信息检索 : 算法与启发式方法 : 第2版

1.INTRODUCTION

2.RETRIEVALSTRATEGIES

2.1VectorSpaceModel

2.2ProbabilisticRetrievalStrategies

2.3LanguageModels

2.4InferenceNetworks

2.5ExtendedBooleanRetrieval

2.6LatentSemanticIndexing

2.7NeuralNetworks

2.8GeneticAlgorithms

2.9FuzzySetRetrieval

2.10Summary

2.11Exercises

3.RETRIEVALUTILITIES

3.1RelevanceFeedback

3.2Clustering

3.3Passage-basedRetrieval

3.4N-grams

3.5RegressionAnalysis

3.6Thesauri

3.7SemanticNetworks

3.8Parsing

3.9Summary

3.10Exercises

4.CROSS-LANGUAGEINFORMATIONRETRIEVAL

4.1Introduction

4.2CrossingtheLanguageBarrier

4.3Cross-LanguageRetrievalStrategies

4.4CrossLanguageUtilities

4.5Summary

4.6Exercises

5.EFFICIENCY

5.1InvertedIndex

5.2QueryProcessing

5.3SignatureFiles

5.4DuplicateDocumentDetection

5.5Summary

5.6Exercises

6.INTEGRATINGSTRUCTUREDDATAANDTEXT

6.1ReviewoftheRelationalModel

6.2AHistoricalProgression

6.3InformationRetrievalasaRelationalApplication

6.4Semi-StructuredSearchusingaRelationalSchema

6.5Multi-dimensionalDataModel

6.6Mediators

6.7Summary

6.8Exercises

7.PARALLELINFORMATIONRETRIEVAL

7.1ParallelTextScanning

7.2ParallelIndexing

7.3ClusteringandClassification

7.4LargeParallelSystems

7.5Summary

7.6Exercises

8.DISTRIBUTEDINFORMATIONRETRIEVAL

8.1ATheoreticalModelofDistributedRetrieval

8.2WebSearch

8.3ResultFusion

8.4Peer-to-PeerInformationSystems

8.5OtherArchitectures

8.6Summary

8.7Exercises

9.SUMMARYANDFUTUREDIRECTIONS

References

Index

　　本书从发展的角度描述了adhoc信息检索，讨论了用来实现大规模数据检索的最新算法，详细介绍了推理网络和系统的效率，并且对每种方法都给出了详细可行的实例。此外，本书整合了结构化和非结构化数据的处理技术，这是其他教材所不具备的。　　第2版新增加了IR语言模型和跨语言检索，还讨论了许多当前的热点话题，如XML、P2P信息检索、文本查重、文档并行聚类、不同检索策略的融合、信息中间表示等。　　本书兼顾了学科广度和主题深度，把握了最新的发展趋势，是信息检索领域的一本名著，更为许多著名高校(如美国普林斯顿大学、罗格斯大学)采用为教材。　　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，内容主要包括检索策略、检索实用工具、跨语言信息检索、查询处理、集成结构化及数据和文本、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。　　本书有一定的深度和广度，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相关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。