具体描述
《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》是斯坦福大学信息检索和挖掘课程的首选教材之一，并已成为全球主要大学信息检索的主要教材。《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》理论和实践并重，深入浅出地给出了海量信息数据处理的整套解决方案，包括压缩、索引和查询的方方面面。其最大的特色在于不仅仅满足信息检索理论学习的需要，更重要的是给出了实践中可能面对的各种问题及其解决方法。
《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》作为斯坦福大学信息检索课程的教材之一，具有一定的阅读难度，主要面向信息检索专业高年级本科生和研究生、搜索引擎业界的专业技术人员和从事海量数据处理相关专业的技术人员。
作者简介
目录信息
1.1 文档数据库（DOCUMENT DATABASES）
1.2 压缩（COMPRESSION）
1.3 索引（INDEXES）
1.4 文档索引
1.5 MG海量文档管理系统
1.6 进一步阅读
第2章 文本压缩
2.1 模型
2.2 自适应模型
2.3 哈夫曼编码
范式哈夫曼编码
计算哈夫曼编码长度
总结
2.4 算术编码
算术编码是如何工作的
实现算术编码
保存累积计数
2.5 符号模型
部分匹配预测
块排序压缩
动态马尔科夫压缩
基于单字的压缩
2.6 字典模型
自适应字典编码器的LZ77系列
LZ77的Gzip变体
自适应字典编码器的LZ78系列
LZ78的LZW变体
2.7 同步
创造同步点
自同步编码
2.8 性能比较
压缩性能
压缩速度
其他性能方面的考虑
2.9 进一步阅读
第3章 索引
3.1 样本文档集合
3.2 倒排文件索引
3.3 压缩倒排文件
无参模型（Nonparameterized models）
全局贝努里模型
全局观测频率模型（Global observed frequency model）
局部贝努里模型（Local Bernoulli model）
有偏贝努里模型（Skewed Bernoulli model）
局部双曲模型（Local hyperbolic model）
局部观测频率模型（Local observed frequency model）
上下文相关压缩（Context-sensitive compression）
3.4 索引压缩方法的效果
3.5 签名文件和位图
签名文件
位片签名文件（Bitsliced signature files）
签名文件分析
位图
签名文件和位图的压缩
3.6 索引方法的比较
3.7 大小写折叠、词根化和停用词
大小写折叠
词根化
影响索引长度的因素
停用词（stop word）
3.8 进一步阅读
第4章 查询
4.1 访问字典的方法
访问数据结构
前端编码（Front coding）
最小完美哈希函数
完美哈希函数的设计
基于磁盘的字典存储
4.2 部分指定的查询术语
字符串暴力匹配（Brute-force string matching）
用n-gram索引
循环字典（Rotated lexicon）
4.3 布尔查询（BOOLEAN QUERY）
合取查询（conjunctive query）
术语处理顺序
随机访问和快速查找
分块倒排索引
非合取查询（Nonconjunctive query）
4.4 信息检索和排名
坐标匹配（Coordinate matching）
内积相似度
向量空间模型
4.5 检索效果评价
召回率和精确率
召回率-精确率曲线
TREC项目 208
万维网搜索（World Wide Web Searching）
其他有效性评价方法
4.6 余弦法实现
文档内频率
余弦值的计算方法
文档权重所需的内存
累加器内存
快速查询处理
按频率排序的索引
排序
4.7 交互式检索
相关性反馈
概率模型
4.8 分布式检索
4.9 进一步阅读
第5章 索引构造
第6章 图像压缩
第7章 文本图像
第8章 混合图文
第9章 系统实现
第10章 信息爆炸
附录A MG系统指南
附录B 新西兰图书馆
· · · · · · (收起)
读后感
The computer revolution has produced a society that feeds on information. Yet much of the information is its raw form: data. There is no shortage of this raw material. It is created in vast quantities by financial transactions, legal proceedings, and govern...
评分相对于Introduction to Information Retrieval来说 这本书太老了，基本上就前几章还算比较有用 要知道这本书是在Google普及前出版的(1999年) 帮助Google成名的Link Analysis才刚刚发表不久 另外也缺少了机器学习在信息检索中应用的介绍 如果不是信息检索的初学者，不推荐购买
评分相对于Introduction to Information Retrieval来说 这本书太老了，基本上就前几章还算比较有用 要知道这本书是在Google普及前出版的(1999年) 帮助Google成名的Link Analysis才刚刚发表不久 另外也缺少了机器学习在信息检索中应用的介绍 如果不是信息检索的初学者，不推荐购买
评分 评分书内容是数据处理的经典教材，不过买的同学注意，别买重了，这本书与2009年电子工业出版社出版的<<深入搜索引擎>>内容完全一样。 这是上一本书的链接： http://book.douban.com/subject/3729518/ 两本书不同的地方： 1.价格 2.译者序的时间签名：一个是2009年，一个是2013年 3...
用户评价
这本书的书名叫做《深入搜索引擎》，我拿到这本书的时候，完全是被这个名字吸引住了。我一直对搜索引擎背后的原理充满好奇，总觉得那里隐藏着许多不为人知的奥秘。你知道吗，我们每天都在使用搜索引擎，无论是查找资料、解决问题，还是仅仅是消遣娱乐，它都扮演着不可或缺的角色。但我们是否真的了解它是如何工作的？又是如何从浩瀚的网络信息中，在毫秒之间将最符合我们需求的答案呈现出来的？这本书给了我一个非常棒的切入点。我尤其对它提到的“爬虫”和“索引”技术很感兴趣。想象一下，无数的小机器人（也就是爬虫）在互联网上不知疲倦地奔跑，搜集着海量的信息，然后这些信息被精心组织、分类，就像一个庞大的图书馆，而搜索引擎就是那个最聪明的图书管理员，能够瞬间找到你想要的任何一本书。这本书没有让我失望，它用一种非常直观的方式，将这些复杂的概念一点点剖析开来，让我感觉自己仿佛置身于一个信息世界的幕后，看到了那些驱动一切运转的齿轮。这本书的讲解方式，不是那种枯燥的技术手册，而是带着一种探索的乐趣，让我沉浸其中，时不时还会因为一些巧妙的设计而发出惊叹。
评分我最近才开始接触《深入搜索引擎》这本书，而且我得说，它给我带来了相当大的惊喜。我原本以为这本书可能会充斥着大量的技术术语和晦涩的公式，但出乎意料的是，它的语言非常流畅，并且充满了画面感。作者通过大量的类比和生动的描述，将那些原本抽象的技术概念具象化了。比如，它在解释“网页抓取”时，用了“数字时代的勘探队”来比喻爬虫，非常形象。还有在讲解“语义分析”时，更是将搜索引擎比作一个善于倾听和理解的“超级大脑”，能够捕捉到我们搜索意图背后的真正含义。读这本书的时候，我常常会时不时地停下来，回味一下刚刚读到的内容，然后感叹一句“原来是这样！”。这种豁然开朗的感觉，是学习新知识最美妙的体验之一。我特别喜欢它对于“用户行为分析”的探讨，这部分让我了解到，搜索引擎不仅仅是被动地接收指令，它还在不断地学习和适应我们的需求，甚至能够预测我们可能感兴趣的内容。这本书真的像一本指南，带领我一步步揭开了搜索引擎神秘的面纱，让我对其有了全新的认识。
评分说实话，一开始拿到《深入搜索引擎》的时候，我有点担心它会太过于学术化，毕竟“深入”这两个字就暗示着一定的专业性。但读了几页之后，我发现我的担忧完全是多余的。这本书的作者显然非常擅长将复杂的概念转化为易于理解的语言，而且非常注重逻辑性和条理性。我最喜欢它对“排名算法”的阐述。想想看，为什么有些搜索结果会排在前面，而有些却默默无闻？这背后一定有一套精密的规则。这本书就详细地解释了这些规则是如何制定的，以及它们是如何随着时间的推移而不断演变的。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是让你理解“为什么这么做”。我甚至觉得，这本书不仅仅是关于搜索引擎本身，它更像是一堂关于信息组织、信息筛选、信息推荐的生动课程。它让我重新审视了自己在网络上获取信息的方式，也让我更加理解了信息传播的逻辑。书中的很多例子都非常贴近实际，读起来一点也不枯燥，反而充满了启发性。我甚至开始思考，这些原理是否也可以应用到其他领域，比如内容推荐系统，或者知识管理？这本书的价值，远不止于对搜索引擎的了解。
评分我最近才拜读了《深入搜索引擎》这本书，而且我可以毫不夸张地说，这本书极大地拓展了我对互联网运作的理解。我之前一直认为搜索引擎就是一个巨大的数据库，输入关键词就能找到答案，但这本书让我看到了隐藏在其背后的庞大工程和精妙设计。它详细地介绍了搜索引擎如何从海量的网络信息中筛选出有用的内容，如何对这些内容进行分析和组织，最终形成一个能够快速响应用户查询的系统。我尤其被书中关于“信息检索模型”的部分所吸引，它让我明白了为什么有些搜索结果比其他结果更相关，以及搜索引擎是如何通过不断优化算法来提升搜索质量的。书中的讲解方式非常清晰，作者用了很多生动的例子来解释复杂的概念，让我即使没有深厚的技术背景，也能轻松理解。读这本书的过程中，我多次产生“原来如此”的感叹，它让我看到了信息技术发展的巨大力量，也让我对未来的信息获取方式充满了期待。这本书不仅让我了解了搜索引擎，更让我对整个信息科学领域产生了浓厚的兴趣。
评分《深入搜索引擎》这本书，与其说是一本技术书籍，不如说它是一堂关于“信息智慧”的启蒙课。我一直以来都对信息是如何被发现、被组织、被呈现的感到好奇，而这本书则给了我一个非常透彻的答案。它没有像某些书籍那样，停留在表面介绍一些基本概念，而是深入到搜索引擎的核心机制，比如“倒排索引”是如何工作的，以及“PageRank算法”背后的数学原理。但最让我印象深刻的是，这本书并没有让这些技术细节显得枯燥乏味，而是将它们巧妙地融入到对搜索引擎整体运作逻辑的阐释中。它让你明白，每一个环节、每一个算法，都是为了更好地服务于用户，让你在最短的时间内找到最需要的信息。我尤其喜欢它对“搜索意图理解”的探讨，这部分让我意识到，现代搜索引擎已经不仅仅是关键词的匹配，它更像是在尝试理解人类的思维方式，捕捉到我们搜索背后的真实需求。读完这本书，我感觉自己不仅仅是对搜索引擎有了更深的理解，更是对整个信息时代的运作方式有了一种全新的认知，这种启迪是无价的。
评分书是好书，翻译有点糟糕。。
评分正想看电子版，没想到方波桌上有 尝试着看了第一章，个人觉得这本书写得不好，组织和逻辑性不强，内容倒是比较充实的，现今不准备再看下去了，以后再说吧。。。
评分[先前所读]几个月前阅读的，不是很透彻，有时间再读
评分比较老
评分正想看电子版，没想到方波桌上有 尝试着看了第一章，个人觉得这本书写得不好，组织和逻辑性不强，内容倒是比较充实的，现今不准备再看下去了，以后再说吧。。。
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