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信息检索:算法与启发式方法
内容简介
本书是“信息检索”课程的优秀教材,书中对信息检索的概念、原理和算法进行了详细介绍,内容主要包括检索模型与算法、检索实用策略、跨语言信息检索、查询处理、融合结构化数据和文本、并行信息检索以及分布式信息检索等,并给出了阐述算法的大量实例。
  本书有一定的广度和深度,而且所有的内容都用当前的技术阐述,是高等院校计算机及信息管理等专业本科生和研究生的理想教材,对信息检索领域的科研和技术人员也是很好的参考书。 ·查看全部>>
目录
第1章 引言
第2章 检索模型与算法
2.1 向量空间模型
2.2 概率检索模型
2.3 语言模型
2.4 推理网络
2.5 扩展布尔检索
2.6 LSI
2.7 神经网络
2.8 遗传算法
2.9 模糊集检索
2.10 本章小结
2.11 练习题
第3章 检索实用策略
3.1 相关反馈
3.2 聚类
3.3 基于段落的检索
3.4 n元语法
3.5 回归分析
3.6 同义词表
3.7 语义网络
3.8 语言解析
3.9 本章小结
3.10 练习
第4章 CLIR
4.1 简介
4.2 跨越语言障碍
4.3 跨语言检索模型与算法
4.4 跨语言检索实用策略
4.5 本章小结
4.6 练习题
第5章 检索效率优化
5.1 倒排索引
5.2 查询处理
5.3 签名文件
5.4 重复文档检测
5.5 本章小结
5.6 练习题
第6章 结构化数据与文本的融合
6.1 关系模型回顾
6.2 相关工作进展
6.3 信息检索作为关系应用
6.4 使用关系模式进行半结构化搜索
6.5 多维数据模型
6.6 协同器
6.7 本章小结
6.8 练习题
第7章 并行信息检索
第8章 分布式信息检索
第9章 总结与下一步研究方向
参考文献
索引
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