实用生物医学信息检索

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出版者:北京大学医学出版社
作者:编者:谢志耘
出品人:
页数:376
译者:
出版时间:2006-10
价格:35.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787811160475
丛书系列:
图书标签:
  • 期刊
  • 生物医学信息检索
  • 信息检索
  • 生物医学
  • 医学信息学
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  • 文献检索
  • 循证医学
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  • 信息技术
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具体描述

本教材专为医学院校在读研究生或在职教研人员编写,全书共分九章。为了满足当前信息素质教育的需要,帮助读者了解、熟悉和掌握当前生物医学信息资源及其获得方法,教材编写力求结构合理、内容丰富、实用性强。主要内容包括信息检索的基本概念和知识、国内外主要的医学文献检索刊物的使用、特种文献检索以及文献信息资源的综合利用等内容。

深入探索:现代信息检索技术及其在多个领域的前沿应用 图书名称:现代信息检索技术及其在多个领域的前沿应用 图书简介 本书旨在全面、深入地剖析当前信息检索领域的核心理论、关键技术及其在不同行业中的创新应用。我们聚焦于信息爆炸时代背景下,如何高效、精准地从海量、异构数据源中获取、组织和呈现有价值信息的核心挑战与解决方案。全书内容摒弃了特定学科的局限性,以信息科学的通用原理为基石,构建了一个广阔而深邃的检索技术图景。 第一部分:信息检索的理论基石与核心模型 本书首先奠定了信息检索的理论基础。我们从信息组织学的视角出发,详细阐述了信息组织的演变历程,从传统的分类法、主题标引到现代的本体论和知识图谱构建。 1. 文本表示与特征工程的革新: 深入探讨了从布尔模型到向量空间模型(VSM)的演进。重点剖析了TF-IDF、BM25等经典加权机制的数学原理及其在早期搜索引擎中的作用。在此基础上,本书系统介绍了基于深度学习的词嵌入技术,如Word2Vec、GloVe以及更先进的上下文敏感的ELMo和BERT模型。我们不仅展示了这些模型如何捕捉词汇的语义信息,还详细分析了它们在降维和特征稀疏性缓解方面的优势与局限。 2. 检索模型的范式转变: 详细对比和分析了基于概率论的模型(如语言模型LM)与基于相关性排序的模型(如概率相关性模型PRM)。随后,本书将大量篇幅投入到排序学习(Learning to Rank, LTR)的框架中,涵盖Pointwise、Pairwise和Listwise三种主流学习范式,并探讨了如何利用机器学习算法(如RankNet、LambdaMART)优化排序函数,以最大化用户满意度指标。 3. 用户行为建模与反馈机制: 检索的最终目的是满足用户需求。本部分强调了用户交互在检索系统优化中的核心地位。我们探讨了如何通过点击流数据、会话分析(Session-based Analysis)来构建用户兴趣模型。特别关注了隐式反馈(如停留时间、点击率)和显式反馈(如评分、评论)如何被有效地整合到排序模型中,实现个性化检索。 第二部分:现代信息获取架构与关键技术 本部分转向工程实践,详细拆解了现代大规模信息检索系统的架构组成、数据处理流程以及面临的性能挑战。 1. 分布式索引与存储技术: 面对PB级的数据量,本书讲解了倒排索引(Inverted Index)在分布式环境下的构建与维护策略。深入剖析了索引的合并、更新机制,以及如何利用分片(Sharding)和复制(Replication)策略保证高可用性和查询吞吐量。讨论了基于LSM树(Log-Structured Merge-tree)等现代存储结构在搜索引擎设计中的应用。 2. 查询处理的优化: 从用户输入到结果呈现,查询处理的效率至关重要。我们详细分析了查询扩展(Query Expansion)的多种技术,包括同义词典、基于上下文的自动扩展和知识图谱驱动的扩展。同时,讨论了预处理技术,如拼写纠错、近义词合并以及如何利用缓存和查询重写(Query Rewriting)技术加速响应时间。 3. 语义搜索与知识增强: 步入后关键词时代,语义理解成为核心竞争力。本书系统介绍了如何构建和利用知识图谱(Knowledge Graph)来增强检索能力,包括实体链接、关系抽取和事实查询。详细阐述了基于深度神经网络的语义匹配方法,如何实现跨语言、跨模态的内容理解和检索。 第三部分:前沿应用领域与新兴挑战 本书的最后一部分将理论和技术应用于当今信息检索最活跃、最具挑战性的几个领域,展示了检索技术的普适性和前沿发展方向。 1. 跨媒体信息检索(Cross-Media Retrieval): 探讨了如何统一处理和检索文本、图像、视频和音频数据。重点介绍了多模态融合技术,如何通过共享的嵌入空间(Joint Embedding Space)实现不同媒体类型之间的语义关联和查询。 2. 推荐系统与个性化推送: 将信息检索的原理拓展到推荐领域。详细分析了协同过滤(CF)的局限性,并着重介绍了基于内容(Content-Based)和混合(Hybrid)推荐模型的构建,特别是如何利用深度学习模型捕捉用户短期兴趣和长期偏好。 3. 问答系统(QA Systems)的架构: 问答系统是信息检索的终极形态之一。本书梳理了从信息抽取式问答(Extractive QA)到生成式问答(Generative QA)的技术路线。深入分析了阅读理解模型(如BiDAF、Transformer)在定位答案跨度中的应用,以及如何结合知识图谱进行复杂推理型问答。 4. 可信度、公平性与可解释性: 随着检索系统影响力的增强,伦理问题日益凸显。本书探讨了信息源的可信度评估方法,如何量化和缓解排序结果中的偏见(Bias),并介绍了可解释性技术(Explainable AI, XAI)在检索系统中的应用,以增强用户对检索结果的信任度。 本书内容严谨、体系完整,既为计算机科学和信息管理专业的学生提供了坚实的理论基础,也为从事搜索引擎开发、大数据分析、推荐系统构建的工程师和研究人员提供了前沿的技术参考和实践指导。通过本书的学习,读者将能掌握构建下一代智能信息获取系统的核心能力。

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读后感

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用户评价

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说实话,我对于信息检索这个概念一直以来都有些模糊,觉得它只是简单的“搜索”二字。然而,当我开始深入阅读《实用生物医学信息检索》之后,我才意识到自己之前的认识是多么浅薄。这本书让我明白,信息检索并非简单的关键词匹配,而是一门精妙的艺术和科学。它教会我如何精准地定义研究问题,如何选择最合适的数据库和检索工具,以及如何构建最优的检索式来捕捉最相关的信息。我特别赞赏作者在分析不同数据库特点时所展现出的深度和广度,让我能够根据不同的研究需求,灵活运用各种检索平台。书中的案例分析也非常实用,通过具体的生物医学研究场景,展示了信息检索的关键步骤和技巧,让我能够理论联系实际,快速掌握这些技能。现在,我能够更有条理、更高效地进行文献梳理,为我的科研工作打下了坚实的基础。

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作为一名即将毕业的本科生,即将进入研究生阶段的学术研究,我深知文献检索能力的重要性。在准备研究生入学考试的过程中,我阅读了《实用生物医学信息检索》。这本书为我打开了一扇新的大门,让我认识到文献检索的系统性和复杂性。它不仅仅是告诉我在哪里找信息,更重要的是,它教我如何“找对”信息。作者在讲解文献的各种类型,如综述、原始研究、临床试验等,以及如何根据研究目的选择不同类型的文献时,都提供了非常深入的分析。我特别喜欢它关于“批判性阅读”的部分,它让我能够更深入地理解文献中的数据和结论,并能从中发现潜在的研究方向。这本书不仅提升了我的信息检索能力,更重要的是,它培养了我对学术文献的严谨态度。

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这本书的语言风格非常独特,它不仅仅是一本技术指南,更像是一本充满智慧的启迪之作。作者在讲解信息检索技巧的同时,融入了许多关于科学思维和研究方法论的思考。我特别欣赏它关于“文献挖掘”的章节,它教会我如何从海量文献中发现新的研究趋势和潜在的关联,而不仅仅是寻找已有的答案。这种“跳出框框”的思考方式,让我受益匪浅。这本书也强调了合作的重要性,例如如何利用文献管理工具与团队成员共享文献和研究成果,这对于我目前的跨学科研究项目来说,非常有实践意义。它让我明白,生物医学信息检索不仅仅是一个孤立的技能,更是融入整个科研过程,并与其他研究者协作的关键环节。

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我是一名在职的生物医学研究人员,日常工作需要处理大量的科研文献。过去,我主要依靠直觉和经验来查找信息,但效率并不高。《实用生物医学信息检索》的出现,为我提供了一个系统性的解决方案。它不仅涵盖了PubMed、Web of Science等传统数据库的深度应用,还介绍了许多新兴的、针对特定生物医学领域的数据库,比如基因组学、蛋白质组学等。作者在讲解如何进行系统性回顾(Systematic Review)和荟萃分析(Meta-analysis)时,提供了非常详细的检索策略和方法论指导,这对于我正在进行的一项临床研究非常有帮助。这本书让我认识到,高效的信息检索不仅仅是找到文献,更是如何构建一套科学、可重复的检索流程,从而保证研究的质量和可靠性。

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这本书的装帧设计就非常吸引人,封面采用的是一种沉静的湖蓝色,搭配上烫金的书名,既有学术的严谨感,又不失一丝优雅。摸上去质感也很好,厚实而有韧性,拿在手里沉甸甸的,让人觉得里面一定蕴藏着丰富的知识。我是在一次学术会议上偶然看到这本书的,当时正在寻找关于生物医学领域最新研究动态的可靠信息来源,这本《实用生物医学信息检索》一下子就抓住了我的眼球。拿到手中翻阅了一下,印刷清晰,纸张也比较柔韧,不易折损。我特别喜欢它排版布局,每一页都留有足够的空白,方便我在阅读过程中做笔记,标记重点,或者写下自己的思考。即使是初次接触这个领域的人,我相信也能被它专业而不失亲和力的外观所吸引,并愿意花时间去深入了解它所传递的知识。这种精心的设计,本身就是一种对读者体验的尊重,也让我对这本书的内容充满了期待。我一直认为,一本好的学术书籍,其外观和内涵同样重要,它应该像一位学识渊博的朋友,既能提供知识,又能带来愉悦的阅读体验。这本《实用生物医学信息检索》无疑做到了这一点。

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我是一名生物医学的业余爱好者,对这个领域充满了好奇心,但苦于没有专业的引导,难以深入了解。偶然的机会,我购得了《实用生物医学信息检索》,这本书彻底改变了我对生物医学信息获取的看法。作者的语言风格非常平易近人,即使是一些复杂的概念,也能用通俗易懂的比喻来解释,让我这个非专业人士也能轻松理解。它不仅仅是教我如何使用搜索引擎,更重要的是,它教会了我如何思考,如何提炼问题,如何找到最可靠的答案。我尤其喜欢它在介绍一些新兴的生物医学数据库和信息资源时,提供了很多实用的链接和操作指南,让我能够亲自去体验和探索。通过这本书,我不仅增长了知识,更培养了独立获取和分析信息的能力,这对我个人的学习和成长都非常有意义。

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我是一名刚刚步入生物医学研究领域的博士生,对于如何有效地检索和利用海量的生物医学文献感到非常困惑。在导师的推荐下,我开始阅读《实用生物医学信息检索》。这本书的语言风格非常独特,它并没有像许多技术手册那样枯燥乏味,而是采用了一种娓娓道来的叙事方式,将复杂的检索技巧和数据库操作讲解得浅显易懂。作者仿佛是一位经验丰富的引路人,一步步地带领我探索生物医学信息世界的广阔天地。我尤其欣赏它在讲解PubMed、Scopus等主流数据库时,不仅提供了基础的操作指南,还深入剖析了高级检索策略,比如如何运用布尔运算符、截词符,如何理解和使用MeSH术语等。这些技巧的应用,极大地提高了我的文献检索效率,让我能够更快地找到与我研究课题高度相关的文献,避免了在海量信息中迷失方向。这本书就像我的“文献导航仪”,让我能够更自信、更从容地应对科研过程中的信息挑战。

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这本书的章节安排逻辑性很强,从最基础的概念讲起,循序渐进地深入到更高级的检索策略和工具。我最喜欢的是关于“信息评估”的部分,它不仅教我如何找到信息,更教我如何判断信息的可靠性和价值。在信息爆炸的时代,能够辨别出高质量、可信赖的学术资源至关重要。《实用生物医学信息检索》在这方面提供了非常专业的指导,让我能够更好地筛选文献,避免被虚假信息或低质量研究误导。作者在讲解文献管理工具,如EndNote、Mendeley等方面也十分详尽,这些工具对于管理大量的参考文献非常有帮助,能够极大地提高我的学术写作效率。总而言之,这本书为我提供了一个系统性的框架,让我能够更全面地掌握生物医学信息检索的全过程。

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这本书给我最深刻的印象是它的“实用性”。我是一名临床医生,日常工作繁忙,但又需要不断学习和掌握最新的医学进展。《实用生物医学信息检索》这本书恰好满足了我的需求。它提供的检索技巧和数据库资源,能够帮助我快速有效地找到与临床实践相关的最新研究,从而为患者提供更优质的医疗服务。书中的案例分析也非常贴近临床实际,比如如何查找特定疾病的治疗指南、药物的最新临床试验数据等。我尤其喜欢它关于“证据等级”的讲解,它让我能够更准确地评估不同研究的可靠性,并将其应用于临床决策。这本书就像一位全天候的“医学信息助手”,让我在繁忙的工作中也能保持知识的更新和专业能力的提升。

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这本书的设计细节非常人性化,比如每章后面都有小结和练习题,可以帮助我巩固所学知识。我特别喜欢作者在讲解不同检索工具时,都会附上大量的截图和详细的操作步骤,这让我在实际操作过程中不会感到迷茫。我曾尝试过其他关于信息检索的书籍,但很多都过于理论化,难以落地。而《实用生物医学信息检索》则完全不同,它更注重实际应用,让我在学习的过程中就能立刻感受到这些技巧带来的便利。比如,在学习如何使用基因数据库时,书中提供的案例让我能够快速找到我感兴趣的基因信息,并了解其功能和相关研究。这种“学以致用”的学习方式,让我对生物医学信息检索这项技能充满了信心。

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