第三版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉俊熙 著

圖書標籤:

• 信息檢索
• 計算機科學
• 信息技術
• 數據挖掘
• 文本處理
• 搜索引擎
• 信息管理
• 算法
• 數據庫
• 機器學習

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121176159

商品編碼：29759397468

包裝：平裝

齣版時間：2012-08-01

基本信息

書名:計算機信息檢索(第三版)

定價：31.50元

售價：23.0元,便宜8.5元,摺扣73

作者:劉俊熙

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2012-08-01

ISBN：9787121176159

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

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編輯推薦

內容提要

信息檢索是指將信息按一定的方式組織起來，並根據用戶的需求找齣有關信息的過程與技術。本書共分11章，內容包括計算機信息檢索基礎，信息檢索技術實現，網絡信息資源概述，搜索引擎，綜閤和專題數據庫，國際聯機檢索，多媒體信息檢索，學術論文撰寫、答辯及發錶，國內主要數據庫檢索方法匯集等。全書在上一版的基礎上，增加瞭有關搜索引擎、人文社會科學信息檢索與利用、中外文網絡數據庫的檢索與利用等內容，內容豐富、新穎，信息量大。

目錄

章 計算機信息檢索基礎1
1.1 學科基礎——信息學1
1.1.1 信息概述1
1.1.2 信息需要和檢索5
1.2 技術基礎——信息技術11
1.2.1 信息技術概述11
1.2.2 信息檢索的關鍵技術——數據庫技術14
1.2.3 網絡時代對信息存儲與檢索技術的挑戰17
第2章 計算機信息檢索概述20
2.1 計算機信息檢索基本概念20
2.1.1 計算機信息檢索的發展、條件和類型20
2.1.2 計算機信息檢索的原理23
2.1.3 計算機信息檢索係統24
2.2 計算機信息檢索語言29
2.2.1 檢索語言基礎知識29
2.2.2 檢索語言的類型31
2.3 計算機信息檢索原理、步驟和檢索效果35
2.3.1 計算機信息檢索的步驟35
2.3.2 檢索效果的評價指標38
2.3.3 檢索策略41

第3章 計算機信息檢索技術實現44
3.1 初級和高級檢索技術44
3.1.1 初級檢索技術44
3.1.2 高級檢索技術47
3.1.3 智能推拉技術48
3.1.4 自然語言處理技術50
3.2 信息檢索技術的延伸——數據挖掘52
3.2.1 數據挖掘基本概況52
3.2.2 數據挖掘常用的技術54
3.2.3 信息檢索和數據挖掘的技術關聯分析55
第4章 網絡信息資源概述60
4.1 網絡資源的基本概念60
4.1.1 Inter概況60
4.1.2 網絡信息資源的類型62
4.2 網絡信息資源的組織68
4.2.1 元數據概述68
4.2.2 元數據的主要代錶：Dublin Core69

第5章 網絡信息資源檢索——搜索引擎（1）72
5.1 搜索引擎72
5.1.1 搜索引擎概述72
5.1.2 搜索引擎評價81
5.2 搜索引擎——Google（榖歌）83
5.2.1 關於Google83
5.2.2 PageRank算法解析89
5.3 搜索引擎——Baidu（）90
5.3.1 關於Baidu91
5.3.2 Baidu的超鏈分析92
5.3.3 Baidu和Google主要內容比較分析94
5.4 搜索引擎的搜索策略和技巧97
5.4.1 利用搜索引擎學習網站97
5.4.2 搜索引擎的搜索步驟98
5.4.3 搜索引擎的搜索技巧100
5.4.4 常見問題的搜索方法105
5.4.5 搜索引擎的優化（SEO）109
第6章 網絡信息資源檢索——搜索引擎（2）114
6.1 國外常用的搜索引擎介紹114
6.2 元搜索引擎119
6.2.1 元搜索引擎概述119
6.2.2 元搜索引擎的優勢、選擇和評價121
6.2.3 常用元搜索引擎介紹123
6.3 垂直搜索引擎126
6.3.1 垂直搜索引擎概述126
6.3.2 垂直搜索引擎的技術分析128
6.3.3 垂直搜索引擎現狀分析131
6.4 站內搜索引擎134
6.4.1 站內搜索引擎概述135
6.4.2 典型站內搜索引擎介紹136
6.4.3 垂直和通用搜索引擎的差彆136
6.5 知識搜索和人肉搜索139
6.5.1 機器搜索的延伸——知識搜索139
6.5.2 知識搜索的變異——人肉搜索141
第7章 網絡信息資源檢索——綜閤和專題數據庫146
7.1 綜閤數據庫檢索係統146
7.1.1 中國期刊網概況146
7.1.2 維普資訊數據庫148
7.1.3 中國高等教育文獻保障係統（CALIS）148
7.1.4 萬方數據資源檢索係統149
7.1.5 中文社科報刊篇名數據庫150
7.1.6 SCI Expanded150
7.1.7 聯機書目檢索係統（OPAC）150
7.2 專題數據庫檢索係統151
7.2.1 網上信息檢索152
7.2.2 網上學位論文信息檢索檢索155
7.2.3 網上學術會議信息檢索156
7.2.4 網上科技報告信息檢索158
7.2.5 網上標準資料信息檢索159
7.2.6 網上參考工具書信息檢索160
7.2.7 Google Earth檢索161

第8章 網絡信息資源檢索——國際聯機檢索167
8.1 聯機檢索係統167
8.1.1 聯機檢索係統概述167
8.1.2 聯機檢索係統的選擇及數據庫選擇168
8.2 國際聯機檢索：Dialog170
8.2.1 Dialog概述170
8.2.2 Dialog檢索技術172
8.2.3 Dialog檢索步驟、結果處理及操作實例175
8.3 國際聯機檢索：OCLC的First Search176
8.3.1 First Search概述176
8.3.2 First Search數據庫177
8.3.3 First Search檢索方法179
第9章 多媒體信息檢索183
9.1 多媒體信息檢索183
9.1.1 多媒體信息檢索概述183
9.1.2 多媒體信息檢索的關鍵技術184
9.2 多媒體信息檢索——圖像檢索186
9.2.1 圖像數據的檢索原理、方法與技術186
9.2.2 基於圖像內容的圖像檢索係統189
9.3 多媒體信息檢索——視頻檢索194
9.3.1 視頻檢索概述194
9.3.2 視頻檢索關鍵技術197
9.4 多媒體信息檢索——音頻檢索200
9.4.1 音頻檢索概述200
9.4.2 音頻檢索方法203
0章 學術論文撰寫、答辯及發錶205
10.1 學術論文205
10.1.1 學術論文概述205
10.1.2 學術論文的選題206
10.2 學術論文的撰寫209
10.2.1 學術論文撰寫的過程209
10.2.2 學術論文的具體要求216
10.3 學術論文的使用218
10.3.1 學術論文的講解、答辯和發錶218
10.3.2 利用信息資源進行論文寫作的示例219
1章 國內主要數據庫檢索方法匯集221
11.1 中國期刊網檢索方法221
11.2 中文科技期刊數據庫檢索方法229
11.3 萬方數據資源檢索係統檢索方法236
11.4 其他數據庫檢索方法舉例240
參考文獻249

作者介紹

文摘

序言

探索知識的邊界：現代信息檢索技術與實踐 在信息爆炸的時代，如何快速、精準地找到我們所需的知識，已成為一項至關重要的技能。本書並非關於“計算機信息檢索(第三版)”這本書本身，而是聚焦於其背後所蘊含的、更為廣闊且深刻的現代信息檢索技術與實踐。我們將深入探討信息檢索的理論基石，剖析支撐其運行的各類核心技術，並結閤當今數字時代的現實需求，勾勒齣信息檢索未來的發展圖景。 第一部分：信息檢索的理論基石與發展脈絡 信息檢索並非憑空而生，其背後有著深厚的理論積澱和漫長的發展曆程。我們將首先迴顧信息檢索的起源，從早期基於關鍵詞匹配的簡單模型，逐步深入到布爾模型、嚮量空間模型、概率模型等經典理論。這些模型不僅奠定瞭信息檢索的基礎，也揭示瞭信息與用戶需求之間關係的復雜性。 早期模型迴顧： 簡要介紹布爾模型及其局限性，理解“與”、“或”、“非”邏輯在信息組織中的應用。 嚮量空間模型（VSM）： 詳細闡述VSM如何將文檔和查詢錶示為高維嚮量，TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）作為重要權重計算方法的原理與應用。理解文檔相似度的概念，如餘弦相似度。 概率模型： 介紹BM25等基於概率的檢索模型，理解其如何更精細地刻畫詞語在文檔中的重要性，以及對用戶查詢意圖的把握。 語言模型： 探討基於語言模型的檢索方法，分析其在理解查詢語義和生成相關文檔方麵的優勢。 本體與語義檢索： 引入本體論的概念，理解如何通過構建知識圖譜和利用語義網絡，實現更深層次的語義理解和更精準的檢索。 除瞭模型層麵的理論，我們還會探討信息檢索係統設計的核心要素，包括： 索引的構建與優化： 深入研究倒排索引的原理，包括正排索引、倒排索引、詞典、後綴數組等數據結構。分析索引構建的效率、空間占用以及如何通過各種技術（如壓縮、閤並）進行優化，以支撐海量數據的快速檢索。 查詢的理解與處理： 探討查詢詞的處理技術，如分詞、詞乾提取、同義詞擴展、查詢重寫等。分析如何從用戶的簡短查詢中推斷齣其真實的信息需求。 相關性度量： 深入研究如何量化文檔與查詢之間的相關性。除瞭傳統的TF-IDF和BM25，還將探討學習排序（Learning to Rank）等機器學習方法在相關性度量中的應用。 評估指標： 介紹信息檢索係統評估的常用指標，如準確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1值、平均準確率（Average Precision, AP）、平均準確率均值（Mean Average Precision, MAP）、歸一化摺損纍計增益（Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG）等，理解這些指標的含義及其在評估係統性能中的作用。 第二部分：現代信息檢索的核心技術剖析 隨著計算能力的飛躍和數據規模的指數級增長，信息檢索技術也取得瞭長足的進步。本部分將聚焦於當下最前沿、最具影響力的信息檢索技術，並深入剖析其工作原理與應用場景。 基於深度學習的信息檢索： 詞嵌入與句嵌入： 詳細介紹Word2Vec、GloVe、FastText等詞嵌入模型，以及BERT、GPT等預訓練語言模型如何生成上下文相關的詞嚮量和句嚮量。理解這些技術如何捕捉詞語和句子之間的語義關係，為更智能的檢索奠定基礎。 語義匹配模型： 探討利用深度學習模型進行端到端語義匹配的方法，如DSSM（Deep Structured Semantic Model）、CDSSM（Convolutional DSSM）、DRMM（Deep Rank-based Matching Model）等。理解這些模型如何學習文檔與查詢之間的深層語義相似度。 知識圖譜增強檢索： 分析如何利用知識圖譜來豐富查詢的語義信息，解決同義詞、多義詞問題，以及生成更具解釋性的檢索結果。 嚮量檢索（Vector Search）： 深入介紹基於嚮量相似度搜索的技術，如FAISS、Annoy、ScaNN等近似最近鄰搜索（ANN）算法。理解如何在海量高維嚮量空間中實現快速高效的相似度搜索，這在圖像檢索、推薦係統等領域至關重要。 搜索引擎的內部機製： 爬蟲（Crawler）： 瞭解網絡爬蟲的工作原理，如何高效地抓取海量網頁數據，並應對動態網頁、JavaScript渲染等挑戰。 索引構建與更新： 探討搜索引擎如何處理PB級彆數據的索引構建，以及如何實現索引的實時或近實時更新，保證檢索結果的時效性。 查詢處理與排序： 分析搜索引擎如何解析復雜的查詢，並利用各種算法和模型進行排序，將最相關的結果呈現在用戶麵前。 反作弊與鏈接分析： 簡要介紹搜索引擎如何通過鏈接分析（如PageRank）以及識彆作弊行為來提升檢索質量。 特定領域的檢索技術： 多模態信息檢索： 探討如何處理和檢索包含文本、圖像、音頻、視頻等多種模態信息的混閤數據。例如，圖像搜索、視頻內容檢索等。 代碼檢索： 分析針對代碼庫的檢索技術，如何理解代碼的結構、語義和功能，實現代碼片段的查找和復用。 問答係統（Question Answering, QA）： 介紹不同類型的問答係統（抽取式、生成式），以及它們如何從海量文本中直接提取或生成答案。 第三部分：信息檢索的實踐應用與未來展望 信息檢索技術已經滲透到我們生活的方方麵麵，從日常的搜索引擎使用，到專業的學術研究、商業決策，都離不開其支持。本部分將聚焦於信息檢索的實際應用，並展望其未來的發展趨勢。 信息檢索在各行業的應用： 互聯網搜索： 搜索引擎（Google, Baidu, Bing等）是信息檢索最直觀的應用，涵蓋新聞、商品、信息等幾乎所有領域。 企業內部搜索： 幫助企業員工快速找到內部文檔、知識庫、客戶信息等，提升工作效率。 電商平颱的商品檢索： 用戶如何通過搜索找到心儀的商品，以及平颱如何優化檢索結果以促進銷售。 社交媒體信息發現： 如何在海量的社交媒體內容中發現感興趣的話題、用戶和信息。 學術文獻檢索： 幫助科研人員高效地查找和閱讀相關的學術論文、專利等。 醫療健康信息檢索： 患者或醫生如何查找疾病信息、治療方案、藥物信息等。 法律文書檢索： 律師如何快速查找相關的法律條文、案例和訴訟文件。 用戶體驗與人機交互： 個性化檢索： 如何根據用戶的曆史行為、興趣偏好等，提供更具針對性的檢索結果。 對話式檢索： 探討如何將信息檢索與對話係統結閤，實現更自然、更智能的交互式信息獲取。 可視化檢索： 如何通過圖錶、地圖等可視化方式呈現檢索結果，幫助用戶更直觀地理解信息。 信息檢索的倫理與挑戰： 信息繭房（Filter Bubble）與迴聲室效應（Echo Chamber）： 探討個性化檢索可能帶來的信息過濾問題。 隱私保護： 在收集用戶行為數據以優化檢索的同時，如何保護用戶的隱私。 偏見（Bias）問題： 分析信息檢索係統可能存在的算法偏見，以及如何緩解和消除這些偏見。 虛假信息（Fake News）的識彆與過濾： 信息檢索係統在對抗虛假信息方麵扮演的角色與挑戰。 未來發展趨勢： 更加智能的語義理解： 隨著自然語言處理技術的不斷發展，信息檢索將能夠更深入地理解用戶意圖和文本的深層含義。 跨模態融閤檢索： 更加無縫地整閤和檢索不同類型的數據。 主動式信息推薦： 係統能夠主動預測用戶的需求，並在用戶提齣之前就提供相關信息。 可解釋性AI在檢索中的應用： 提升檢索結果的可信度，讓用戶理解為何某個結果被推薦。 “零搜索”時代： 終極目標是讓信息能夠以最自然、最直接的方式呈現在用戶麵前，甚至無需用戶主動發起搜索。 本書將以嚴謹的學術態度，結閤大量的實例和前沿研究成果，為讀者提供一個全麵、深入、係統的現代信息檢索技術與實踐的知識體係。無論您是信息科學領域的學生、研究者，還是希望提升自身信息獲取能力的從業者，都能從中獲得寶貴的啓示和實用的指導，共同探索知識的邊界，解鎖信息的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言組織非常有條理，邏輯鏈條清晰得讓人佩服。作者在處理復雜概念時，習慣先給齣宏觀的背景介紹，再逐步深入到細節的公式推導和算法描述，這種“先撒網後收網”的講解方式極大地降低瞭理解門檻。特彆是在講解概率論在信息檢索中的應用時，我原本以為會遇到很大的睏難，但書中對貝葉斯分類器和隱語義索引（LSI）的闡述，都采用瞭非常巧妙的比喻和結構化的步驟，使得原本復雜的數學模型變得相對直觀可操作。閱讀這本書，我最大的感受是“踏實”，它不是那種浮光掠影地介紹概念，而是紮紮實實地把每一個技術點都講透徹，並且提供瞭必要的數學基礎支撐。這對於想要進行後續研究或者深入開發工作的讀者來說，是至關重要的，因為它保證瞭讀者所掌握的知識是經過嚴格檢驗和深思熟慮的，而不是錶麵的花架子。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約大氣，黑底白字，書名醒目，散發著一股嚴謹的學術氣息。我剛拿到手的時候，就被它的分量所震撼，厚厚的一本，感覺裏麵承載瞭海量的知識。作為一名剛剛接觸信息檢索領域的學生，我原本有些忐忑，擔心內容過於晦澀難懂。然而，當我翻開第一章時，這種擔憂便煙消雲散瞭。作者的敘述方式非常清晰流暢，即便是復雜的理論概念，也能通過生動的例子和清晰的邏輯鏈條被娓娓道來。特彆是對於一些基礎概念的解釋，簡直是教科書級彆的典範，讓人有種茅塞頓開的感覺。我特彆欣賞書中對於邏輯代數和布爾檢索的闡述，那種層層遞進的講解方式，讓抽象的數學原理變得具體可感。這本書不僅僅是知識的堆砌，更像是一份精心繪製的路綫圖，為我們這些初學者指明瞭學習的方嚮。它讓我對信息檢索這門學科産生瞭濃厚的興趣，迫不及待地想深入探索後麵的章節，去瞭解那些更前沿、更復雜的模型和算法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考資料和引文部分做得非常專業和詳盡。在每一個關鍵理論點介紹完畢後，作者都會清晰地指齣其思想的來源和重要的研究論文齣處，這對於想要進一步深挖特定領域的研究生和專業人士來說，簡直是寶藏。我曾經為瞭理解某個特定排序算法的某個細節，特意去查閱瞭參考文獻列錶中的一篇論文，發現正是這本書裏提供的綫索引導我找到瞭關鍵信息。這種對知識源頭的尊重和指引，體現瞭編著者嚴謹的治學態度。整本書在裝幀上選擇的紙張質量也很好，翻頁順滑，油墨均勻，長時間閱讀下來，眼睛也不會有灼燒感。它不隻是一本學習資料，更像是一件值得珍藏的工具書，每一次翻閱都能帶來新的啓發和對信息世界更深層次的認識。我深信，這本書將陪伴我度過未來很長一段時間的學習和工作曆程。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在內容更新上做得非常齣色，即便是第三版，也緊跟時代步伐，引入瞭許多近年來信息檢索領域的熱點話題。雖然我主要聚焦於基礎理論的學習，但偶爾瞥見其中關於Web搜索優化和用戶行為分析的章節介紹，都能感受到編著者深厚的行業洞察力。這本書的覆蓋麵非常廣，從最底層的文本錶示方法，到高層的評估指標體係，幾乎將信息檢索的知識譜係描繪得一覽無餘。閱讀的過程中，我經常會停下來，對比書中的經典理論與我日常使用搜索引擎的體驗，這種理論與實踐的碰撞，極大地增強瞭我對所學知識的理解深度。它提供瞭一個堅實的基礎框架，讓我能夠以一種係統性的眼光去看待和分析信息檢索的方方麵麵，而不是零散地獲取知識點。對於希望構建完整知識體係的讀者來說，這本書無疑是極佳的選擇，它提供瞭深度和廣度兼備的視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和字體選擇非常人性化，長時間閱讀也不會讓人感到視覺疲勞。書中的圖錶和示意圖製作得極為精良，無論是關於倒排索引的結構圖，還是不同檢索模型（比如嚮量空間模型）的對比圖，都做得非常直觀、準確。我尤其喜歡它在每一章節末尾設置的“思考題與練習”，這些題目並非簡單的知識點復述，而是深入到瞭對理論應用和實際問題的思考層麵。做完這些練習，我感覺自己對理論知識的掌握程度得到瞭極大的鞏固和提升。這本書的行文風格保持瞭一種恰到好處的平衡——既有深厚的學術底蘊，又不失通俗易懂的親和力。它不像一些純理論書籍那樣高高在上，而是非常貼近讀者的學習節奏，仿佛有一位經驗豐富的導師在身邊循循善誘。這種嚴謹與靈活並存的寫作手法，使得學習過程變得高效而愉悅，每一次翻閱都是一次知識的吸收和思維的鍛煉。