Combinatorial Pattern Matching pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Farach-Colton, Martin (EDT)

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:1998-08-13

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540647393

丛书系列:

图书标签:

• 组合数学
• 模式匹配
• 算法
• 字符串算法
• 生物信息学
• 数据挖掘
• 计算机科学
• 形式语言
• 离散数学
• 计算生物学

《文本检索与模式发现》 在信息爆炸的时代，如何高效地从海量文本数据中挖掘出有价值的信息，是计算机科学领域持续关注的焦点。 《文本检索与模式发现》一书深入探讨了这一核心问题，为读者提供了一套全面而系统的理论框架与实践方法。本书不仅梳理了文本检索领域的经典算法与前沿技术，更将目光投向了更广阔的模式发现领域，将两者有机地结合起来，揭示了文本数据背后隐藏的深层结构与规律。 本书开篇，从信息检索的基础概念入手，系统阐述了倒排索引、布尔模型、向量空间模型等核心检索技术。读者将了解如何构建高效的索引结构，如何根据用户查询匹配相关文档，以及如何评估检索结果的准确性与召回率。随后，本书将视角扩展到更复杂的文本匹配场景，深入剖析了模糊匹配、近似匹配等技术，为处理拼写错误、变体词汇以及部分匹配的需求提供了解决方案。 然而，本书的价值远不止于此。它着重强调了“模式发现”这一更具深度和前瞻性的主题。在这里，“模式”不再仅仅局限于精确的字符串匹配，而是泛指文本中重复出现、具有特定结构或语义关系的子序列、短语、句子甚至段落。本书详细介绍了多种从文本中自动发现这些模式的技术。 在字符串模式发现方面，本书将深入讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，解释其如何通过预处理模式串来避免不必要的比较，从而实现线性的匹配时间。同时，也会介绍Boyer-Moore算法，分析其在实际应用中通过“坏字符”和“好后缀”规则带来的显著效率提升。对于更复杂的模式，如正则表达式匹配，本书将剖析其背后的有限自动机理论，并介绍高效的匹配实现。 除了精确的字符串模式，本书还关注具有一定灵活性的模式。例如，对于允许一定数量错误的模式匹配，本书将介绍编辑距离（Edit Distance）的概念，并详细阐述Levenshtein距离等算法，展示如何计算两个字符串之间插入、删除、替换的最小操作次数。这对于处理语音识别错误、DNA序列比对等问题至关重要。 进一步地，本书将探索更具结构性的模式发现。例如，在词组或短语模式的发现上，将介绍基于统计的方法，如N-gram模型，分析连续出现词语的频率，从而识别出常见的词组。对于更复杂的短语结构，还会介绍依赖解析（Dependency Parsing）等自然语言处理技术，以便发现具有特定语法结构的短语模式。 本书的另一大亮点是其对“序列模式挖掘”的深入探讨。这涵盖了在大量序列数据中发现频繁出现的子序列。例如，在用户浏览行为日志中，发现用户经常遵循的浏览路径；或者在基因序列中，发现具有特定功能的DNA片段。本书将介绍AprioriAll、GSP（Generalized Sequential Patterns）等经典算法，解释它们如何通过剪枝和生成来高效地挖掘频繁序列模式。 为了应对大规模文本数据带来的挑战，本书还 devotes considerable space to data structures and algorithms optimized for efficiency. It delves into the intricacies of suffix trees and suffix arrays, showcasing their power in solving a wide array of string-related problems, including finding the longest common substring, the longest repeated substring, and performing fast pattern searching. The explanations will be thorough, detailing the construction algorithms for these data structures and illustrating their applications with concrete examples. Furthermore, the book bridges the gap between theoretical algorithms and practical implementation. It discusses various indexing techniques beyond basic inverted indexes, such as positional indexes and phrase indexes, which are crucial for sophisticated retrieval tasks. The principles of compression techniques relevant to text indexing will also be covered, aiming to reduce storage space and improve retrieval speed. Crucially, the book addresses the nuances of real-world text data. It examines techniques for handling noise, such as stop word removal, stemming, and lemmatization, which are essential preprocessing steps for accurate pattern matching and information retrieval. The impact of different text encodings and character sets will also be considered, ensuring the reader is equipped to handle diverse textual sources. The applications of the techniques discussed are vast and varied. The book will illustrate how these concepts are applied in fields such as web search engines, plagiarism detection, bioinformatics, document analysis, and even in understanding user behavior on digital platforms. By providing a solid foundation in both retrieval and pattern discovery, this book empowers readers to tackle complex data analysis challenges and extract meaningful insights from textual information. The narrative flow of the book is designed to be progressive and engaging. Each chapter builds upon the concepts introduced previously, ensuring a coherent learning experience. The explanations are clear, concise, and supported by illustrative examples and pseudocode where appropriate. Theoretical discussions are grounded in practical considerations, making the knowledge transferable to real-world scenarios. In summary, 《文本检索与模式发现》 is an indispensable resource for anyone seeking to master the art of extracting information and discovering hidden structures within textual data. It offers a comprehensive journey from fundamental retrieval techniques to advanced pattern discovery algorithms, equipping readers with the knowledge and skills necessary to navigate and leverage the ever-growing world of text.

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《Combinatorial Pattern Matching》这本书，给我的感觉就像是在攀登一座学术高峰。它不是那种可以轻松游走的平原，而是需要你付出努力，一步步向上攀登。书中的内容，严格来说，对于很多非专业人士来说可能具有一定的挑战性，因为它深入到了组合数学的许多核心概念，并且将其与模式匹配这一具体而重要的应用领域紧密结合。我个人在阅读过程中，受益匪浅。它并非简单地罗列算法，而是着重于对算法背后数学原理的深入挖掘。例如，书中对于某些组合计数问题的分析，以及如何利用这些分析来设计更高效的匹配算法，让我大开眼界。我特别喜欢它在引入一个新概念时，总是会先铺垫相关的背景知识，然后再进行深入的讲解，这种结构非常有助于读者理解。当然，这本书也要求读者具备一定的数学基础，尤其是离散数学和一些图论的知识。如果你对模式匹配的理论基础感到好奇，或者希望在算法设计方面有所提升，这本书绝对是一个极佳的选择。它会让你从更深层次理解模式匹配的“为什么”和“怎么做”。

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初次翻开《Combinatorial Pattern Matching》，我便被其扎实的学术功底所折服。这本书并非以花哨的图解或通俗的类比来吸引读者，而是直击核心，深入浅出地剖析了组合学与模式匹配的内在联系。它所涵盖的知识点非常丰富，从基础的组合计数原理，到复杂的图论算法，再到特定模式匹配的优化技术，几乎涵盖了该领域的重要方面。作者的写作风格一丝不苟，公式的推导严谨而完整，算法的描述清晰而精确，这对于希望深入理解原理的读者来说，无疑是一本不可多得的宝藏。阅读过程中，我常常需要反复咀嚼其中的概念，甚至动笔演算，才能真正领会其精髓。但正因如此，它所带来的知识收获是巨大的。我尤其欣赏它对于算法复杂度的分析，以及如何通过巧妙的组合学方法来优化匹配效率。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维的训练，它教会我如何从问题的本质出发，利用数学工具来寻找最优解。对于那些在学术研究或工程实践中需要深入理解模式匹配底层原理的人来说，这本书绝对是必读之作。

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拿到《Combinatorial Pattern Matching》这本书，我立刻被其深邃的学术气息所吸引。这本书的编排结构非常清晰，从基础的组合学概念出发，逐步过渡到复杂的模式匹配算法及其在不同领域的应用。作者的写作风格非常务实，注重理论与实践的结合，每一个算法的介绍都伴随着详细的数学证明和性能分析。我尤其欣赏它在讨论某个特定模式匹配问题时，会先对其进行详细的数学建模，然后再引入相应的组合学工具来解决。这种方法论让我受益匪浅，它不仅教会了我如何解决具体的问题，更重要的是培养了我解决问题的通用思维方式。书中对一些前沿算法的介绍也让我眼前一亮，它展现了该领域不断发展的活力。这本书适合那些希望深入理解模式匹配底层原理，并希望能够将其应用于实际问题解决的读者。它需要一定的耐心和数学功底，但只要你愿意投入，这本书必将成为你宝贵的知识财富。

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这本书真是让人眼前一亮！书名《Combinatorial Pattern Matching》本身就充满了学术的严谨和探索的魅力。从我个人的阅读体验来说，它并非那种容易入口的消遣读物，而是更像一本精心打磨的工具书，每一个概念、每一个算法都经过了反复的推敲和验证。我特别喜欢它在介绍复杂概念时循序渐进的方式，就像一位经验丰富的导师，一步步地引导你穿越迷宫般的理论。它没有为了迎合大众而牺牲内容的深度，相反，它坚定地走在探索前沿的道路上，将抽象的组合数学原理与具体的模式匹配应用巧妙地结合起来。读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在培养一种解决问题的思维方式。那些精巧的证明和算法分析，虽然有时会让人绞尽脑汁，但当你最终理解并掌握它们时，那种成就感是无与伦比的。它对细节的关注到了极致，每一个前提条件、每一个证明步骤都清晰可见，这对于我这样一个追求严谨的人来说，简直是福音。这本书让我对组合学在计算机科学中的重要性有了全新的认识，它不仅仅是理论的基石，更是解决实际问题的强大武器。

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坦白说，《Combinatorial Pattern Matching》这本书，确实给我带来了不小的学习压力，但更多的是一种智力上的满足感。它就像一本精心打磨的教科书，每一个章节都像是一个独立而又相互关联的数学谜题。书中的理论推导严谨细致，逻辑链条清晰得如同精密机械。我印象特别深刻的是，作者在介绍某个算法时，会详细阐述其在不同场景下的适用性和局限性，并结合实际的例子进行说明，这让我能够更好地理解算法的精髓。它并非那种“一次性读完”的书籍，而是需要你反复研读，甚至在工作中将其作为参考工具。我尤其喜欢书中对于一些经典组合问题的巧妙解答，以及如何将这些解答转化为高效的模式匹配策略。这本书的写作风格偏向于严谨的学术论述，少有冗余的表述，每一个字都似乎承载着深刻的含义。如果你希望在模式匹配领域打下坚实的理论基础，或者想深入了解算法的数学根基，那么这本书绝对是你的不二之选。

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