具体描述
《信息检索技术》介绍信息检索的原理与技术，涉及信息检索的布尔模型、向量空间模型、概率模型及逻辑模型，文献自动处理技术等。
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读后感
该书是分在图书馆类下的，但该书更适合分在计算机类下。整本书除11章之外都和计算机技术密切相关，而不是图书馆学或者情报学。 2～3章介绍了传统的信息检索模型，第5章介绍了一个逻辑模型，在信息检索学方面的图书里面比较少见。 6～8章分别是分类，聚类，文摘，里面比较全面地...
评分该书是分在图书馆类下的，但该书更适合分在计算机类下。整本书除11章之外都和计算机技术密切相关，而不是图书馆学或者情报学。 2～3章介绍了传统的信息检索模型，第5章介绍了一个逻辑模型，在信息检索学方面的图书里面比较少见。 6～8章分别是分类，聚类，文摘，里面比较全面地...
评分该书是分在图书馆类下的，但该书更适合分在计算机类下。整本书除11章之外都和计算机技术密切相关，而不是图书馆学或者情报学。 2～3章介绍了传统的信息检索模型，第5章介绍了一个逻辑模型，在信息检索学方面的图书里面比较少见。 6～8章分别是分类，聚类，文摘，里面比较全面地...
评分该书是分在图书馆类下的，但该书更适合分在计算机类下。整本书除11章之外都和计算机技术密切相关，而不是图书馆学或者情报学。 2～3章介绍了传统的信息检索模型，第5章介绍了一个逻辑模型，在信息检索学方面的图书里面比较少见。 6～8章分别是分类，聚类，文摘，里面比较全面地...
评分该书是分在图书馆类下的，但该书更适合分在计算机类下。整本书除11章之外都和计算机技术密切相关，而不是图书馆学或者情报学。 2～3章介绍了传统的信息检索模型，第5章介绍了一个逻辑模型，在信息检索学方面的图书里面比较少见。 6～8章分别是分类，聚类，文摘，里面比较全面地...
用户评价
《信息检索技术》这本书，在我看来，就像是在一片陌生的学术海洋中，给我提供了一艘稳固而高效的船。在此之前，我对“信息检索”这个领域，只停留在一种模糊的认知层面，以为它就是搜索框后面的简单操作。然而，这本书让我看到了这个领域的深度和广度。作者在书中详细阐述了“信息检索模型”的演进过程，从早期的布尔模型，到后来的向量空间模型，再到概率模型，并逐一分析了它们在准确性和召回率方面的表现。我尤其对向量空间模型中的“余弦相似度”有了更深的理解，它如何将文档和查询表示为高维空间中的向量，并通过计算它们之间的夹角来衡量相似度，这让我感受到了数学在信息检索中的强大应用。书中对“索引构建”的详细讲解，也让我大开眼界。作者不仅介绍了“倒排索引”的核心原理，还探讨了如何优化索引的结构，以提高检索速度和降低存储成本。他甚至涉及了“近似最近邻搜索”（Approximate Nearest Neighbor Search）等更前沿的技术，展示了信息检索在面对海量数据时所面临的挑战以及相应的解决方案。此外，作者还对“评估指标”进行了深入的讨论，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数等，并解释了为什么需要这些指标来衡量信息检索系统的性能。这本书的优点在于，它不仅提供了扎实的理论基础，还能够引发读者对信息检索未来发展的思考。
评分我必须得说，《信息检索技术》这本书给我的感觉就像是在一个迷宫中探险，但幸运的是，我手里拿着一张由经验丰富的向导绘制的详细地图。这本书并没有像我之前读过的许多技术书籍那样，上来就抛出一堆术语和公式，而是先从用户如何提出检索需求这个最根本的问题入手。它探讨了用户意图的模糊性，以及如何将自然语言的查询转化为计算机能够理解的语言。我尤其喜欢作者对于“词汇的归一化”这一部分的阐述，比如如何处理大小写、标点符号、词干提取和词形还原。这些看似微小的细节，在信息检索的准确性和召回率上起着至关重要的作用。书中详细解释了，如果不对文本进行适当的预处理，一个简单的查询“apple”可能就无法匹配到“Apple”、“apples”或者“Apples”等变体，这直接影响了用户获取信息的效率。此外，作者还深入分析了不同的索引结构，如倒排索引和前向索引，并详细对比了它们的优缺点。通过具体的图示和算法伪代码，我能清晰地了解到倒排索引如何通过为每个词建立一个列表，记录其出现的所有文档，从而实现快速的文档检索。他对检索算法的解释也十分到位，从简单的线性扫描到更复杂的基于索引的匹配，都描绘得鞭辟入里。让我感到惊喜的是，书中还涉及了评估信息检索系统性能的标准，如精确率（Precision）和召回率（Recall），以及F1分数等指标。作者解释了为什么单纯的精确率或召回率都无法全面衡量一个系统的优劣，而是需要综合考虑。这本书的优点在于，它不仅仅是理论的堆砌，更注重实践的应用和原理的阐释，让我能够真正理解信息检索的核心机制，而不是停留在表面。
评分我可以说，《信息检索技术》这本书，彻底改变了我对“查找信息”这个概念的理解。我曾经以为，这不过是输入几个关键词，然后等结果出来。但这本书让我明白，这背后蕴含着一套极其复杂且精密的系统。作者以一种非常友好的方式，引导读者进入信息检索的世界。他从“文本表示”这个最基础但也最重要的环节开始，详细解释了文档如何被转化为计算机能够理解的“向量”。我特别喜欢他关于“TF-IDF”（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的讲解，不仅仅是给出公式，而是深入分析了词频（TF）和逆文档频率（IDF）的内在逻辑，以及它们如何共同作用来衡量一个词在一个文档中的重要性，并且如何通过IDF来抑制那些在大量文档中普遍存在的“停用词”。他还讲解了如何构建“倒排索引”，这个信息检索系统的心脏。通过图示和简单的例子，我能够清晰地理解，如何为每个词建立一个列表，记录它出现的所有文档ID，从而实现快速的检索。书中对“相似度度量”的讨论，例如余弦相似度，也让我明白，为什么计算机能够判断出两个文档是“相关”的，而不仅仅是包含相同的词。总而言之，这本书的优点在于，它将一个看似晦涩的领域，通过生动的语言和形象的比喻，变得触手可及。它不仅仅是理论的介绍，更是在教你如何思考信息检索的问题。
评分坦白说，在开始阅读《信息检索技术》这本书之前，我对“信息检索”这个术语的理解，更倾向于停留在“查找信息”这个非常基础的层面。我以为它就是输入几个关键词，然后系统把相关结果罗列出来，如此而已。然而，这本书让我认识到，信息检索的背后，是一门复杂且精妙的学问。作者从最根本的“文档模型”开始，细致入微地解释了文本如何被转化为计算机能够处理的数据结构。他深入浅出地讲解了“词项词典”（term dictionary）和“倒排列表”（posting list）的概念，以及它们是如何构建起高效的信息检索系统的基础。我尤其印象深刻的是关于“停止词”（stop words）的处理。作者解释了那些诸如“的”、“是”、“在”等常用词，虽然在文档中出现频率极高，但对表达文档的实际内容贡献不大，因此需要被移除，以提高检索效率和准确性。书中对“词干提取”（stemming）和“词形还原”（lemmatization）的详细论述，更是让我理解了如何将不同形式的词汇（如“running”、“ran”、“runs”都归结为“run”）统一处理，从而实现更广泛的匹配。这对于用户来说，意味着即使他们使用的词汇形式略有不同，也能获得更全面的搜索结果。作者还穿插了对经典信息检索模型的介绍，如向量空间模型（Vector Space Model）和概率模型（Probabilistic Models），并通过详细的公式推导和图示，展示了它们是如何计算文档与查询之间的相关性的。这本书的优点在于，它循序渐进，由浅入深，将抽象的理论概念与实际应用紧密结合，让我在学习过程中始终保持高度的兴趣和专注。
评分老实说，在翻阅《信息检索技术》之前，我对“信息检索”这个概念的理解仅限于我们日常使用的搜索引擎。我以为就是输入几个关键词，然后系统就把相关的网页找出来，如此简单。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它揭示了这个过程背后所蕴含的巨大复杂性和精妙的设计。作者对“查询扩展”这一概念的阐述，让我大开眼界。他解释了如何通过同义词、相关词甚至对用户查询进行更深层次的语义分析，来弥补用户可能遗漏的关键词，从而提高检索的召回率。比如，用户搜索“笔记本电脑”，系统除了匹配包含“笔记本电脑”的文档，还可以智能地扩展到“手提电脑”、“便携式电脑”等词汇，这对于那些不熟悉精确术语的用户来说，简直是福音。书中关于“相关度排序”的讨论也极其精彩。它不仅仅是基于关键词的匹配，还涉及到文档的权威性、用户行为数据（如点击率、停留时间）等等。作者通过引入诸如BM25等更先进的排序模型，解释了它们如何比传统的TF-IDF模型更有效地权衡词频、文档长度和查询长度等因素，从而为用户呈现更精准的搜索结果。我特别欣赏作者在书中穿插的各种历史发展脉络，比如从早期的布尔检索系统到后来的基于向量的检索，再到如今的机器学习驱动的检索，这种纵向的梳理让我对信息检索技术的发展有了更宏观的认识。这本书的语言风格也非常吸引人，既有严谨的学术论述，又不乏幽默和启发性的思考，让我能够在一个轻松愉快的氛围中学习复杂的知识。
评分《信息检索技术》这本书，我可以说是在“拾遗补缺”的过程中，意外地获得了巨大的知识提升。在此之前，我虽然对文本挖掘和自然语言处理有一些基础的了解，但信息检索作为一个独立且核心的领域，一直存在于我的知识盲区。这本书就像一把钥匙，为我打开了理解现代信息系统运作机制的大门。作者对于“文档表示”的探讨，给了我全新的视角。我过去习惯于将文档看作是文本的简单集合，但这本书详细阐述了如何将文档转化为计算机能够理解和处理的向量表示，比如通过词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF向量，甚至是更复杂的词嵌入（Word Embeddings）技术。他对不同文档表示方法的优劣势分析，以及它们如何影响检索的准确性和效率，都让我受益匪浅。例如，他解释了词袋模型虽然简单，但忽略了词语的顺序和语义信息，而词嵌入则能捕捉到词语之间的语义关系，从而实现更智能的检索。书中关于“相似度度量”的部分，比如余弦相似度、Jaccard相似度等，也都进行了详尽的讲解和对比，让我明白如何量化两个文档之间的相关性。更重要的是，这本书还涉及了“聚类”和“分类”在信息检索中的应用，比如如何将海量文档进行分组，方便用户浏览，或者如何根据用户的偏好对搜索结果进行个性化推荐。作者通过一系列的图表和实例，将这些复杂的算法原理清晰地展现出来，让我能够深刻理解它们的工作机制。这本书的价值在于，它系统地构建了一个关于信息检索的知识框架，让我能够将零散的知识点串联起来，形成一个完整的认知体系。
评分《信息检索技术》这本书，可以说是我近期以来，对一个全新领域进行深度探索的绝佳起点。在此之前，我一直将“信息检索”视为一种基础的搜索功能，以为就是输入几个关键词，然后等待结果。然而，这本书彻底颠覆了我的认知，让我看到了这个领域背后所蕴含的巨大复杂性和精妙设计。作者从最基础的“文本预处理”环节开始，循序渐进地讲解了信息检索的各个方面。他深入分析了“分词”（tokenization）的重要性，以及如何处理不同语言的文本，例如中文的断词问题。我尤其欣赏他对“倒排索引”（inverted index）的详细阐述，这个数据结构是如何通过将每个词汇与其出现的文档建立映射关系，从而实现快速的文档检索，这让我对搜索引擎的效率有了全新的认识。书中还涵盖了“查询处理”（query processing）的各个阶段，包括用户查询的解析、与索引的匹配以及对结果的排序。作者对“检索模型”，如布尔模型、向量空间模型和概率模型的介绍，也让我受益匪浅，尤其是它们在衡量文档与查询相关性时的不同策略。他通过具体的公式和图示，清晰地展示了这些模型的原理及其优缺点。此外，书中还涉及了“相关性评价”（relevance evaluation）和“性能指标”（performance metrics），如精确率（Precision）和召回率（Recall），让我能够理解如何量化一个信息检索系统的优劣。这本书的优点在于，它既有扎实的理论基础，又能够引发读者对信息检索技术未来发展的思考。
评分《信息检索技术》这本书，我算是最近才开始深入研读的。坦白说，拿到它的时候，我并没有抱太大的期望，因为“信息检索”这个词听起来实在太学术、太理论了。我原本以为会是一本充斥着晦涩难懂的算法、复杂的数学模型和陈旧的学术论文的砖头书。然而，当我翻开第一页，那种顾虑便烟消云散了。作者以一种极为生动和易于理解的方式，娓娓道来信息检索的方方面面。从最基础的布尔模型，到后来更为精妙的向量空间模型，再到概率模型，作者没有生硬地堆砌概念，而是通过大量的实际案例和比喻，将这些抽象的概念具象化。我印象特别深刻的是关于TF-IDF的讲解，作者没有仅仅停留在公式的层面，而是深入剖析了词频、逆文档频率这两个概念的内在逻辑，以及它们如何共同作用来衡量一个词在文档中的重要性。他还举例说明了在一个大型图书索引中，一个高频词“the”或者“a”虽然出现次数多，但因为在几乎所有文档中都存在，其逆文档频率就会很低，从而被有效过滤掉，而一个专业术语，即便出现频率不是最高，但因为其稀有性，会被赋予更高的权重，这真的是非常直观的理解。而且，作者还很巧妙地将信息检索技术与搜索引擎的实际应用相结合，比如Google的PageRank算法，虽然不是这本书的核心内容，但作者通过提及它，让读者意识到这些理论是如何支撑起我们日常使用的强大工具的，这极大地激发了我继续探索下去的兴趣。这本书的优点还在于它的逻辑结构非常清晰，每一章的内容都承接上一章，层层递进，让我能够循序渐进地掌握信息检索的精髓。总而言之，这是一本既有深度又不失广度的绝佳入门读物，让我这个对信息检索领域知之甚少的读者，也能体会到其中的奥妙和魅力。
评分《信息检索技术》这本书，可以说是我最近一段时间以来，对一个陌生领域进行深度探索的完美向导。在此之前，我一直认为“信息检索”无非就是搜索引擎的基础功能，充其量就是关键词匹配。但这本书让我见识到了信息检索的广阔天地和其中的精妙设计。作者从最基础的“文本预处理”环节开始，详细阐述了如何将原始的文本数据转化为可供检索的标准化格式。他深入讲解了“分词”（tokenization）的重要性，以及如何处理中文、英文等不同语言的分词问题。书中对“倒排索引”（Inverted Index）的阐述，更是让我恍然大悟。我过去难以想象，海量的文档是如何被快速检索的，而倒排索引的原理，即为每个词创建一个列表，记录其出现的所有文档ID，并附带词频、位置等信息，彻底解答了我的疑惑。作者还对“查询处理”（query processing）进行了详细的分析，包括如何解析用户输入的查询，如何将其与索引进行匹配，以及如何根据相关的评分算法对结果进行排序。我尤其欣赏他对“布尔模型”、“向量空间模型”以及“概率模型”等经典检索模型的详细介绍，并对比了它们各自的优劣。例如，布尔模型虽然简单直观，但在处理查询相关性时较为生硬，而向量空间模型则通过计算文档和查询之间的角度来衡量相似度，更具灵活性。这本书的语言风格通俗易懂，即使是初学者也能快速掌握核心概念，同时又兼具深度，能够满足对技术细节有追求的读者。
评分我不得不说，《信息检索技术》这本书，是一次令人惊喜的阅读体验，它填补了我知识体系中的一个重要空白。在此之前，我对“信息检索”这个概念的理解，仅限于那些我们日常使用的搜索引擎，以为那只是简单的关键词匹配。但这本书让我看到了这个领域背后隐藏的深刻学问。作者从“文档的表示”这个基础问题开始，详细地阐述了文本如何被转化为计算机能够处理的数据格式。他深入讲解了“词袋模型”（Bag-of-Words）的概念，以及如何通过计算词项的频率来表示文档，同时也指出了其忽略词语顺序和语义信息的局限性。接着，他引出了更高级的“TF-IDF”（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型，并详细解释了词频和逆文档频率如何共同作用，来衡量一个词在文档中的重要性，让我能够理解为什么某些词语的出现会极大地影响文档的相关性。书中对“倒排索引”的讲解，更是让我受益匪浅。我能够清晰地理解，这个数据结构是如何通过为每个词汇创建一个列表，记录它出现的所有文档ID，从而实现快速高效的检索。作者还讨论了“查询处理”的各个环节，包括查询的解析、与索引的匹配以及最终结果的排序。总而言之，这本书的优点在于，它用非常清晰、易懂的语言，将一个复杂的技术领域，比如如何有效地从海量信息中找到所需内容，变得触手可及，并引发我对信息检索未来发展的思考。
评分信息检索中常见模型和使用的技术有比较详细的介绍
评分还可以吧.
评分信息检索中常见模型和使用的技术有比较详细的介绍
评分还可以吧.
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