信息检索导论

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作者: [美] , [美] , [德] ,
2010-09
版次: 1
ISBN: 9787115234247
定价: 69.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 369页
原版书名: Introduction to Information Retrieval,1E
  • 《信息检索导论》是一本讲授信息检索的经典教材。全书共21章,前8章详述了信息检索的基础知识,包括倒排索引、布尔检索及词项权重计算和评分算法等,后13章介绍了一些高级话题,如基于语言建模的信息检索模型、基于机器学习的排序方法和Web搜索技术等。另外,《信息检索导论》还着重讨论了文本聚类技术这一信息检索中不可或缺的组成部分。全书语言流畅,由浅入深,一气呵成。   《信息检索导论》适合作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的课程教材,也可供信息检索领域的研究人员和专业人士参考。 Christopher D. Manning,1989年毕业于澳大利亚国立大学,1995年获斯坦福大学语言学博士学位,曾先后在卡内基-梅隆大学、悉尼大学教授语言学,1999年起任斯坦福大学计算机科学和语言学副教授,其主要研究方向是统计自然语言处理、信息提取与表示,以及文本理解和文本挖掘等。
    Prabhakar Raghavan,毕业于印度理工学院,后获加州大学伯克利分校计算机科学博士学位,自2005年起担任Yahoo!研究中心负责人,同时也是斯坦福大学计算机科学系顾问教授。其主要研究方向是文本及Web数据挖掘、组合优化、随机算法等,此前曾任Verity公司CTO,在IBM研究院担任过管理工作。
    Hinrich Schütze,斯坦福大学博士,现任斯图加特大学自然语言处理研究所理论计算语言学主任。他在美国硅谷工作过多年,曾担任过Enkata公司首席科学家。 第1章 布尔检索
    第2章 词项词典及倒排记录表
    第3章 词典及容错式检索
    第4章 索引构建
    第5章 索引压缩
    第6章 文档评分、词项权重计算及向量空间模型
    第7章 一个完整搜索系统中的评分计算
    第8章 信息检索的评价
    第9章 相关反馈及查询扩展
    第10章 XML检索
    第11章 概率检索模型
    第12章 基于语言建模的信息检索模型
    第13章 文本分类及朴素贝叶斯方法
    第14章 基于向量空间模型的文本分类
    第15章 支持向量机及文档机器学习方法
    第16章 扁平聚类
    第17章 层次聚类
    第18章 矩阵分解及隐性语义索引
    第19章 Web搜索基础
    第20章 Web采集及索引
    第21章 链接分析
    参考文献
    索引
  • 内容简介:
    《信息检索导论》是一本讲授信息检索的经典教材。全书共21章,前8章详述了信息检索的基础知识,包括倒排索引、布尔检索及词项权重计算和评分算法等,后13章介绍了一些高级话题,如基于语言建模的信息检索模型、基于机器学习的排序方法和Web搜索技术等。另外,《信息检索导论》还着重讨论了文本聚类技术这一信息检索中不可或缺的组成部分。全书语言流畅,由浅入深,一气呵成。   《信息检索导论》适合作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的课程教材,也可供信息检索领域的研究人员和专业人士参考。
  • 作者简介:
    Christopher D. Manning,1989年毕业于澳大利亚国立大学,1995年获斯坦福大学语言学博士学位,曾先后在卡内基-梅隆大学、悉尼大学教授语言学,1999年起任斯坦福大学计算机科学和语言学副教授,其主要研究方向是统计自然语言处理、信息提取与表示,以及文本理解和文本挖掘等。
    Prabhakar Raghavan,毕业于印度理工学院,后获加州大学伯克利分校计算机科学博士学位,自2005年起担任Yahoo!研究中心负责人,同时也是斯坦福大学计算机科学系顾问教授。其主要研究方向是文本及Web数据挖掘、组合优化、随机算法等,此前曾任Verity公司CTO,在IBM研究院担任过管理工作。
    Hinrich Schütze,斯坦福大学博士,现任斯图加特大学自然语言处理研究所理论计算语言学主任。他在美国硅谷工作过多年,曾担任过Enkata公司首席科学家。
  • 目录:
    第1章 布尔检索
    第2章 词项词典及倒排记录表
    第3章 词典及容错式检索
    第4章 索引构建
    第5章 索引压缩
    第6章 文档评分、词项权重计算及向量空间模型
    第7章 一个完整搜索系统中的评分计算
    第8章 信息检索的评价
    第9章 相关反馈及查询扩展
    第10章 XML检索
    第11章 概率检索模型
    第12章 基于语言建模的信息检索模型
    第13章 文本分类及朴素贝叶斯方法
    第14章 基于向量空间模型的文本分类
    第15章 支持向量机及文档机器学习方法
    第16章 扁平聚类
    第17章 层次聚类
    第18章 矩阵分解及隐性语义索引
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