現代信息檢索技術基本原理教程

定　價：￥35.00

作　者：	王沖編
出版社：	西安電子科技大學出版社
叢編項：	高等學校電子信息學科"十二五"規(guī)劃教材
標　簽：	社會科學圖書館學/檔案學信息檢索與管理

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ISBN：	9787560632292	出版時間：	2013-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	312	字數：

內容簡介

《現代信息檢索技術基本原理教程/高等學校電子信息學科“十二五”規(guī)劃教材》全面講述了現代信息檢索技術的基本理論、方法、技術手段及其典型領域應用。《現代信息檢索技術基本原理教程/高等學校電子信息學科“十二五”規(guī)劃教材》內容包括信息檢索技術概述、信息檢索技術一般數學原理、基于文本的索引構建技術、基于語言模型的信息檢索技術、文本分類與樸素貝葉斯分類原理、信息檢索聚類技術、跨語言信息檢索技術、圖像檢索技術、音頻信息檢索技術、視頻檢索技術、Web搜索技術等11章理論性與實踐性相結合的知識。
　　《現代信息檢索技術基本原理教程/高等學校電子信息學科“十二五”規(guī)劃教材》可作為高校計算機科學與技術、軟件工程、信息管理與信息系統、數字媒體技術、圖書情報與檔案管理等專業(yè)研究生教學用書，也可作為IT類專業(yè)的卓越工程師本科生教學用書，同時還可作為信息系統開發(fā)、數據挖掘與大數據處理、信息檢索與咨詢服務、圖書情報機構等從業(yè)人員的學習與培訓參考書。

作者簡介

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圖書目錄

第1章信息檢索技術概述
1.1 信息檢索技術的含義
1.1.1 信息的含義
1.1.2 檢索的界定
1.1.3 信息檢索的含義
1.1.4 信息檢索技術的范疇和領域
1.2 信息檢索技術研究概覽
1.2.1 國外信息檢索技術研究概覽
1.2.2 信息檢索技術的國內研究狀況
1.3 信息檢索技術的前沿問題與研究熱點
1.3.1 信息檢索技術涉及的相關重要領域
1.3.2 信息檢索技術的發(fā)展趨勢
1.3.3 信息檢索技術的研究熱點
1.4 本章小結
1.5 習題

第2章現代信息檢索技術一般數學原理
2.1 信息檢索集合論
2.2 簡單布爾檢索模型
2.2.1 基本原理
2.2.2 布爾檢索模型的特點
2.3 信息檢索模糊集合論
2.3.1 模糊檢索的數學描述
2.3.2 文獻對標引詞的隸屬度
2.3.3 提問語言的相關性描述
2.4 擴展布爾檢索模型
2.4.1 基于兩個標引詞的情形
2.4.2 推廣到72個標引詞空間
2.5 檢索代數模型
2.5.1 向量空間信息檢索模型原理
2.5.2 潛在語義索引模型
2.5.3 神經網絡檢索模型
2.6 概率論檢索模型
2.6.1 經典概率檢索模型
2.6.2 貝葉斯網絡檢索模型
2.7 其它檢索模型的一般數學原理
2.7.1 進化計算與遺傳算法
2.7.2 粗糙集理論
2.8 本章小結
2.9 習題

第3章基于文本的索引構建技術
3.1 基于塊的排序索引技術
3.1.1 索引文檔建立必須考慮的硬件性能
3.1.2 基于塊的排序索引方法
3.2 基于內存單次掃描的索引構建技術
3.3 順排文檔索引
3.3.1 表展開法索引
3.3.2 邏輯樹索引
3.4 倒排文檔索引
3.4.1 倒排文檔索引的建立
3.4.2 邏輯提問式的轉換
3.4.3 檢索指令表的生成
3.4.4 檢索實施
3.5 本章小結
3.6 習題

第4章基于語言模型的信息檢索技術
4.1 語言模型概述
4.1.1 有窮自動機和語言模型
4.1.2 有窮自動機與語言模型舉例分析
4.2 語言模型創(chuàng)建
4.2.1 語言模型創(chuàng)建過程
4.2.2 選擇建模對象
4.2.3 選擇模型的階數
4.2.4 平滑方法選擇
4.2.5 排序
4.3 語言模型的檢索語言基礎
4.3.1 檢索語言
4.3.2 語言模型分類
4.4 查詢似然模型
4.4.1 信息檢索中的查詢似然模型
4.4.2 查詢生成概率的估計
4.5 本章小結
4.6 習題

第5章文本分類與樸素貝葉斯分類原理
5.1 文本分類
5.1.1 文本分類的基本思想
5.1.2 文本分類的發(fā)展簡介
5.2 樸素貝葉斯文本分類
5.2.1 貝葉斯分類器
5.2.2 條件概率和乘法定理
5.2.3 極大后驗假設和極大似然假設
5.2.4 貝葉斯定理
5.2.5 多項式樸素貝葉斯
5.3 樸素貝葉斯分類模型改進
5.3.1 改進方法
5.3.2 樸素貝葉斯分類的提升模型
5.3.3 基于特征相關的改進加權樸素貝葉斯分類
5.3.4 基于特征相關的改進加權樸素貝葉斯文本分類
5.4 貝努利模型
5.5 多項式模型與貝努利模型的性質比較
5.6 文本分類特征選擇
5.6.1 文本分類特征選擇的作用
5.6.2 特征選擇的方法
5.6.3 特征選擇方法類型
5.6.4 文本互信息選擇
5.6.5 X2統計量特征選擇
5.6.6 基于頻率的特征選擇方法
5.7 文本分類評價
5.7.1 數據集對象
5.7.2 文本分類評價方法
5.7.3 文本分類評價標準
5.8 本章小結
5.9 習題

第6章信息檢索聚類技術
6.1 信息聚類的含義
6.2 典型的聚類算法類型
6.3 聚類假設及聚類應用
6.3.1 聚類假設及信息檢索的一般聚類應用
6.3.2 信息聚類的檢索應用舉例
6.4 聚類算法的目標函數描述
6.5 聚類算法評價
6.6 K均值算法
6.6.1 K-Means聚類算法的目標函數
6.6.2 K-Means的算法流程
6.6.3 K-Means聚類算法改進
6.7 基于模型的聚類
6.8 凝聚式層次聚類
6.8.1 凝聚式層次聚類思想
6.8.2 凝聚式層次聚類算法應用舉例
6.9 單連接與全連接聚類算法
6.10 組平均凝聚式聚類與質心聚類
6.10.1 組平均凝聚式聚類
6.10.2 質心聚類
6.11 本章小結
6.12 習題

第7章跨語言信息檢索技術
7.1 跨語言信息檢索技術概述
7.2 跨語言信息檢索技術的研究發(fā)展
7.3 跨語言信息檢索技術的基本框架
7.4 跨語言信息檢索技術及其分類
7.4.1 同源匹配技術
7.4.2 查詢翻譯技術
7.4.3 中間語言翻譯方法
7.4.4 文獻翻譯
7.4.5 不翻譯技術
7.4.6 基于媒體對象的跨語言信息檢索分類
7.5 跨語言信息檢索的主要研究熱點
……
第8章圖像檢索技術
第9章音頻信息檢索技術
第10章視頻檢索技術
第11章 Web搜索技術
參考文獻