信息检索导论 修订版
| 作者 |
| 丛书名 |
| 图灵计算机科学丛书 |
| 出版社 |
| 人民邮电出版社 |
| ISBN |
| 9787115514080 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介 本书是信息检索的教材，旨在从计算机科学的视角提供一种现代的信息检索方法。书中从基本概念讲解网络搜索以及文本分类和文本聚类等，对收集、索引和搜索文档系统的设计和实现的方方面面、评估系统的方法、机器学习方法在文本收集中的应用等给出了*的讲解。 |
| 目录 |
| 第 1章 布尔检索 . 1 1.1 一个信息检索的例子 2 1.2 构建倒排索引的初体验 . 5 1.3 布尔查询的处理 8 1.4 对基本布尔操作的扩展及有序检索 11 1.5 参考文献及补充读物 . 13 第 2章 词项词典及倒排记录表 14 2.1 文档分析及编码转换 . 14 2.1.1 字符序列的生成 . 14 2.1.2 文档单位的选择 . 16 2.2 词项集合的确定 16 2.2.1 词条化 16 2.2.2 去除停用词 19 2.2.3 词项归一化 . 20 2.2.4 词干还原和词形归并 . 23 2.3 基于跳表的倒排记录表快速合并算法 26 2.4 含位置信息的倒排记录表及短语查询 28 2.4.1 二元词索引 . 28 2.4.2 位置信息索引 . 29 2.4.3 混合索引机制 . 31 2.5 参考文献及补充读物 . 32 第 3章 词典及容错式检索 . 34 3.1 词典搜索的数据结构 34 3.2 通配符查询 . 36 3.2.1 一般的通配符查询 . 37 3.2.2 支持通配符查询的k-gram索引 . 38 3.3 拼写校正 39 3.3.1 拼写校正的实现 . 39 3.3.2 拼写校正的方法 40 3.3.3 编辑距离 40 3.3.4 拼写校正中的 k-gram索引 42 3.3.5 上下文敏感的拼写校正 . 43 3.4 基于发音的校正技术 44 3.5 参考文献及补充读物 . 45 第 4章 索引构建 . 46 4.1 硬件基础 46 4.2 基于块的排序索引方法 . 47 4.3 内存式单遍扫描索引构建方法 . 50 4.4 分布式索引构建方法 . 51 4.5 动态索引构建方法 . 54 4.6 其他索引类型 56 4.7 参考文献及补充读物 . 57 第 5章 索引压缩 . 59 5.1 信息检索中词项的统计特性 . 59 5.1.1 Heaps定律：词项数目的估计 61 5.1.2 Zipf定律：对词项的分布建模 . 62 5.2 词典压缩 63 5.2.1 将词典看成单一字符串的 压缩方法 63 5.2.2 按块存储 64 5.3 倒排记录表的压缩 . 66 5.3.1 可变字节码 . 67 5.3.2 γ编码 68 5.4 参考文献及补充读物 74 第 6章 文档评分、词项权重计算及 向量空间模型 76 6.1 参数化索引及域索引 76 6.1.1 域加权评分 78 6.1.2 权重学习 79 6.1.3 最优权重g 的计算 80 6.2 词项频率及权重计算 . 81 6.2.1 逆文档频率 . 81 6.2.2 tf-idf 权重计算 82 6.3 向量空间模型 83 6.3.1 内积 83 6.3.2 查询向量 86 6.3.3 向量相似度计算 . 87 6.4 其他tf-idf 权重计算方法 . 88 6.4.1 tf的亚线性尺度变换方法 . 88 6.4.2 基于最大值的tf归一化 . 88 6.4.3 文档权重和查询权重机制 89 6.4.4 文档长度的回转归一化 . 89 6.5 参考文献及补充读物 92 第 7章 一个完整搜索系统中的评分计算 93 7.1 快速评分及排序 . 93 7.1.1 非精确返回前K篇文档的方法 . 94 7.1.2 索引去除技术 . 94 7.1.3 胜者表 . 95 7.1.4 静态得分和排序 . 95 7.1.5 影响度排序 96 7.1.6 簇剪枝方法 . 97 7.2 信息检索系统的组成 98 7.2.1 层次型索引 98 7.2.2 查询词项的邻近性 . 98 7.2.3 查询分析及文档评分函数的 设计 . 99 7.2.4 搜索系统的组成 . 100 7.3 向量空间模型对各种查询操作的支持 101 7.3.1 布尔查询 101 7.3.2 通配符查询 . 102 7.3.3 短语查询 102 7.4 参考文献及补充读物 . 102 第 8章 信息检索的评价 . 103 8.1 信息检索系统的评价 . 103 8.2 标准测试集 . 104 8.3 无序检索结果集合的评价 . 105 8.4 有序检索结果的评价方法 . 108 8.5 相关性判定 . 112 8.6 更广的视角看评价：系统质量及用户效用 . 115 8.6.1 系统相关问题 . 115 8.6.2 用户效用 115 8.6.3 对已有系统的改进 . 116 8.7 结果片段 . 116 8.8 参考文献及补充读物 . 118 第 9章 相关反馈及查询扩展 120 9.1 相关反馈及伪相关反馈 . 120 9.1.1 Rocchio相关反馈算法 . 122 9.1.2 基于概率的相关反馈方法 125 9.1.3 相关反馈的作用时机 125 9.1.4 Web上的相关反馈 . 126 9.1.5 相关反馈策略的评价 127 9.1.6 伪相关反馈 . 127 9.1.7 间接相关反馈 . 128 9.1.8 小结 128 9.2 查询重构的全局方法 . 128 9.2.1 查询重构的词汇表工具 128 9.2.2 查询扩展 129 9.2.3 同义词词典的自动构建 130 9.3 参考文献及补充读物 . 131 第 10章 XML检索 133 10.1 XML的基本概念 134 10.2 XML检索中的挑战性问题 . 137 10.3 基于向量空间模型的XML检索 . 140 10.4 XML检索的评价 144 10.5 XML检索：以文本为中心与以数据为中心的对比 . 146 10.6 参考文献及补充读物 . 148 第 11 章 概率检索模型 150 11.1 概率论基础知识 . 150 11.2 概率排序原理 151 11.2.1 1/0风险的情况 151 11.2.2 基于检索代价的概率排序 原理 152 11.3 二值独立模型 152 11.3.1 排序函数的推导 . 153 11.3.2 理论上的概率估计方法 155 11.3.3 实际中的概率估计方法 156 11.3.4 基于概率的相关反馈方法 157 11.4 概率模型的相关评论及扩展 158 11.4.1 概率模型的评论 . 158 11.4.2 词项之间的树型依赖 159 11.4.3 Okapi BM25：一个非二值的 模型 160 11.4.4 IR中的贝叶斯网络 方法 161 11.5 参考文献及补充读物 . 162 第 12章 基于语言建模的信息检索模型 163 12.1 语言模型 . 163 12.1.1 有穷自动机和语言模型 163 12.1.2 语言模型的种类 . 165 12.1.3 词的多项式分布 . 166 12.2 查询似然模型 . 167 12.2.1 IR中的查询似然模型 167 12.2.2 查询生成概率的估计 167 12.2.3 Ponte和Croft进行的实验 169 12.3 语言建模的方法与其他检索方法的 比较 . 171 12.4 扩展的LM方法 172 12.5 参考文献及补充读物 . 173 第 13章 文本分类及朴素贝叶斯方法 175 13.1 文本分类问题 . 177 13.2 朴素贝叶斯文本分类 . 178 13.3 伯努利模型 . 182 13.4 NB的性质 183 13.5 特征选择 . 188 13.5.1 互信息 . 188 13.5.2 2 统计量 . 191 13.5.3 基于频率的特征选择方法 192 13.5.4 多类问题的特征选择方法 193 13.5.5 不同特征选择方法的比较 193 13.6 文本分类的评价 . 194 13.7 参考文献及补充读物 . 199 第 14章 基于向量空间模型的文本 分类 200 14.1 文档表示及向量空间中的关联度计算 . 201 14.2 Rocchio分类方法 . 202 14.3 k近邻分类器 205 14.4 线性及非线性分类器 . 209 14.5 多类问题的分类 . 212 14.6 偏差—方差折中准则 . 214 14.7 参考文献及补充读物 . 219 第 15章 支持向量机及文档机器学习方法 221 15.1 二类线性可分条件下的支持向量机 221 15.2 支持向量机的扩展 . 226 15.2.1 软间隔分类 . 226 15.2.2 多类情况下的支持向量机 228 15.2.3 非线性支持向量机 228 15.2.4 实验结果 . 230 15.3 有关文本文档分类的考虑 . 231 15.3.1 分类器类型的选择 232 15.3.2 分类器效果的提高 233 15.4 ad hoc检索中的机器学习方法 . 236 15.4.1 基于机器学习评分的简单 例子 . 236 15.4.2 基于机器学习的检索结果 排序 . 238 15.5 参考文献及补充读物 . 239 第 16章 扁平聚类 . 241 16.1 信息检索中的聚类应用 . 242 16.2 问题描述 244 16.3 聚类算法的评价 . 246 16.4 K-均值算法 248 16.5 基于模型的聚类 . 254 16.6 参考文献及补充读物 . 258 第 17章 层次聚类 . 260 17.1 凝聚式层次聚类 . 260 17.2 单连接及全连接聚类算法 . 263 17.3 组平均凝聚式聚类 . 268 17.4 质心聚类 269 17.5 层次凝聚式聚类的最优性 . 270 17.6 分裂式聚类 272 17.7 簇标签生成 273 17.8 实施中的注意事项 . 274 17.9 参考文献及补充读物 . 275 第 18章 矩阵分解及隐性语义索引 277 18.1 线性代数基础 277 18.2 词项—文档矩阵及SVD . 280 18.3 低秩逼近 282 18.4 LSI 284 18.5 参考文献及补充读物 . 288 第 19章 Web搜索基础 289 19.1 背景和历史 . 289 19.2 Web的特性 290 19.2.1 Web图 291 19.2.2 作弊网页 293 19.3 广告经济模型 . 294 19.4 搜索用户体验 . 296 19.5 索引规模及其估计 297 19.6 近似重复及搭叠 300 19.7 参考文献及补充读物 . 303 第 20章 Web采集及索引 . 304 20.1 概述 . 304 20.1.1 采集器必须提供的 功能特点 304 20.1.2 采集器应该提供的功能特点 304 20.2 采集 . 305 20.2.1 采集器架构 . 305 20.2.2 DNS解析 . 308 20.2.3 待采集URL池 . 309 20.3 分布式索引 311 20.4 连接服务器 312 20.5 参考文献及补充读物 . 314 第 21章 链接分析 . 316 21.1 Web图 316 21.2 PageRank. 318 21.2.1 马尔科夫链 . 318 21.2.2 PageRank的计算 . 320 21.2.3 面向主题的PageRank 322 21.3 Hub网页及Authority网页 325 21.4 参考文献及补充读物. 329 参考文献 331 索引 . 356 |
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