Faceted Search (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services)

Faceted Search (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Morgan & Claypool Publishers
作者:Daniel Tunkelang
出品人:
页数:94
译者:
出版时间:2009-06
价格:USD 35.00
装帧:Paperback
isbn号码:9781598299991
丛书系列:
图书标签:
  • 信息检索
  • IR
  • 搜索引擎
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具体描述

We live in an information age that requires us, more than ever, to represent, access, and use information. Over the last several decades, we have developed a modern science and technology for information retrieval, relentlessly pursuing the vision of a "memex" that Vannevar Bush proposed in his seminal article, "As We May Think." Faceted search plays a key role in this program. Faceted search addresses weaknesses of conventional search approaches and has emerged as a foundation for interactive information retrieval. User studies demonstrate that faceted search provides more effective information-seeking support to users than best-first search. Indeed, faceted search has become increasingly prevalent in online information access systems, particularly for e-commerce and site search. In this lecture, we explore the history, theory, and practice of faceted search. Although we cannot hope to be exhaustive, our aim is to provide sufficient depth and breadth to offer a useful resource to both researchers and practitioners. Because faceted search is an area of interest to computer scientists, information scientists, interface designers, and usability researchers, we do not assume that the reader is a specialist in any of these fields. Rather, we offer a self-contained treatment of the topic, with an extensive bibliography for those who would like to pursue particular aspects in more depth. Table of Contents: I. Key Concepts / Introduction: What Are Facets? / Information Retrieval / Faceted Information Retrieval / II. Research and Practice / Academic Research / Commercial Applications / III. Practical Concerns / Back-End Concerns / Front-End Concerns / Conclusion / Glossary

面向信息组织与检索的挑战:多维度搜索的深度探索 在信息爆炸的时代,用户获取所需信息的能力,与其说是依赖信息的数量,不如说是取决于信息的可访问性和可定位性。然而,传统的信息检索方式往往难以应对海量、异构数据源带来的挑战。用户常常面临信息过载、定位困难、搜索效率低下等问题,传统的关键词匹配也难以充分捕捉用户意图的复杂性和细微差别。 《多维度搜索》(Faceted Search)一书,深刻剖析了当前信息组织与检索领域的核心难题,并聚焦于一种革新性的解决方案——多维度搜索(Faceted Search)。这本书并非简单介绍多维度搜索的“是什么”,而是深入探究其“为什么”和“如何”。它为读者提供了一个全面的视角,去理解这一技术如何重塑我们与信息互动的方式。 理解多维度搜索的核心理念 本书首先会带领读者深入理解多维度搜索的基石。它不仅仅是简单的分类或过滤,而是一种能够将信息属性(即“维度”)主动、动态地呈现给用户的搜索范式。想象一下,当你浏览在线零售网站时,看到的“品牌”、“价格区间”、“颜色”、“材质”等选项,这些就是“维度”。用户可以自由地选择、组合这些维度,从而逐步缩小搜索范围,直达目标。 《多维度搜索》会详细阐述多维度搜索背后的认知科学原理。它探讨了用户在信息探索过程中的决策路径,以及多维度信息呈现如何有效支持用户的“渐进式发现”和“约束性导航”行为。这并非仅仅是技术层面的描述,更是对用户心理和行为模式的洞察。 多维度搜索的设计与实现:技术深度解析 本书将技术深度与实际应用相结合,详细探讨了多维度搜索系统的设计与实现。这包括: 数据建模与表示: 如何有效地将信息内容转化为可供维度化提取和组织的结构化数据?本书会探讨不同的数据建模方法,以及如何为每个信息实体提取、定义和管理其关键属性(维度)。这可能涉及到本体(Ontology)的构建、模式(Schema)的定义,以及元数据(Metadata)的抽取与标准化。 维度抽取与生成: 如何从非结构化或半结构化数据中自动或半自动地抽取有意义的维度?这部分将深入讲解自然语言处理(NLP)技术在维度抽取中的应用,例如命名实体识别(NER)、关系抽取、主题建模等,以及如何处理维度之间的层次关系和同义性。 维度组织与呈现: 如何将抽取出的维度以直观、易用的方式呈现给用户?本书将讨论不同维度组织策略,例如分类树(Taxonomy)、聚类(Clustering)等,以及如何设计用户界面(UI)和用户体验(UX),以支持用户便捷地进行维度选择、组合和排序。 搜索算法与优化: 在用户选择了多个维度后,如何高效地匹配和排序搜索结果?本书将深入探讨相关的搜索算法,包括倒排索引(Inverted Index)、布尔模型(Boolean Model)的扩展,以及如何针对多维度搜索的特性进行性能优化。 用户反馈与自适应: 如何利用用户与系统的交互数据来优化维度和搜索结果的呈现?书中会探讨个性化推荐、实时反馈机制等,使得多维度搜索系统能够随着用户的使用而不断学习和改进。 多维度搜索的应用场景与挑战 《多维度搜索》并非局限于理论探讨,而是深入分析了多维度搜索在各个领域的广泛应用。从电子商务平台的商品筛选,到数字图书馆的文献检索,再到科学研究的数据探索,多维度搜索都展现出强大的生命力。本书会详细列举这些应用案例,并分析在不同领域中,多维度搜索所面临的独特挑战和解决方案。 例如,在专业领域的应用中,如何定义和抽取领域特定的、高度专业化的维度?如何处理维度之间复杂的依赖关系?如何平衡维度数量与用户认知负荷?这些问题都将在书中得到深入探讨。 面向未来的思考 最后,本书还将展望多维度搜索的未来发展趋势。随着人工智能和机器学习技术的不断进步,多维度搜索将如何与这些新兴技术融合?例如,如何利用深度学习来更智能地抽取和理解维度?如何实现更具交互性和动态性的多维度搜索体验?如何将多维度搜索与语义网、知识图谱等技术相结合,构建更强大的信息发现平台? 《多维度搜索》不仅是一本关于信息检索技术的著作,更是一次关于信息组织哲学和用户体验设计的深度思考。它为所有关注信息管理、知识发现和人机交互的专业人士,提供了一个系统、全面且具有前瞻性的指南。无论您是信息科学家、系统工程师、产品经理,还是希望提升信息检索效率的普通用户,这本书都将为您带来深刻的启示和实用的价值。通过这本书,您将能够更深刻地理解信息检索的本质,并掌握构建和使用高效、智能的信息搜索系统的关键。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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在我看来,信息检索的未来一定是更加个性化和智能化的,而 Faceted Search 正是实现这一目标的重要途径之一。这本书的书名,"Faceted Search (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services)",让我觉得它会是一份关于 Faceted Search 的深度解析。我特别好奇书中会如何阐述 Faceted Search 在信息概念、检索和服务这三个维度的联系。它是否会讨论到 Faceted Search 如何帮助用户构建对信息更深层次的理解?在检索层面,它如何优化搜索过程?在服务层面,它如何提升整体的用户体验?我非常期待书中能够有关于 Faceted Search 的性能优化和可扩展性方面的讨论,因为在处理大规模数据集时,这些都是至关重要的考虑因素。

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对于我这样热衷于信息科学和技术的人来说,“Faceted Search”这个词汇本身就充满了吸引力。这本书的书名,"Faceted Search (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services)",让我觉得它会是一次关于 Faceted Search 的全面梳理。我非常期待书中能够深入讲解 Faceted Search 的核心组件和工作流程,以及它在现代信息检索系统中的重要作用。我尤其关注书中会如何探讨 Faceted Search 的设计和实现,包括元数据的抽取、Facet 的生成与组织、以及查询的处理逻辑。此外,我也很想知道书中是否会涉及 Faceted Search 的评估指标和优化策略,以及如何通过实际案例来展示 Faceted Search 的强大功能和广泛应用。

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我一直在寻找一本能够系统性地介绍“Faceted Search”的书籍,而这本书的书名,"Faceted Search (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services)",立刻引起了我的注意。它似乎涵盖了 Faceted Search 的各个方面,从基础概念到实际应用。我非常期待书中能够深入探讨 Faceted Search 的工作原理,包括它是如何通过多维度的过滤和导航来提升信息检索效率的。我特别关注书中关于 Facet 的设计原则和最佳实践。例如,如何根据不同的应用场景和用户需求,选择合适的 Facet? Facet 的粒度应该如何控制? Facet 之间的关系应该如何呈现?此外,我希望书中能够提供一些关于 Faceted Search 系统实现的指导,包括数据库的选择、索引的优化以及前端交互的设计。

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对于像我这样对信息组织和检索充满热情的人来说,"Faceted Search" 这个概念本身就勾起了我极大的兴趣。我一直认为,传统的关键词搜索虽然方便,但在面对复杂、多维度的数据时,显得力不从心。而 Faceted Search,通过提供多角度的筛选和导航,能够让用户更直观、更灵活地探索信息空间。我猜测这本书会从信息组织学的角度出发,阐述 Faceted Search 如何利用元数据(metadata)来构建一个多维度的信息视图,从而实现高效的信息定位。我会非常关注书中关于“Facet”的设计原则和最佳实践。例如,如何选择合适的 Facet?Facet 的粒度应该如何控制?Facet 之间的关系应该如何呈现?这些都是在实际应用中需要仔细考虑的问题。我尤其期待书中能够提供一些关于 Faceted Search 架构设计的指导,包括数据库的选择、索引的优化以及前端交互的设计。在用户体验方面,我希望这本书能够讨论如何设计直观易用的 Faceted Search 界面,以及如何通过智能推荐等方式来提升用户的搜索体验。当然,对于技术实现层面,我希望能够了解到一些具体的算法和技术栈,比如 Lucene, Solr, Elasticsearch 等,以及它们在 Faceted Search 中的应用。

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我一直认为,信息检索不仅仅是一门技术,更是一门艺术,而 Faceted Search,在我看来,就是这门艺术中的一门精妙技艺。这本书的书名,"Faceted Search (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services)",立刻吸引了我。它不仅仅局限于一个技术名词,更是将其置于了更广阔的信息科学框架之下,涵盖了信息概念、检索和服务的整个生命周期。我非常好奇这本书会如何将理论与实践相结合。它是否会深入探讨 Faceted Search 的认知心理学基础,比如用户在进行信息探索时的思维模式和行为习惯?或者,它会提供一套系统性的方法论,指导我们如何根据不同的业务场景和用户需求,设计和实现一套最优的 Faceted Search 解决方案?我非常期待书中能够有关于 Faceted Search 在不同垂直领域应用的案例分析,例如在医疗健康领域,如何通过 Faceted Search 帮助医生快速检索病历和医学文献;在法律领域,如何帮助律师高效地查找相关判例和法律条文;在旅游领域,如何让用户轻松筛选符合需求的住宿和行程。

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我一直对信息组织和检索的最新进展保持着浓厚的兴趣,而“Faceted Search”无疑是这一领域中一个非常重要且实用的概念。这本书的出现,对我来说,就像是一次及时雨。我设想这本书会从信息科学的基础理论入手,详细阐述 Faceted Search 的概念、模型以及其在现代信息系统中的作用。我特别关注书中是否会提供一些关于 Faceted Search 系统设计和实现的详细指导。例如,在数据库层面,如何有效地存储和索引用于 Faceted Search 的元数据?在后端服务层面,如何构建高效的 Faceted Search 引擎?在前端交互层面,如何设计用户友好且直观的 Faceted Search 界面?我希望书中能够有关于如何处理Facet冲突、Facet依赖性以及Facet优先级等复杂问题的探讨。另外,对于用户体验的优化,例如如何避免“Facet overload”和“empty result set”等问题,也是我非常期待在书中找到答案的地方。

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当我在信息检索的领域中不断探索时,“Faceted Search”这个词汇就像一盏明灯,指引着我走向更高效、更智能的信息获取之路。这本书的名字,"Faceted Search (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services)",让我感觉它会是一份高度浓缩、系统性强的知识宝典。我非常好奇这本书会如何解释 Faceted Search 的核心思想,以及它在信息概念、检索和服务的整个生命周期中的地位。我特别期待书中能够深入探讨 Faceted Search 的技术实现,包括数据的建模、索引的构建以及查询的处理。在用户界面设计方面,我希望这本书能够提供一些关于如何设计直观、易用的 Faceted Search 交互方式的建议,以及如何通过智能化的方式帮助用户发现他们可能感兴趣但未曾明确搜索的Facet。

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这本书的书名本身就足够吸引人,"Faceted Search" 这个词汇,在信息爆炸的时代,如同沙漠中的绿洲,预示着一种更高效、更精细化的信息检索方式。我一直在探索如何在海量数据中快速找到我真正需要的内容,无论是学术研究、工作项目还是日常生活中的信息搜集,效率都是至关重要的。当我在书店的书架上看到这本书时,我的第一反应就是它可能就是我一直在寻找的答案。封面设计简洁而专业,散发着学术气息,让我对这本书的内容充满了期待。我设想,这本书不仅仅会介绍“什么是 Faceted Search”,更会深入剖析其背后的原理、实现技术以及在不同领域的应用。我尤其好奇它是否会讨论到一些前沿的优化算法,比如如何处理高基数(high cardinality)的属性,以及在面对不断变化的数据集时,如何动态地更新和维护 Faceted Search 的结构。对于一个信息检索领域的从业者来说,掌握这样一种强大的工具,无疑能够极大地提升工作效率和质量。而且,"Synthesis Lectures" 这个系列的名字也说明了这本书的定位,它应该是一份高度提炼、系统性的知识讲义,能够帮助读者快速掌握 Faceted Search 的核心要点,并且了解其在信息概念、检索和服务的整个生态系统中的作用。我希望这本书能够提供一些实际的案例分析,让我看到 Faceted Search 在现实世界中是如何发挥作用的,例如在电商网站上的商品筛选,或者在数字图书馆中的文献检索。

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当我看到这本书的书名时,我的脑海中立刻浮现出我过去在处理大量数据集时所遇到的挑战,尤其是如何有效地缩小搜索范围,找到特定目标。Faceted Search 这个概念,对我来说,就像是一种“拨云见日”的解决方案。我预测这本书会从信息检索的核心原理出发,深入剖析 Faceted Search 的优势,以及它如何通过提供结构化的导航选项,来克服传统搜索的局限性。我特别关注书中会如何阐述 Faceted Search 的技术实现细节。例如,对于 Facet 的生成和更新,是否有高效的算法?在处理非常大的数据集时,如何保证 Faceted Search 的响应速度和性能?书中是否会讨论到一些高级的 Faceted Search 技术,比如基于图的 Faceted Search,或者结合自然语言处理的 Faceted Search?此外,我也很想知道这本书是否会涉及 Faceted Search 的评估和优化方法,例如如何衡量 Faceted Search 的用户满意度和搜索效率,以及如何根据评估结果进行迭代优化。

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作为一名对信息检索技术充满好奇的读者,我一直在寻找能够深入理解“Faceted Search”原理和应用的资料。这本书的书名,"Faceted Search (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services)",完美地契合了我的需求。我预感这本书不仅仅会停留在技术的介绍,更会挖掘其背后的信息学思想。我会特别关注书中关于Facet选择和组织策略的讨论。例如,如何识别出对用户有价值的Facet?Facet的排列顺序应该如何设计才能最大化用户体验?我希望书中能够提供一些关于Facet挖掘和生成的算法,以及如何处理Facet之间的关联性。在实际应用方面,我非常期待看到书中关于Faceted Search在不同平台和场景下的案例分析,比如在电商平台的商品筛选、在新闻客户端的内容导航、或者在科研数据库的文献检索。

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还不如wiki实在

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