搜索引擎以信息检索教程

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搜索引擎以信息检索教程

搜索引擎以信息检索教程

作者:袁津生

开 本:16开

书号ISBN:750845394

定价:28.0

出版时间:2008-04-01

出版社:中国水利水电出版社

搜索引擎以信息检索教程 本书特色

本书是“21世纪高等学校精品教材”之一,全书共分9个章节,较为系统地阐述搜索引擎和信息检索研究领域所涉及的相关内容,具体内容包括搜索引擎的工作原理、信息检索的模型、文本操作、文本信息检索技术、信息检索评价等,其目的就是帮助读者对搜索引擎技术有一个全面的了解和提高,同时为更加深入地学习和研究搜索引擎打下良好的基础。该书可供各大专院校作为教材使用,也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

搜索引擎以信息检索教程 内容简介

随着搜索引擎技术的发展和不断完善,越来越多的人开始对搜索引擎原理和技术进行研究,越来越多的人喜欢上了搜索引擎。
本书从教学的角度出发,全面地阐述了搜索引擎的技术和信息检索技术,包括:搜索引擎的基本原理与技术、搜索引擎的数据结构和搜索引擎的爬虫、信息获取与信息检索技术、分类与聚类技术以及web信息检索技术。
本书适合高等院校计算机科学与技术专业及相关专业的高年级学生和研究生阅读参考,也适合相关领域的工程技术人员参阅。

搜索引擎以信息检索教程 目录

前言
第1章 搜索引擎概述
1.1 搜索引擎的概念
1.2 搜索引擎的发展史
1.3 搜索引擎的分类
1.4 搜索引擎的信息检索模型
1.5 建立搜索引擎的关键技术
1.6 中文搜索引擎的发展趋势
1.7 主要搜索引擎介绍
1.7.1 谷歌(google)搜索
1.7.2 雅虎(yahoo)搜索
1.7.3 百度(baidu)搜索
1.7.4 天网搜索
1.8 小结
思考题
第2章 搜索引擎的工作原理
2.1 搜索引擎的基本结构及工作原理
2.2 网页的搜集
2.3 网页内容的提取
2.4 查询服务
2.5 小结
思考题
第3章 信息检索的模型
3.1 经典模型
3.1.1 布尔模型
3.1.2 向量模型
3.1.3 概率模型
3.2 代数模型
3.2.1 广义向量空间模型
3.2.2 神经网络模型
3.3 其他概率模型
3.3.1 贝叶斯网络
3.3.2 推理网络模型
3.3.3 信任度网络模型
3.4 小结
思考题
第4章 文本操作
4.1 文本预处理
4.1.1 文本的词法分析
4.1.2 中文分词技术
4.1.3 无用词汇的删除
4.1.4 词干提取技术
4.1.5 索引词条的选择
4.1.6 词典
4.2 文本聚类
4.2.1 文本聚类算法
4.2.2 文本聚类中的相关概念
4.2.3 特征空间的降维处理
4.3 文本压缩
4.3.1 基本概念
4.3.2 统计方法
4.3.3 字典方法
4.3.4 倒排文档压缩
4.4 小结
思考题
第5章 文本信息检索技术
5.1 顺排文档检索
5.1.1 表展开法
5.1.2 逻辑树展开法
5.1.3 其他顺排文档检索算法
5.2 倒排文档检索
5.2.1 倒排文档的检索
5.2.2 倒排文档的建立
5.2.3 逆波兰表达式
5.2.4 检索指令表的生成
5.2.5 检索实施
5.3 布尔检索
5.4 加权检索
5.4.1 检索词加权检索
5.4.2 词频加权检索
5.4.3 标引加权检索
5.5 全文检索
5.5.1 全文检索的技术指标
5.5.2 全文检索的实现
5.5.3 全文检索效率的提高
5.6 超文本检索
5.6.1 超文本技术概述
5.6.2 超文本的功能及结构
5.6.3 超文本检索的优缺点
5.7 分布式信息检索
5.7.1 分布式检索的查询协议
5.7.2 分布式检索系统的结构
5.7.3 分布式信息检索模式
5.7.4 分布式检索资源选择
5.8 分布式数据库查询技术
5.8.1 分布式数据库的基本概念
5.8.2 利用c#实现分布式数据库查询
5.8.3 基于.net remoting的查询技术
5.8.4 基于dcom的分布式查询技术
5.8.5 基于jdbc的查询技术
5.8.6 基于servlet的查询技术
5.8.7 基于corba的查询技术
5.8.8 基于agent的查询技术
5.9 小结
思考题
第6章 信息检索评价
6.1 相关性
6.1.1 相关性的特征
6.1.2 相关性研究类别
6.1.3 相关性模型
6.2 信息检索性能评价
6.2.1 信息检索系统的有效性
6.2.2 评价指标
6.2.3 web检索系统性能评价
6.3 信息检索领域的相关组织和会议
6.4 小结
思考题
第7章 文本分类与聚类
7.1 分类与聚类介绍
7.1.1 文本分类
7.1.2 文本聚类
7.1.3 文本分类的算法
7.1.4 文本聚类的算法
7.1.5 自动分类与自动聚类
7.1.6 文本分类的评测方法与指标
7.1.7 文本聚类的评测方法与指标
7.2 常用文本分类方法
7.2.1 文本分类的问题
7.2.2 knn分类算法

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