数据库技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电

作者:陈刚

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:2007-9

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787508449760

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库技术
• 数据库应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 信息技术
• 计算机科学
• 数据存储
• 数据库系统

《信息检索与知识组织：从原理到实践》 一、 导论：信息时代的基石与挑战 在信息爆炸的今天，如何高效地获取、组织和利用海量数据，已成为衡量社会生产力和个人竞争力的重要标准。本书《信息检索与知识组织：从原理到实践》聚焦于信息管理科学领域的核心议题，旨在为读者构建一个全面、深入且具有实操性的知识框架。我们不探讨数据库的底层物理存储结构、事务管理或SQL语言的具体语法，而是将视角提升至信息系统的顶层设计与用户交互层面，即“如何让用户找到他们需要的信息，并以最符合人类认知的方式呈现出来”。 本书共分为六大部分，结构清晰，层层递进。 第二部分：信息组织与知识表示的理论基础 (Theoretic Foundations of Information Organization) 本部分是全书的理论基石，深入剖析信息组织的概念模型与哲学基础。我们首先梳理了信息、数据和知识三者之间的本质区别与相互关系，强调信息组织并非简单的数据分类，而是对人类认知的映射与重构。 2.1 信息本体论与语义学基础： 详细阐述了信息本体（Ontology）的构建原则，包括概念的界定、关系的类型（如层级关系、因果关系、从属关系）及其在知识图谱构建中的应用潜力。讨论了元数据（Metadata）在描述、发现和管理信息资产中的关键作用，重点区分了描述性元数据、结构性元数据和管理性元数据。 2.2 经典分类法与标引体系： 回顾了杜威十进制分类法（DDC）、美国国会图书馆分类法（LCC）等传统分类体系的演进历程与局限性。重点介绍主题标引理论，包括词表（Thesaurus）的编制规范、术语控制（Term Control）技术，以及如何通过规范化的受控词表（Controlled Vocabulary）来解决同义、异义和上位/下位词的歧义问题，确保信息标引的一致性和检索的准确性。 第三部分：信息检索模型与算法 (Models and Algorithms for Information Retrieval) 本部分是本书的核心技术篇章，聚焦于如何设计和评估信息检索系统。我们严格区分了传统模型与现代模型，而不涉及关系代数或数据模型设计。 3.1 经典检索模型： 详细解析了布尔模型（Boolean Model）的逻辑运算基础及其在精确检索中的应用。随后，重点剖析了向量空间模型（Vector Space Model, VSM），包括文档和查询的向量化过程、词频-逆文档频率（TF-IDF）的权重计算方法，以及余弦相似度（Cosine Similarity）在衡量相关性中的地位。我们也会探讨概率模型（如概率排序原理，Probabilistic Ranking Principle）的基本框架。 3.2 现代检索与排序机制： 深入探讨了基于概率排序的经典模型——BM25（Best Match 25）算法的原理、参数设置及其在搜索引擎中的广泛应用。本节还将介绍排序学习（Learning to Rank, LTR）的基本思想，即如何利用机器学习技术优化检索结果的排序。 3.3 文本的预处理与索引构建： 详细介绍文本挖掘的前期处理步骤，如分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）和停用词过滤。重点阐述倒排索引（Inverted Index）的结构、构建过程及其对于实现高速查询响应的决定性意义。 第四部分：搜索系统的评估与用户体验 (Evaluation and User Experience in Search Systems) 一个信息检索系统的好坏，最终取决于其评估标准和用户的使用感受。本部分专注于量化评估方法和人机交互设计。 4.1 检索系统性能评估指标： 明确区分了准确性（Precision）和召回率（Recall）的概念。详细讲解如何使用精确率-召回率曲线（P-R Curve）、平均精确率（Average Precision, AP）和平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank, MRR）等指标来科学地评估检索系统的性能。 4.2 用户行为与交互设计： 分析了用户查询的类型（导航型、信息型、事务型）及其背后的意图。探讨了人机交互（HCI）在检索界面设计中的原则，包括查询建议（Query Suggestion）、自动补全、以及结果展示的有效性（如摘要的生成与显示）。 第五部分：面向语义的搜索与新兴技术 (Semantic Search and Emerging Technologies) 随着自然语言处理（NLP）的发展，信息检索正从基于关键词匹配转向基于语义理解。 5.1 词嵌入与语义匹配： 介绍词向量（Word Embeddings）技术，如Word2Vec和GloVe，它们如何捕捉词语的语义关系。探讨如何利用这些向量进行更深层次的语义匹配，超越字面上的文本重合。 5.2 知识图谱在检索中的应用： 阐述知识图谱（Knowledge Graph）如何提供结构化的知识支持，实现“实体链接”（Entity Linking）和“事实性问答”（Factoid Question Answering），从而极大地提升对复杂查询的理解能力。 5.3 推荐系统基础： 简要介绍协同过滤（Collaborative Filtering）和基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）的基本原理，将其视为信息发现的一种补充机制。 第六部分：信息组织与检索的未来趋势 本书最后展望了信息组织和检索领域的前沿发展，如多模态信息检索（图像、视频、音频的检索挑战）、隐私保护的检索技术（如安全多方计算在搜索中的应用），以及可解释性AI在优化检索排序中的作用。 本书面向所有对信息管理、信息科学、图书馆学、互联网搜索技术以及人机交互感兴趣的专业人士、研究人员和高年级本科生。它提供的是对信息如何被组织、存储、发现和评估的深刻洞察，而非具体的数据存储与管理工具的编程指南。

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这本《数据库技术及应用》的封面设计真是朴实无华，拿到手里沉甸甸的，感觉内容肯定很扎实。我刚开始翻阅的时候，就被它详尽的理论阐述给镇住了。书里对关系代数和元组演算的讲解深入到骨子里，每一个公式推导都清晰可见，简直就像是跟着一位老教授在一步步拆解复杂的数学谜题。对于我这种对底层原理有着强烈求知欲的人来说，光是理解这些基础理论就已经收获颇丰了。作者似乎对理论的严谨性有着近乎苛刻的要求，每一个概念的提出都伴随着大量的背景铺垫和逻辑论证，读起来虽然需要集中百分之两百的注意力，但一旦理解了，那种豁然开朗的感觉是其他任何教科书都无法比拟的。比如，书中对“范式理论”的剖析，不是简单地罗列1NF、2NF、3NF的定义，而是花了大量篇幅去解释为什么会有这些规范，它们解决的是哪些深层次的数据冗余和异常问题，甚至还探讨了BCNF与3NF之间细微的差别和实际应用中的权衡，这对于我未来设计大型、高并发的系统架构，无疑是提供了坚实的理论基石。这本书真正体现了“技术源于理论”的精髓，让人不得不佩服作者深厚的学术功底。

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这本书的排版和印刷质量简直是一场视觉的灾难，让我怀疑是不是上个世纪的印刷品。字体大小不一，很多公式的下标和上标挤在一起，像是一团乱麻，初次接触这个领域的读者光是辨认符号可能就要花费额外的时间和精力。更令人抓狂的是，书中对于关键术语的定义和引用标注似乎有些随意，有时候一个非常重要的概念，它在一句话中被带过，没有足够的强调和区分。我记得有一次在学习索引结构时，为了区分B+树和B树在叶子节点上的差异，我不得不来回翻阅好几页，试图找到那个清晰的对比图表，结果发现，作者更倾向于用大段的文字来描述这些差异，而不是用一个简洁的表格来概括。对于需要快速检索和对比知识点的学习者来说，这种阅读体验无疑是低效且令人沮丧的。我真心希望再版时，能请专业的排版设计师重新梳理一下版式，让这些复杂的计算机科学概念能够以更易于消化和记忆的方式呈现出来。

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说实话，这本书的实战指导部分给我的感觉是“高屋建瓴，略显抽象”。我期望看到更多具体的、可以立刻复制粘贴到我的开发环境中的SQL代码示例，以及针对不同业务场景的优化技巧。然而，书中更多的是对“如何设计一个好的事务模型”进行宏观的探讨，比如ACID特性的哲学意义，并发控制算法（如两阶段锁定）的理论模型和性能瓶颈分析。这些内容无疑是重要的，它们帮助我从更高的视角去审视数据库操作的本质，理解为什么我的慢查询优化总是在原地打转——也许问题根源在于我忽略了锁粒度和隔离级别之间的微妙关系。但是，当我试图将这些理论映射到PostgreSQL或MySQL的实际查询语句时，会感觉到一个不小的鸿沟。书中的案例更偏向于概念性的演示，缺少那种“手把手带你跑通一个实际项目”的贴近感。我花了很大精力去阅读关于分布式事务和两阶段提交（2PC）的章节，理论上解释得很清楚，但要真正部署和调试一个跨多节点的2PC系统，书中的指导远远不够，我还是得依赖大量的在线文档和社区经验来弥补这块的空白。

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我发现这本书在历史脉络的梳理上做得相当出色，这让我对整个数据库技术的发展历程有了一个宏观的认识。开篇部分追溯了早期的网络模型和层次模型，然后详细描述了关系模型的横空出世如何彻底改变了数据管理的格局。作者似乎很注重“为什么”而非仅仅是“是什么”，例如，他会深入探讨Codd先生提出关系模型的历史背景，以及当时业界对于数据独立性的迫切需求。通过这种历史的叙事方式，我不再是孤立地学习SQL语法或事务管理，而是将它们置于一个不断演进的技术图谱中去理解。这种宏大的视角帮助我更好地把握了技术的迭代规律，理解了为什么某些过时的技术（比如日志型事务处理）仍然在特定场景下有其存在的价值。虽然对纯粹的编码实践者来说，这些历史回顾可能显得有些冗长，但对于想要成为数据库架构师或资深技术专家的人而言，这种对技术“基因”的理解，是不可或缺的知识沉淀。

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令我印象最为深刻的是它对数据仓库和ETL过程的介绍，这部分内容简直是打开了我看待数据处理的新世界大门。作者在这部分投入了巨大的篇幅，详细阐述了从OLTP系统到OLAP系统的思维转变，以及数据集成中清洗、转换和加载的复杂性。书中详细分析了“雪花模型”和“星型模型”的优缺点，并结合了商业智能（BI）工具的需求，解释了为什么维度建模比传统的范式设计在分析场景下更受欢迎。尤其是关于维度退化和事实表粒度设计的那几节，写得非常精辟，让我明白了为什么很多数据分析报告的结果会产生偏差——根源往往出在初始的数据模型设计上。这本书并没有止步于理论，它还探讨了数据湖、数据治理这些前沿概念，虽然只是点到为止，但也为我指明了未来学习和研究的方向。这种将传统数据库理论与现代大数据分析实践紧密结合的视角，是许多同类教材所不具备的宝贵价值。

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