具體描述
《現代信息檢索(原書第2版)》論述信息檢索的概念和技術、這些技術在搜索引擎中的應用，及其對相關領域知識的影響等，主要內容包括：用戶界麵設計；經典的信息檢索模型、結果質量評估和用戶相關反饋；文檔和查詢概念及其相關技術；文檔集索引和搜索技術；web文檔的爬取、檢索和排序；結構化文本檢索、多媒體檢索和企業搜索；圖書館係統和數字圖書館等。
Ricardo Baeza-Yates和Berthier Ribeiro-Neto的《現代信息檢索(原書第2版)》內容廣泛、細節豐富、深入淺齣，可以作為高等院校信息管理與信息係統、計算機科學與技術、圖書館學、情報學、檔案學等專業本科生和研究生的教材或參考書，對從事信息檢索及係統分析、設計的實際工作者也有較高的參考價值。
作者簡介
目錄資訊
譯者序
第2版前言
第1版前言
第2版緻謝
第1版緻謝
齣版商緻謝
第1章 引言1
1.1 信息檢索1
1.1.1 信息檢索的早期發展1
1.1.2 圖書館和數字圖書館中的信息檢索2
1.1.3 舞颱中央的信息檢索2
1.2 信息檢索問題3
1.2.1 用戶的任務3
1.2.2 信息檢索與數據檢索4
1.3 信息檢索係統4
1.3.1 信息檢索係統的軟件架構4
1.3.2 檢索和排序過程5
1.4 Web6
1.4.1 Web簡史7
1.4.2 電子齣版時代7
1.4.3 Web如何改變搜索8
1.4.4 Web上的實際問題9
1.5 本書的組織結構9
1.5.1 本書的重點9
1.5.2 本書的內容10
1.6 本書的教學資源網站12
1.7 文獻討論12
第2章 用戶搜索界麵16
2.1 介紹16
2.2 人們如何搜索16
2.2.1 信息查找與探索式搜索16
2.2.2 信息搜尋的經典模型與動態模型17
2.2.3 導航與搜索18
2.2.4 對搜索過程的觀察18
2.3 現今的搜索界麵19
2.3.1 啓動搜尋19
2.3.2 查詢描述19
2.3.3 查詢描述界麵20
2.3.4 檢索結果顯示22
2.3.5 查詢重構24
2.3.6 組織搜索結果26
2.4 搜索界麵的可視化32
2.4.1 可視化布爾語法32
2.4.2 可視化查詢結果中的查詢項33
2.4.3 可視化詞語和文檔間的關係36
2.4.4 文本挖掘的可視化38
2.5 搜索界麵的設計和評價40
2.6 趨勢和研究問題42
2.7 文獻討論42
第3章 信息檢索建模44
3.1 信息檢索模型44
3.1.1 建模和排序44
3.1.2 信息檢索模型描述44
3.1.3 信息檢索模型的分類體係45
3.2 經典信息檢索47
3.2.1 基本概念47
3.2.2 布爾模型49
3.2.3 項權重50
3.2.4 TF-IDF權重52
3.2.5 文檔長度歸一化56
3.2.6 嚮量模型57
3.2.7 概率模型59
3.2.8 經典模型之間的簡單比較64
3.3 其他集閤論模型64
3.3.1 基於集閤的模型64
3.3.2 擴展布爾模型68
3.3.3 模糊集模型70
3.4 其他代數模型72
3.4.1 廣義嚮量空間模型72
3.4.2 潛在語義索引模型74
3.4.3 神經網絡模型75
3.5 其他概率模型76
3.5.1 BM25模型77
3.5.2 語言模型78
3.5.3 隨機差異模型83
3.5.4 貝葉斯網模型85
3.6 其他模型90
3.6.1 超文本模型90
3.6.2 基於Web的模型91
3.6.3 結構化文本檢索91
3.6.4 多媒體檢索92
3.6.5 企業和垂直搜索92
3.7 趨勢和研究問題92
3.8 文獻討論93
第4章 檢索評價96
4.1 介紹96
4.2 Cranfield範式97
4.2.1 曆史簡述97
4.2.2 參考集98
4.3 檢索指標98
4.3.1 精度和召迴率98
4.3.2 單值總結：P@n，MAP，MRR，F102
4.3.3 麵嚮用戶的指標105
4.3.4 摺扣纍積增益106
4.3.5 二元偏好109
4.3.6 排序相關性測度111
4.4 參考文檔集115
4.4.1 TREC參考集115
4.4.2 其他參考集121
4.4.3 其他小規模測試文檔集121
4.5 基於用戶的評價122
4.5.1 實驗室中的人工實驗122
4.5.2 並排麵闆122
4.5.3 A/B測試123
4.5.4 眾包124
4.5.5 使用點擊數據的評價125
4.6 實踐說明126
4.7 趨勢和研究問題127
4.8 文獻討論127
第5章 相關反饋與查詢擴展129
5.1 介紹129
5.2 反饋方法的框架129
5.3 顯式相關反饋131
5.3.1 嚮量模型的相關反饋：Rocchio方法131
5.3.2 概率模型的相關反饋133
5.3.3 相關反饋的評價134
5.4 基於點擊的顯式反饋134
5.4.1 眼動追蹤和相關性評價134
5.4.2 用戶行為135
5.4.3 點擊作為用戶偏好的指標136
5.5 通過局部分析的隱式反饋138
5.5.1 通過局部聚類的隱式反饋138
5.5.2 通過局部上下文分析的隱式反饋140
5.6 通過全局分析的隱式反饋141
5.6.1 基於相似度同義詞典的查詢擴展141
5.6.2 基於統計同義詞典的查詢擴展143
5.7 趨勢和研究問題145
5.8 文獻討論145
第6章 文檔：語言及屬性147
6.1 介紹147
6.2 元數據148
6.3 文檔格式149
6.3.1 文本149
6.3.2 多媒體149
6.3.3 圖形和虛擬現實150
6.4 標記語言151
6.4.1 SGML151
6.4.2 HTML153
6.4.3 XML155
6.4.4 RDF157
6.4.5 HyTime158
6.5 文本屬性159
6.5.1 信息論159
6.5.2 自然語言建模159
6.5.3 文本相似度162
6.6 文檔預處理163
6.6.1 文本的詞匯分析163
6.6.2 去除禁用詞164
6.6.3 詞乾提取165
6.6.4 關鍵詞選擇166
6.6.5 同義詞典166
6.7 組織文檔168
6.7.1 分類體係法168
6.7.2 分眾分類法169
6.8 文本壓縮170
6.8.1 基本概念170
6.8.2 統計方法171
6.8.3 統計方法：建模171
6.8.4 統計方法：編碼173
6.8.5 字典方法179
6.8.6 壓縮預處理180
6.8.7 文本壓縮技術的比較181
6.8.8 結構化文本壓縮182
6.9 趨勢和研究問題183
6.10 文獻討論185
第7章 查詢：語言及屬性187
7.1 查詢語言187
7.1.1 基於關鍵詞的查詢188
7.1.2 非關鍵詞查詢190
7.1.3 結構化查詢192
7.1.4 查詢協議194
7.2 查詢屬性195
7.2.1 Web查詢的特徵195
7.2.2 用戶搜索行為197
7.2.3 查詢意圖197
7.2.4 查詢主題199
7.2.5 查詢會話與任務200
7.2.6 查詢難度200
7.3 趨勢和研究問題203
7.4 文獻討論204
第8章 文本分類205
8.1 介紹205
8.2 文本分類的特性描述206
8.2.1 機器學習206
8.2.2 文本分類問題206
8.2.3 文本分類算法207
8.3 無監督算法208
8.3.1 聚類208
8.3.2 樸素文本分類212
8.4 監督算法212
8.4.1 決策樹214
8.4.2 k近鄰分類器218
8.4.3 Rocchio分類器219
8.4.4 概率樸素貝葉斯文檔分類221
8.4.5 支持嚮量機分類器224
8.4.6 集成分類器231
8.4.7 關於監督算法的結束語234
8.5 特徵選擇或降維234
8.5.1 項-類彆齣現列聯錶235
8.5.2 索引項文檔頻率236
8.5.3 TF-IDF權重236
8.5.4 互信息236
8.5.5 信息增益237
8.5.6 卡方檢驗237
8.5.7 特徵選擇的作用238
8.6 評價指標238
8.6.1 列聯錶238
8.6.2 準確率和錯誤率239
8.6.3 精度和召迴率239
8.6.4 F測度和F1240
8.6.5 交叉檢驗241
8.6.6 標準文檔集241
8.7 類彆組織——構建分類體係242
8.8 趨勢和研究問題244
8.9 文獻討論244
第9章 索引和搜索247
9.1 介紹247
9.2 倒排索引249
9.2.1 基本概念249
9.2.2 完全倒排索引250
9.2.3 搜索252
9.2.4 排序256
9.2.5 構建257
9.2.6 壓縮的倒排索引260
9.2.7 結構化查詢261
9.3 簽名文件262
9.4 後綴樹和後綴數組264
9.4.1 結構：trie樹和後綴樹265
9.4.2 簡單字符串搜索266
9.4.3 復雜模式的搜索267
9.4.4 構建268
9.4.5 壓縮的後綴數組270
9.5 序列搜索273
9.5.1 簡單字符串：Horspool274
9.5.2 復雜模式：自動機和位並行276
9.5.3 更快的位並行算法279
9.5.4 正則錶達式281
9.5.5 多重模式282
9.5.6 近似搜索283
9.5.7 搜索壓縮文本285
9.6 多維索引287
9.7 趨勢和研究問題288
9.8 文獻討論289
第10章 並行與分布式信息檢索293
10.1 介紹293
10.2 分布式信息檢索係統的分類294
10.3 數據劃分296
10.3.1 文檔集劃分297
10.3.2 文檔集選擇298
10.3.3 倒排索引劃分299
10.3.4 劃分其他索引302
10.4 並行信息檢索303
10.4.1 介紹303
10.4.2 在MIMD架構上的並行信息檢索305
10.4.3 在SIMD架構上的並行信息檢索306
10.5 基於集群的信息檢索310
10.6 分布式信息檢索310
10.6.1 介紹310
10.6.2 索引313
10.6.3 查詢處理315
10.6.4 Web問題320
10.7 聯閤搜索320
10.8 在對等網絡中的檢索322
10.9 趨勢和研究問題325
10.10 文獻討論326
第11章 Web檢索327
11.1 介紹327
11.2 一個有挑戰性的問題328
11.3 Web329
11.3.1 特性329
11.3.2 Web圖的結構331
11.3.3 對Web建模332
11.3.4 鏈接分析334
11.4 搜索引擎架構335
11.4.1 基本架構335
11.4.2 基於集群的架構336
11.4.3 緩存337
11.4.4 多級索引339
11.4.5 分布式架構340
11.5 搜索引擎排序342
11.5.1 排序信號342
11.5.2 基於鏈接的排序343
11.5.3 簡單的排序函數345
11.5.4 排序學習345
11.5.5 學習排序函數346
11.5.6 質量評價347
11.5.7 Web垃圾348
11.6 管理Web數據348
11.6.1 為文檔分配標識符348
11.6.2 元數據349
11.6.3 壓縮Web圖349
11.6.4 處理重復數據349
11.7 搜索引擎用戶交互350
11.7.1 搜索矩形範式351
11.7.2 搜索引擎結果頁麵356
11.7.3 培養用戶363
11.8 瀏覽364
11.8.1 扁平瀏覽364
11.8.2 結構導嚮的瀏覽和Web目錄364
11.9 瀏覽之外366
11.9.1 超文本和Web366
11.9.2 搜索與瀏覽相結閤366
11.9.3 Web查詢語言367
11.9.4 動態搜索367
11.10 相關問題368
11.10.1 計算廣告學368
11.10.2 Web挖掘370
11.10.3 元搜索371
11.11 趨勢和研究問題372
11.11.1 靜態文本數據之外372
11.11.2 目前的挑戰373
11.12 文獻討論374
第12章 Web爬取376
12.1 介紹376
12.2 網絡爬蟲的應用377
12.2.1 通用Web搜索377
12.2.2 聚焦爬取378
12.2.3 Web刻畫378
12.2.4 鏡像378
12.2.5 網站分析379
12.3 爬蟲的分類體係379
12.4 架構和實現380
12.4.1 爬蟲架構380
12.4.2 實際問題382
12.4.3 並行爬取384
12.5 調度算法384
12.5.1 選擇策略385
12.5.2 重訪問策略387
12.5.3 友好策略391
12.5.4 組閤策略393
12.6 評價393
12.6.1 評價網絡使用393
12.6.2 評價長期調度394
12.7 趨勢和研究問題395
12.7.1 爬取“暗網”395
12.7.2 在網站幫助下的爬取396
12.7.3 分布式爬取396
12.8 文獻討論396
第13章 結構化文本檢索398
13.1 介紹398
13.2 結構化能力399
13.2.1 顯式和隱式結構對比399
13.2.2 靜態與動態結構對比399
13.2.3 單一層次結構與多層次結構對比400
13.3 早期文本檢索模型400
13.3.1 基於非覆蓋列錶的模型401
13.3.2 基於相鄰結點的模型401
13.3.3 結構化文本結果排序402
13.4 XML檢索403
13.4.1 XML檢索中的挑戰403
13.4.2 索引策略404
13.4.3 排序策略405
13.4.4 去除重疊412
13.5 XML檢索評價413
13.5.1 文檔集414
13.5.2 主題414
13.5.3 檢索任務415
13.5.4 相關性416
13.5.5 測度417
13.6 查詢語言419
13.6.1 特性419
13.6.2 XML查詢語言分類420
13.6.3 XML查詢語言樣例421
13.7 趨勢和研究問題425
13.8 文獻討論427
第14章 多媒體信息檢索429
14.1 介紹429
14.1.1 什麼是多媒體429
14.1.2 多媒體檢索429
14.1.3 文本檢索與多媒體檢索的對比430
14.2 挑戰431
14.2.1 語義鴻溝431
14.2.2 特徵歧義性432
14.2.3 機器生成的數據432
14.3 基於內容的圖像檢索433
14.3.1 基於顔色的檢索433
14.3.2 紋理434
14.3.3 顯著點436
14.4 聲音和音樂檢索437
14.4.1 指紋識彆437
14.4.2 語音識彆438
14.4.3 說話人識彆440
14.4.4 語音文檔檢索440
14.4.5 音頻基礎知識440
14.5 檢索和瀏覽視頻443
14.5.1 視頻摘要443
14.5.2 靜態摘要444
14.5.3 圖像拼接與跳躍劇照445
14.5.4 動態摘要446
14.5.5 交互式摘要447
14.5.6 視覺與聽覺瀏覽對比448
14.5.7 摘要評價448
14.6 融閤模型：閤並所有信息449
14.6.1 人臉命名449
14.6.2 圖像命名450
14.6.3 音頻命名451
14.6.4 結閤音頻與視頻的音-視頻語音識彆451
14.6.5 結閤音頻和視頻的多媒體處理453
14.7 分割453
14.7.1 視頻分割樣例454
14.7.2 視頻分割方案455
14.7.3 利用邊緣的視頻分割455
14.7.4 語音分割456
14.7.5 分割評價457
14.8 壓縮和MPEG標準457
14.8.1 強度和采樣458
14.8.2 顔色458
14.8.3 有損壓縮459
14.8.4 無損壓縮461
14.8.5 時間冗餘461
14.8.6 運動預測461
14.8.7 MPEG標準462
14.9 趨勢和研究問題465
14.10 文獻討論466
第15章 企業搜索469
15.1 介紹469
15.1.1 企業搜索的特點和應用469
15.1.2 企業搜索軟件470
15.1.3 工作場所搜索471
15.2 企業搜索任務471
15.2.1 搜索支持任務的例子471
15.2.2 搜索類型473
15.2.3 研究企業搜索473
15.3 企業搜索係統的結構474
15.3.1 收集474
15.3.2 提取476
15.3.3 索引477
15.3.4 文本注釋的索引477
15.3.5 查詢處理478
15.3.6 搜索結果的展示479
15.3.7 安全模型480
15.3.8 聯閤/元搜索482
15.4 企業搜索評價484
15.4.1 企業搜索的公開測試集484
15.4.2 企業搜索內部評價485
15.4.3 企業搜索調試486
15.4.4 所能期待的是什麼487
15.5 不滿意的可能原因488
15.6 情境化和個性化490
15.6.1 情境化的控製和工具491
15.6.2 情境化：本地、企業或全球493
15.6.3 輪廓的隱私494
15.6.4 定義、建立和維護輪廓494
15.6.5 用戶建模495
15.6.6 隱式評價496
15.6.7 信息過濾496
15.6.8 社會化推薦係統497
15.7 趨勢和研究問題497
15.8 文獻討論497
第16章 圖書館係統499
16.1 圖書館的信息環境499
16.2 聯機公共檢索目錄500
16.2.1 OPAC和書目記錄501
16.2.2 來自ILS的信息檢索503
16.2.3 混閤圖書館的整閤504
16.2.4 OPAC和最終用戶505
16.2.5 ILS:供應商和産品506
16.3 信息檢索係統與文檔數據庫507
16.3.1 書目和全文數據庫508
16.3.2 數據庫記錄的內容508
16.3.3 聯機産業：數據庫供應商510
16.3.4 來自文檔數據庫的信息檢索511
16.4 組織機構內部的信息檢索514
16.5 趨勢和研究問題515
16.6 文獻討論516
第17章 數字圖書館517
17.1 介紹517
17.2 定義數字圖書館517
17.3 通用架構518
17.4 基本概念519
17.4.1 數字對象和館藏519
17.4.2 元數據和目錄520
17.4.3 資源庫/檔案庫522
17.4.4 服務525
17.5 社會經濟問題527
17.5.1 社會問題527
17.5.2 經濟問題527
17.6 軟件係統528
17.6.1 Greenstone529
17.6.2 Eprints529
17.6.3 DSpace529
17.6.4 Fedora529
17.6.5 ODL530
17.6.6 5S套件530
17.7 數字圖書館案例研究531
17.7.1 聯網學位論文數字圖書館531
17.7.2 國傢科學數字圖書館532
17.7.3 ETANA-DL考古數字圖書館532
17.8 趨勢和研究問題532
17.8.1 評價532
17.8.2 集成533
17.8.3 其他研究挑戰533
17.9 文獻討論534
附錄A 開源搜索引擎535
附錄B 作者簡介549
參考文獻554
索引654
· · · · · · (收起)
讀後感
虽然资料有些陈旧，特别对于发展迅猛的IR领域！但是对于我入门还是比较合适的，看过去没有什么特别难理解的！当然我看的是中译本，不是原版！现在建议看Introduction to Information Retrival!
評分虽然资料有些陈旧，特别对于发展迅猛的IR领域！但是对于我入门还是比较合适的，看过去没有什么特别难理解的！当然我看的是中译本，不是原版！现在建议看Introduction to Information Retrival!
評分虽然资料有些陈旧，特别对于发展迅猛的IR领域！但是对于我入门还是比较合适的，看过去没有什么特别难理解的！当然我看的是中译本，不是原版！现在建议看Introduction to Information Retrival!
評分虽然资料有些陈旧，特别对于发展迅猛的IR领域！但是对于我入门还是比较合适的，看过去没有什么特别难理解的！当然我看的是中译本，不是原版！现在建议看Introduction to Information Retrival!
評分虽然资料有些陈旧，特别对于发展迅猛的IR领域！但是对于我入门还是比较合适的，看过去没有什么特别难理解的！当然我看的是中译本，不是原版！现在建议看Introduction to Information Retrival!
用戶評價
作為一名對用戶體驗有著極緻追求的産品經理，閱讀《現代信息檢索》這本書，對我來說，是一次深入骨髓的“用戶洞察”。我一直認為，好的産品，一定是讓用戶在使用過程中感受到“流暢”和“智能”。而信息檢索，恰恰是用戶與産品交互中最核心的環節之一。這本書從技術的角度，為我剖析瞭“流暢”和“智能”是如何實現的。書中關於“查詢意圖分析”和“結果呈現優化”的章節，讓我看到瞭，如何將復雜的技術轉化為用戶友好的界麵和體驗。例如，它讓我理解瞭，為什麼有時候將搜索結果按照“相關度”排序，會比按照“時間”排序更能滿足用戶的需求。又或者，為什麼在搜索框中提供“自動補全”和“相關搜索建議”，能夠極大地提升用戶的效率。這本書不僅提供瞭技術上的支持，更重要的是，它讓我看到瞭技術與用戶需求的最佳結閤點，為我今後設計更加人性化、高效的信息檢索産品，提供瞭寶貴的靈感和指引。
评分作為一名對新興技術充滿好奇心的學生，閱讀《現代信息檢索》這本書，是一次極其寶貴的學習經曆。它讓我從一個“用戶”的視角，深入到瞭“構建者”的內心世界。我開始理解，我所使用的每一個搜索框，每一個推薦列錶，背後都蘊含著多麼復雜的算法和精妙的設計。書中對“嚮量空間模型”和“深度學習檢索”的介紹，讓我看到瞭信息檢索的未來方嚮。我曾經以為，搜索引擎隻是一個巨大的數據庫，隻要輸入關鍵詞，就能找到對應的文檔。但這本書讓我明白，它更像是一個能夠理解文本“意義”的智能大腦。它通過將文本轉化為高維嚮量，捕捉詞語和文檔之間的深層語義關係。這對我來說，是一種顛覆性的認知。書中還提及瞭“個性化檢索”和“用戶畫像”的重要性，這讓我意識到，未來的信息檢索將越來越注重用戶個體化的需求。這本書不僅提供瞭技術上的知識，更重要的是，它激發瞭我對這個領域的興趣，並讓我開始思考，我是否也能為這個充滿挑戰和機遇的領域做齣貢獻。
评分我一直對“知識”的獲取和組織充滿興趣，所以《現代信息檢索》這本書的齣現，對我來說就像是打開瞭一扇新的大門。它不僅僅是一本關於技術檢索的書，更像是一部關於如何“與知識對話”的哲學指南。書中所描繪的，是從簡單的關鍵詞匹配，到能夠理解語義、捕捉用戶意圖的智能係統，這是一個多麼令人興奮的演變過程！我特彆被書中關於“語義檢索”和“知識圖譜”的部分所吸引。它讓我明白，未來的信息檢索，不再僅僅是查找“詞匯”，而是理解“意義”，是連接“概念”，是構建“關係”。想象一下，當你可以用自然語言提問，而係統能夠理解你所說的“羅馬帝國衰落的原因”，並不僅僅返迴相關的文檔，還能為你梳理齣政治、經濟、軍事等多個維度的解釋，甚至還能推薦相關的曆史學者和研究著作，這該是多麼強大的體驗！這本書讓我對“信息”有瞭更深層次的理解，它不僅僅是零散的文本，更是承載著知識、思想和關聯的有機體。作者用一種非常人性化的方式，解釋瞭那些看似復雜的算法和模型，讓即便是非技術背景的讀者，也能從中領略到信息檢索的魅力。
评分從一名圖書管理員的角度來看，《現代信息檢索》這本書，讓我看到瞭信息管理和知識傳播的未來演進方嚮。在傳統的圖書館工作中，我們依賴於卡片目錄、書目索引，以及經驗豐富的館員來幫助讀者查找書籍。而這本書，則描繪瞭一個更加智能化、自動化、個性化的信息檢索時代。書中對“本體論”和“語義網”的介紹，讓我看到瞭如何將圖書館中的海量圖書信息，以一種更加結構化、關聯化的方式進行組織和呈現。這不僅能夠極大地提升讀者查找資料的效率，還能夠幫助他們發現那些他們可能從未想到過的、但卻與他們研究方嚮高度相關的書籍。這本書也讓我思考，在數字化浪潮下，圖書館的角色將如何轉變，我們如何利用現代信息檢索技術，更好地服務於知識的傳播和文化的傳承。它讓我看到瞭，信息檢索，不僅僅是為瞭找到“某本書”，更是為瞭幫助讀者“找到知識”，並連接“知識的海洋”。
评分在我看來，信息檢索不僅僅是技術問題，更是一個關乎“信息民主化”和“知識獲取公平性”的重要議題。而《現代信息檢索》這本書，恰恰觸及瞭這些更深層次的思考。《現代信息檢索》這本書，讓我看到瞭技術如何改變我們獲取信息的方式，進而影響我們的認知和判斷。書中關於“魯棒性”和“對抗性攻擊”的討論，讓我意識到，信息檢索係統並非完美的，它們也可能被操縱，甚至被誤導。這提醒我在使用信息檢索工具時，需要保持批判性思維，不輕信、不盲從。同時，書中對“可解釋性”的探討，也讓我明白，理解信息檢索係統是如何工作的，有助於我們更好地評估其輸齣結果的可靠性。這本書讓我從一個信息消費者，轉變為一個更具洞察力的信息使用者，我開始思考，如何纔能構建一個更加公正、透明、可靠的信息檢索體係，讓每個人都能平等地獲取有價值的信息。
评分我是一名自由撰稿人，每天都需要在海量的網絡信息中搜集素材，提煉觀點。在我看來，《現代信息檢索》這本書，簡直就是我的“武功秘籍”。在此之前，我依賴的是經驗和運氣，搜集到的信息質量參差不齊，效率也常常不高。而這本書，則為我提供瞭一套係統的方法論。它讓我明白瞭，為什麼有些搜索結果比其他更具參考價值，為什麼有時候簡單的關鍵詞搜索效果並不好。書中對“查詢擴展”和“同義詞識彆”的講解，尤其令我興奮。這意味著我不再需要絞盡腦汁地去猜測那些我不知道的關鍵詞，而是可以通過更智能的方式來拓寬我的搜索範圍。同時，書中關於“召迴率”和“精確率”的概念，也讓我開始重新審視我的信息篩選標準。我需要更多的相關信息（召迴率），但我也需要確保這些信息是準確和有用的（精確率）。這本書就像一個訓練師，教會我如何更精準、更有效地“捕獲”我所需要的信息，從而提升我工作的效率和質量。
评分坦白說，在翻開《現代信息檢索》之前，我對它抱有一種混閤著好奇與些許疑慮的心態。我是一名資深的數據分析師，日常工作與海量數據打交道，信息檢索對我來說並非全然陌生，但總覺得“信息檢索”這個詞，帶有一點學術化、技術化的色彩，似乎離我實操的場景有些距離。然而，這本書帶來的衝擊遠超我的預期。它非常巧妙地將理論知識與實際應用相結閤，讓我看到瞭信息檢索技術是如何驅動著現代互聯網的運行。從網頁搜索到社交媒體的內容推薦，再到企業內部的知識管理係統，這本書都一一進行瞭觸及，並且用生動形象的例子加以闡釋。我尤其欣賞書中關於“用戶意圖理解”和“上下文感知檢索”的討論。這不再是簡單的關鍵詞匹配，而是需要深入挖掘用戶的潛在需求，甚至是考慮到用戶當前的具體情境。這對於我們做個性化推薦和用戶畫像的分析師來說，是極其寶貴的。書中對不同檢索模型在不同場景下的優劣勢分析，也讓我受益匪淺。例如，在處理短文本搜索時，基於關鍵詞的匹配可能更有效；而在需要理解復雜長文本的語義相似度時，基於深度學習的嚮量檢索則錶現更為齣色。這本書讓我深刻意識到，信息檢索並非一成不變的技術，而是一個不斷演進、充滿活力的領域。
评分終於讀完瞭這本《現代信息檢索》，內心湧動著一股強烈的衝動，想要將這份復雜而又令人著迷的學習體驗記錄下來。在開始閱讀之前，我必須承認，我對“信息檢索”這個概念的理解，更多地停留在搜索引擎那簡單直接的界麵上。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它並非僅僅是教我如何更有效地輸入關鍵詞、如何篩選結果，而是帶領我進入瞭一個更為宏大且精深的領域。從早期布爾邏輯的嚴謹，到現代嚮量空間的優雅，再到深度學習模型帶來的革命性突破，作者以一種循序漸進、邏輯清晰的方式，將信息檢索的發展曆程和核心技術娓娓道來。我印象最深刻的是關於“文檔錶示”的章節，它讓我明白，計算機並非真正“理解”文本，而是通過各種數學模型將其轉化為可以進行計算和比較的嚮量。這種將人類語言抽象化的過程，本身就充滿瞭智慧的光芒。書中對TF-IDF、BM25等經典算法的深入剖析，讓我看到瞭傳統信息檢索的精妙之處，理解瞭它們如何在有限的計算資源下，最大化地提高檢索的相關性。同時，作者對新興技術，如詞嵌入、Transformer模型等的介紹，更是讓我大開眼界，感受到瞭人工智能在信息檢索領域帶來的巨大潛力。這本書的閱讀過程，與其說是一次知識的獲取，不如說是一次思維方式的重塑。我開始以一種全新的視角看待我每天都在使用的各種搜索引擎、推薦係統，甚至是對抗性檢索模型，都變得不再神秘。
评分作為一個曆史係的研究生，我通常的關注點在於文獻的溯源、文本的考證，以及曆史事件的邏輯關聯。因此，《現代信息檢索》這本書，一開始並沒有在我“必讀”的書單中。然而，一次偶然的機會，我開始接觸到它，並且一發不可收拾。它為我提供瞭一個全新的視角來審視我的研究方法。我意識到，我每天都在進行一種“信息檢索”，隻不過我的工具是我的大腦、我的記憶，以及那些陳舊的圖書館索引卡片。這本書讓我看到瞭，計算機是如何模擬和優化這個過程的。它讓我明白，我們如何將曆史文獻進行數字化，如何建立索引，如何通過關鍵詞、甚至是更復雜的語義模型來查找相關資料。書中關於“查詢理解”和“相關性排序”的章節，讓我反思我自己在查找資料時，是如何界定“相關性”的。是關鍵詞的重閤度？還是概念的相似度？亦或是作者之間的引用關係？這本書讓我對這些問題有瞭更係統、更深入的思考。它甚至讓我開始思考，如果我能將我的研究領域中的專業術語、曆史人物、事件之間的關係，用一種數據化的方式錶示齣來，那將是多麼強大的工具！
评分作為一名軟件工程師，我對《現代信息檢索》的評價，更多地是從工程實現的視角齣發。在我看來，這本書的內容不僅理論紮實，而且在技術實現上有著很高的參考價值。書中對各種檢索算法的描述，都足夠詳細，甚至包含瞭對算法復雜度、內存占用等工程化考量的初步討論。例如，關於倒排索引的構建和維護，書中提供瞭多種方案，並分析瞭各自的優缺點，這對於我們在實際開發中選擇閤適的數據結構非常有幫助。另外，書中對大規模分布式檢索係統的設計理念也有涉及，這對於我們構建高可用、高性能的搜索服務至關重要。我特彆喜歡它對“相關性度量”和“排序模型”的深入講解。這直接關係到用戶能否找到他們想要的信息。從傳統的PageRank到基於學習的排序（Learning to Rank），書中都給齣瞭清晰的脈絡。特彆是對Learning to Rank的介紹，讓我看到瞭機器學習技術如何被應用到優化檢索排序的實際問題中。這本書的知識體係非常完整，從底層的索引結構，到中層的算法模型，再到頂層的用戶體驗設計，都有所涵蓋。它為我提供瞭一個構建高效、智能信息檢索係統的理論框架和實踐指導。
评分我一周的夥食費就這麼沒瞭。。。
评分一半科學 一半藝術
评分我一周的夥食費就這麼沒瞭。。。
评分一半科學 一半藝術
评分深入淺齣啊，作者們的錶達能力真好！！這本書光是列參考文獻就列瞭100多頁。。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有