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出版者:华南理工大学出版社

作者:陈志刚

出品人:

页数:333

译者:

出版时间:2003-8

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787562319825

丛书系列:

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电子信息时代的知识之海：现代信息组织与检索研究 前言：信息爆炸与知识管理的必然 在当代社会，信息以前所未有的速度和规模产生、流动和累积。从科研机构的实验室数据到企业日常的运营记录，从个人的社交活动到全球性的实时新闻流，我们正身处一个信息爆炸的时代。然而，信息的“量”的激增，并不必然带来知识的“质”的提升。海量的数据如果不经过有效的组织、提炼和精准的获取，其价值便会大打折扣，甚至成为阻碍决策的“噪音”。因此，如何构建高效、智能的信息组织系统，如何使用户能够快速、准确地从庞杂的数据中检索到所需知识，已成为信息科学、计算机科学乃至社会科学共同关注的核心议题。 本书《电子信息时代的知识之海：现代信息组织与检索研究》正是在这样的背景下应运而生。它并非聚焦于某一特定技术领域，如大规模数据的物理存储架构（如传统意义上的“大型数据库”），而是将视野投向信息的语义层面、结构化处理及其用户交互体验，深入探讨支撑现代知识发现与利用的理论基础、方法论与前沿应用。 第一部分：信息组织学的理论基石与演进 本部分旨在为读者建立一个坚实的理论框架，理解信息如何被分类、标引和结构化，这是有效检索的前提。 第一章：信息组织的本体论与分类学 信息组织不再仅仅是简单的物理排序，它关乎知识的内在联系和人类心智模型的映射。本章首先探讨了信息组织的哲学基础，包括信息、知识与数据的区别与联系。随后，系统梳理了传统分类法（如杜威十进制分类法、美国国会图书馆分类法）的优势与局限，并过渡到现代的知识组织系统（KOS）。重点分析了主题标引（Subject Indexing）的理论，包括规范化术语表（Thesauri）的构建原则、受控词表（Controlled Vocabulary）的作用，以及这种规范化如何应对自然语言的歧义性。 第二章：元数据与信息描述标准 在数字环境中，元数据（Metadata）是描述、识别、管理和保存数字对象的关键“数据的数据”。本章详细剖析了元数据的类型（描述性、结构性、管理性元数据）及其在信息集成中的作用。我们深入研究了主流的元数据标准，如Dublin Core (DC) 的简洁性与普适性，MARC 在图书馆学中的深厚积累，以及METS/PREMIS 在数字对象长期保存中的应用。更重要的是，探讨了如何设计适应特定领域（如图形、多媒体、科研数据）的定制化元数据模式。 第三章：知识建模与本体论工程 随着语义网概念的兴起，将非结构化信息转化为机器可理解的知识模型成为可能。本部分重点介绍了本体论（Ontology）的概念，它提供了一种形式化的知识表示，定义了概念、属性和它们之间的关系。内容涵盖本体论的构建流程、推理机制，以及如何利用资源描述框架（RDF）和网络本体语言（OWL）来表达复杂的语义关系，为高级别的信息集成与自动推理打下基础。 第二部分：现代信息检索的计算模型与算法 本部分从计算的角度，探讨了如何设计和优化信息检索系统，以实现快速、准确的查询响应。 第四章：信息检索模型的演变与评估 检索模型是连接用户查询与信息集合的核心桥梁。本章追溯了从早期的布尔模型到更具灵活性的向量空间模型（VSM）的发展历程。重点剖析了基于概率的概率检索模型（如BM25），及其在平衡查准率和查全率方面的优越性。此外，详细阐述了信息检索系统的性能评估体系，包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值以及排序质量的衡量标准（如NDCG）。 第五章：自然语言处理在检索中的应用 在现代搜索引擎和问答系统中，理解用户意图至关重要。本章聚焦于自然语言处理（NLP）技术如何增强检索能力。内容涵盖文本预处理（分词、词干提取）、实体识别（NER）、语义相似度计算（如Word2Vec, BERT等词嵌入技术），以及如何利用这些技术将模糊的自然语言查询转化为可执行的检索请求，实现从“关键词匹配”到“意图理解”的跨越。 第六章：排序算法与用户体验优化 检索结果的顺序直接决定了用户的满意度。本章深入研究了先进的排序技术，包括基于图模型的排序算法（如PageRank在链接分析中的应用），以及现代搜索引擎广泛采用的学习排序（Learning to Rank, LTR）框架。LTR如何结合特征工程、机器学习模型（如LambdaMART）来优化排序结果，从而最大化用户的点击和满意度，是本章的核心内容。 第三部分：知识发现与应用场景 本部分将理论和模型置于实际应用场景中，探讨信息组织与检索技术在解决复杂问题中的作用。 第七章：专业领域的信息组织与知识发现 针对特定领域（如法律、医学、科学文献），信息组织需要更高的专业性和精确性。本章讨论了如何构建针对特定语境的受控词表、本体和知识图谱。重点分析了知识图谱（Knowledge Graph）的构建流程——从信息抽取到关系推理，以及知识图谱如何赋能更深层次的知识发现和复杂查询。 第八章：用户建模与个性化推荐系统 信息检索的终极目标是个性化服务。本章探讨了如何通过用户行为数据（点击、停留时间、历史查询）构建用户画像（User Profile）。在此基础上，详细分析了协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）以及结合这两者的混合推荐系统的设计原理。个性化搜索和推荐，是信息组织与检索技术融合的典范应用。 第九章：信息系统的未来挑战与伦理考量 展望未来，信息组织与检索系统将面临新的挑战，如对实时流数据的处理、跨语言和跨模态信息的融合。此外，算法的公平性、隐私保护、以及如何避免“信息茧房”效应，成为信息技术伦理讨论的焦点。本章将引导读者思考如何构建更加透明、公平且负责任的知识服务系统。 结语 《电子信息时代的知识之海：现代信息组织与检索研究》力求为信息科学、计算机工程、图书馆学及数据分析等领域的专业人士和研究人员，提供一个全面、深入且富有前瞻性的视角。本书关注的焦点是如何将信息的原始形态转化为可操作、可理解的知识资产，其核心价值在于对信息内在结构的深刻理解与对用户有效获取知识路径的优化设计。

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对于我这样已经有一定数据库基础的开发者来说，这本书最大的价值在于它提供的“全局视角”。它不仅仅停留在单个数据库技术的层面，而是将数据存储、处理、分析、安全等一系列环节都串联了起来，构成了一个完整的数据生态系统。作者在讲解过程中，经常会提到不同技术之间的相互关联和影响，比如数据库的性能优化会直接影响到上层应用的响应速度，而数据安全策略的制定则需要考虑到底层存储的特性。这种宏观的视野，帮助我理解了“为什么”要学习这些技术，以及它们在整个信息系统中所扮演的角色。

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数据安全和隐私保护是当今社会越来越受到重视的问题，这本书在这方面的内容也给了我很大的启发。作者不仅介绍了传统的数据加密、访问控制等安全措施，还深入探讨了在分布式环境下如何保证数据的安全性和合规性。我特别关注了关于数据脱敏、审计日志以及容灾备份的部分，这些都是在实际生产环境中至关重要的环节。他提出的“安全左移”理念，即在系统设计的早期就将安全考虑进去，而不是事后弥补，让我对如何构建更健壮、更安全的大型数据库系统有了全新的认识。

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我一直对分布式事务的 ACID 属性在大型数据库中的实现方式感到好奇，尤其是 CAP 定理的权衡问题。这本书在这方面的内容真的太扎实了，它没有回避这些复杂的技术难题，而是用非常清晰的图示和逻辑分析，一步步地解读了不同分布式一致性模型（如强一致性、最终一致性）的设计思路和优缺点。我尤其欣赏作者在介绍 Paxos 和 Raft 算法时，没有停留在理论层面，而是结合了一些实际应用场景，比如如何通过这些算法来保证分布式事务的原子性和隔离性。虽然有些部分需要反复阅读才能完全消化，但这种深入浅出的讲解方式，极大地降低了我的学习门槛，让我不再畏惧这些“高深”的理论。

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总而言之，这是一本我强烈推荐给任何对大型数据库技术感兴趣的朋友的书。它不仅仅是一本技术手册，更是一位资深工程师的智慧结晶，充满了实践经验和深刻的思考。我从中学到了很多实用的知识和方法，也对这个充满活力的技术领域有了更深入的理解。无论你是初学者还是资深开发者，都能在这本书中找到属于自己的价值。它就像一盏明灯，照亮了我在大数据领域探索的道路，让我对未来的学习和工作充满了信心。

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在接触了这本书之前，我对数据仓库和数据湖的概念一直有些模糊，总觉得它们是同一个东西的不同说法。读完之后，我才恍然大悟，原来它们在设计理念、数据处理方式以及应用场景上有着本质的区别。作者详细讲解了数据仓库在 ETL（抽取、转换、加载）过程中的复杂性，以及它在商业智能和决策支持中的核心作用；而对于数据湖，则着重强调了它在存储原始数据、支持多样化数据分析（包括机器学习和大数据分析）方面的灵活性。这种清晰的区分，帮助我构建了一个更系统、更完整的关于大数据处理和分析的知识体系。

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这本书中最令我惊喜的部分，莫过于作者对未来发展趋势的洞察。在技术的最后部分，他并没有简单地对现有技术进行总结，而是展望了下一代大型数据库可能的发展方向，例如云原生数据库、图数据库、时序数据库等新兴技术。他详细分析了这些技术产生的背景、核心优势以及可能面临的挑战，让我对这个领域未来的演进充满了期待。读完之后，我感觉自己不仅仅是在学习当前的技术，更是在为未来的技术发展做好准备，这对我职业规划有着非常重要的指导意义。

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我是一个对数据存储和检索效率非常敏感的人，所以书中关于索引优化和查询调优的部分，简直是为我量身定做的。作者从最基础的 B-tree 索引讲起，一直深入到一些更高级的索引技术，比如位图索引、全文索引，并且还介绍了如何根据不同的查询模式来选择和设计最优的索引策略。最让我印象深刻的是，书中提供了一些实际的案例，展示了错误的索引设计如何导致性能的急剧下降，以及通过精细的索引优化如何实现数倍的性能提升。这让我意识到，索引并非是越多越好，而是需要根据实际情况进行权衡和设计。

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读这本书的过程中，我最大的感受就是作者在技术选型上的严谨性。书中对各种主流的大型数据库产品，如 Oracle、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra 等，都进行了细致的对比分析。他不仅仅列举了它们的性能指标和功能特性，更重要的是，他深入剖析了它们各自的设计哲学和适用场景。比如，在介绍关系型数据库时，作者详细阐述了它们在数据一致性、事务处理方面的优势，并强调了在某些对数据完整性要求极高的业务场景下的不可替代性；而在谈论 NoSQL 数据库时，则着重强调了它们在可扩展性、高可用性以及处理非结构化数据方面的独特价值。这种“不偏不倚”的分析，让我能够根据具体的业务需求，做出更明智的技术选择。

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这本书真是太出乎我意料了，本以为会是一本枯燥乏味的教科书，没想到读起来却像是听一位经验老道的老师傅在娓娓道来，讲述他多年的心得体会。开篇就给我一种豁然开朗的感觉，作者并没有一开始就抛出一堆复杂的概念和术语，而是从大家都能理解的“为什么需要大型数据库”这个最根本的问题入手，层层剥茧，逐渐深入。我记得书里举了一个例子，关于一个电商平台在“双十一”期间的数据洪峰处理，那场景描绘得绘声绘色，让我真切地感受到了传统数据库在面对海量高并发请求时的无力感，也正是这种共鸣，让我对接下来的内容充满了期待。

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这本书的作者似乎有一种魔力，能把那些看似高深莫测的技术概念，用非常生动有趣的方式呈现出来。我记得在介绍分库分表时，他用了一个“大酒店房间分配”的比喻，将原本复杂的路由规则和数据迁移过程描绘得一目了然。他强调的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”，以及这样做带来的好处和需要注意的风险。这种教学方式，极大地激发了我学习的兴趣，让我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在主动地参与到知识的构建过程中。

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