现代信息检索技术基本原理教程

定　价：¥35.00

作　者：	王冲编
出版社：	西安电子科技大学出版社
丛编项：	高等学校电子信息学科"十二五"规划教材
标　签：	社会科学图书馆学/档案学信息检索与管理

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ISBN：	9787560632292	出版时间：	2013-11-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	312	字数：

内容简介

《现代信息检索技术基本原理教程/高等学校电子信息学科“十二五”规划教材》全面讲述了现代信息检索技术的基本理论、方法、技术手段及其典型领域应用。《现代信息检索技术基本原理教程/高等学校电子信息学科“十二五”规划教材》内容包括信息检索技术概述、信息检索技术一般数学原理、基于文本的索引构建技术、基于语言模型的信息检索技术、文本分类与朴素贝叶斯分类原理、信息检索聚类技术、跨语言信息检索技术、图像检索技术、音频信息检索技术、视频检索技术、Web搜索技术等11章理论性与实践性相结合的知识。
　　《现代信息检索技术基本原理教程/高等学校电子信息学科“十二五”规划教材》可作为高校计算机科学与技术、软件工程、信息管理与信息系统、数字媒体技术、图书情报与档案管理等专业研究生教学用书，也可作为IT类专业的卓越工程师本科生教学用书，同时还可作为信息系统开发、数据挖掘与大数据处理、信息检索与咨询服务、图书情报机构等从业人员的学习与培训参考书。

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图书目录

第1章信息检索技术概述
1.1 信息检索技术的含义
1.1.1 信息的含义
1.1.2 检索的界定
1.1.3 信息检索的含义
1.1.4 信息检索技术的范畴和领域
1.2 信息检索技术研究概览
1.2.1 国外信息检索技术研究概览
1.2.2 信息检索技术的国内研究状况
1.3 信息检索技术的前沿问题与研究热点
1.3.1 信息检索技术涉及的相关重要领域
1.3.2 信息检索技术的发展趋势
1.3.3 信息检索技术的研究热点
1.4 本章小结
1.5 习题

第2章现代信息检索技术一般数学原理
2.1 信息检索集合论
2.2 简单布尔检索模型
2.2.1 基本原理
2.2.2 布尔检索模型的特点
2.3 信息检索模糊集合论
2.3.1 模糊检索的数学描述
2.3.2 文献对标引词的隶属度
2.3.3 提问语言的相关性描述
2.4 扩展布尔检索模型
2.4.1 基于两个标引词的情形
2.4.2 推广到72个标引词空间
2.5 检索代数模型
2.5.1 向量空间信息检索模型原理
2.5.2 潜在语义索引模型
2.5.3 神经网络检索模型
2.6 概率论检索模型
2.6.1 经典概率检索模型
2.6.2 贝叶斯网络检索模型
2.7 其它检索模型的一般数学原理
2.7.1 进化计算与遗传算法
2.7.2 粗糙集理论
2.8 本章小结
2.9 习题

第3章基于文本的索引构建技术
3.1 基于块的排序索引技术
3.1.1 索引文档建立必须考虑的硬件性能
3.1.2 基于块的排序索引方法
3.2 基于内存单次扫描的索引构建技术
3.3 顺排文档索引
3.3.1 表展开法索引
3.3.2 逻辑树索引
3.4 倒排文档索引
3.4.1 倒排文档索引的建立
3.4.2 逻辑提问式的转换
3.4.3 检索指令表的生成
3.4.4 检索实施
3.5 本章小结
3.6 习题

第4章基于语言模型的信息检索技术
4.1 语言模型概述
4.1.1 有穷自动机和语言模型
4.1.2 有穷自动机与语言模型举例分析
4.2 语言模型创建
4.2.1 语言模型创建过程
4.2.2 选择建模对象
4.2.3 选择模型的阶数
4.2.4 平滑方法选择
4.2.5 排序
4.3 语言模型的检索语言基础
4.3.1 检索语言
4.3.2 语言模型分类
4.4 查询似然模型
4.4.1 信息检索中的查询似然模型
4.4.2 查询生成概率的估计
4.5 本章小结
4.6 习题

第5章文本分类与朴素贝叶斯分类原理
5.1 文本分类
5.1.1 文本分类的基本思想
5.1.2 文本分类的发展简介
5.2 朴素贝叶斯文本分类
5.2.1 贝叶斯分类器
5.2.2 条件概率和乘法定理
5.2.3 极大后验假设和极大似然假设
5.2.4 贝叶斯定理
5.2.5 多项式朴素贝叶斯
5.3 朴素贝叶斯分类模型改进
5.3.1 改进方法
5.3.2 朴素贝叶斯分类的提升模型
5.3.3 基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类
5.3.4 基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯文本分类
5.4 贝努利模型
5.5 多项式模型与贝努利模型的性质比较
5.6 文本分类特征选择
5.6.1 文本分类特征选择的作用
5.6.2 特征选择的方法
5.6.3 特征选择方法类型
5.6.4 文本互信息选择
5.6.5 X2统计量特征选择
5.6.6 基于频率的特征选择方法
5.7 文本分类评价
5.7.1 数据集对象
5.7.2 文本分类评价方法
5.7.3 文本分类评价标准
5.8 本章小结
5.9 习题

第6章信息检索聚类技术
6.1 信息聚类的含义
6.2 典型的聚类算法类型
6.3 聚类假设及聚类应用
6.3.1 聚类假设及信息检索的一般聚类应用
6.3.2 信息聚类的检索应用举例
6.4 聚类算法的目标函数描述
6.5 聚类算法评价
6.6 K均值算法
6.6.1 K-Means聚类算法的目标函数
6.6.2 K-Means的算法流程
6.6.3 K-Means聚类算法改进
6.7 基于模型的聚类
6.8 凝聚式层次聚类
6.8.1 凝聚式层次聚类思想
6.8.2 凝聚式层次聚类算法应用举例
6.9 单连接与全连接聚类算法
6.10 组平均凝聚式聚类与质心聚类
6.10.1 组平均凝聚式聚类
6.10.2 质心聚类
6.11 本章小结
6.12 习题

第7章跨语言信息检索技术
7.1 跨语言信息检索技术概述
7.2 跨语言信息检索技术的研究发展
7.3 跨语言信息检索技术的基本框架
7.4 跨语言信息检索技术及其分类
7.4.1 同源匹配技术
7.4.2 查询翻译技术
7.4.3 中间语言翻译方法
7.4.4 文献翻译
7.4.5 不翻译技术
7.4.6 基于媒体对象的跨语言信息检索分类
7.5 跨语言信息检索的主要研究热点
……
第8章图像检索技术
第9章音频信息检索技术
第10章视频检索技术
第11章 Web搜索技术
参考文献