信息存储与检索 第2版PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 信息检索基本理论 1

1.1.1 信息检索的概念 1

1.1.2 信息检索的原理 2

1.1.3 信息检索的类型 4

1.2 信息检索系统 7

1.2.1 信息检索系统的概念 7

1.2.2 信息检索系统的类型 9

1.2.3 信息检索系统的物理结构 9

1.2.4 信息检索系统的逻辑结构 14

1.3 信息检索研究 16

1.3.1 信息检索的研究内容 16

1.3.2 信息检索的相关学科 18

1.3.3 信息检索的产生和发展 19

1.3.4 信息检索的趋势 21

思考题 23

第2章 信息检索模型 24

2.1 引言 24

2.2 经典模型 25

2.2.1 布尔模型 25

2.2.2 向量模型 27

2.2.3 概率模型 30

2.3 集合理论模型 32

2.3.1 模糊集合模型 33

2.3.2 扩展布尔模型 34

2.3.3 粗糙集模型 36

2.4 代数模型 37

2.4.1 广义向量空间模型 37

2.4.2 潜语义标引模型 39

2.4.3 神经网络模型 40

2.5 扩展概率模型 45

2.5.1 概率粗糙集模型 45

2.5.2 推理网模型 48

2.5.3 信度网模型 49

2.6 结构化模型 51

2.6.1 非重叠链表模型 51

2.6.2 邻近节点模型 52

2.6.3 扁平浏览模型 52

2.6.4 结构导向模型 53

2.6.5 超文本模型 53

思考题 54

第3章 文本信息存储与检索 55

3.1 引言 55

3.2 书目记录 56

3.2.1 书目记录结构 56

3.2.2 CNMARC数据字段区的构成 57

3.2.3 CNMARC数据字段区的标识系统 59

3.3 顺排文档 59

3.3.1 表展开法 59

3.3.2 树展开法 64

3.4 倒排文档 70

3.4.1 倒排文档的建立 70

3.4.2 提问式的编辑 71

3.4.3 检索处理 76

3.5 文本检索技术 77

3.5.1 布尔检索 77

3.5.2 截词检索 79

3.5.3 限制检索 80

3.5.4 加权检索 82

3.6 文本聚类检索 84

3.6.1 聚类检索的概念 84

3.6.2 文档特征抽取方法 85

3.6.3 文献相似度 86

3.6.4 文本聚类常用技术 89

3.7 全文检索 97

3.7.1 全文检索的技术指标 97

3.7.2 邻接检索 99

3.7.3 同句检索 100

3.7.4 同字段检索 100

3.7.5 同记录检索 100

思考题 101

第4章 多媒体信息存储与检索 102

4.1 引言 102

4.2 多媒体技术概述 103

4.2.1 多媒体的概念 103

4.2.2 多媒体技术的关键特征 103

4.2.3 多媒体技术的主要研究内容 105

4.3 多媒体数据模型 105

4.3.1 多媒体数据模型概述 105

4.3.2 图像的数据模型 108

4.3.3 音频的数据模型 110

4.3.4 视频的数据模型 111

4.3.5 多媒体信息融合模型 112

4.4 多媒体数据压缩技术 113

4.4.1 数据压缩技术概述 113

4.4.2 图像压缩的标准 115

4.4.3 音频压缩的标准 117

4.4.4 视频压缩的标准 119

4.5 基于内容的多媒体信息检索技术 120

4.5.1 基于内容的多媒体信息检索原理 120

4.5.2 基于内容的图像检索 122

4.5.3 基于内容的音频检索 125

4.5.4 基于内容的视频检索 126

4.5.5 多媒体融合检索 128

思考题 130

第5章 Web信息存储与检索 131

5.1 引言 131

5.2 Web信息组织 132

5.2.1 超文本 132

5.2.2 标记语言 138

5.2.3 超文本传输协议 141

5.2.4 超文本浏览器 144

5.3 Web元数据 144

5.3.1 Web元数据概述 144

5.3.2 DC元数据集 146

5.3.3 其他常用的元数据格式 148

5.4 搜索引擎 149

5.4.1 搜索引擎的概念与基本功能 149

5.4.2 搜索引擎的结构与原理 152

5.4.3 搜索引擎的类型 154

思考题 157

第6章 并行与分布式信息检索 158

6.1 引言 158

6.2 并行信息检索 158

6.2.1 并行信息检索的原理 159

6.2.2 并行检索的体系结构 160

6.2.3 并行检索技术 162

6.2.4 并行检索中的索引文档处理 164

6.3 分布式信息检索方法 168

6.3.1 分布式信息检索的原理 168

6.3.2 分布式检索处理技术 169

6.3.3 分布式信息检索模式 169

6.3.4 分布式检索中的数据集选择 174

6.4 异构数据库检索 178

6.4.1 异构数据库的特点 178

6.4.2 异构数据库跨库检索的原理 180

6.4.3 异构数据库跨库检索技术 181

6.4.4 异构数据集成 184

思考题 186

第7章 人工智能与自然语言检索 187

7.1 引言 187

7.2 人工智能技术 187

7.2.1 专家系统 188

7.2.2 数据挖掘 189

7.2.3 知识发现 192

7.2.4 信息抽取与知识抽取 194

7.3 智能检索 196

7.3.1 智能检索接口 196

7.3.2 智能检索技术 197

7.3.3 智能检索系统与应用 199

7.4 自然语言检索 201

7.4.1 自然语言理解 201

7.4.2 基于语法分析的自然语言检索 203

7.4.3 基于语义分析的自然语言检索 205

7.4.4 基于语义理解的自然语言检索 206

7.4.5 基于本体的自然语言检索 207

7.5 跨语言检索 210

7.5.1 跨语言检索的实现模式 211

7.5.2 跨语言检索中的语言资源 214

7.5.3 跨语言检索的关键技术 216

7.5.4 提问式翻译的几种方法 218

思考题 219

第8章 用户界面与可视化 221

8.1 引言 221

8.2 信息检索用户 221

8.2.1 用户及其种类 221

8.2.2 信息存取的交互模型 223

8.2.3 用户检索行为对界面设计的影响 224

8.3 用户界面设计 225

8.3.1 用户界面的基本结构 225

8.3.2 用户界面设计的原则 226

8.3.3 用户界面的种类和风格 228

8.3.4 窗口管理与系统举例 231

8.3.5 用户界面的评价 235

8.4 信息可视化 236

8.4.1 信息可视化的含义 236

8.4.2 信息可视化的作用 237

8.5 信息检索的可视化 239

8.5.1 信息检索可视化的优势 239

8.5.2 原始信息提供的可视化 240

8.5.3 提问式构造的可视化 242

8.5.4 检索结果提供的可视化 244

思考题 246

第9章 信息检索评价与实验 247

9.1 引言 247

9.2 信息检索相关性理论 248

9.2.1 相关性的概念及特征 248

9.2.2 影响相关性判断的变量 249

9.2.3 面向系统的相关性 250

9.2.4 面向用户的相关性 251

9.3 信息检索评价的过程与方法 251

9.3.1 确定评价对象及目的 252

9.3.2 选择评价方式 252

9.3.3 设计评价方案 252

9.3.4 实施评价方案 252

9.4 信息检索评价指标体系 253

9.4.1 系统性能指标 253

9.4.2 系统效益指标 258

9.4.3 费用／效果指标 259

9.4.4 费用／效益指标 259

9.4.5 Web检索系统性能评价存在的问题 259

9.5 经典的信息检索评价实验 260

9.5.1 Cranfield实验 260

9.5.2 MEDLARS系统评价实验 264

9.5.3 SMART检索实验 266

9.5.4 STAIRS工程 268

9.5.5 WRU检索实验 269

9.5.6 SDI服务评价 271

9.6 信息检索评价实验平台：TREC 272

9.6.1 TREC概述 272

9.6.2 TREC的实验数据集合 272

9.6.3 TREC的主要评价项目 274

9.6.4 部分往届TREC简介 275

9.6.5 关于C-TREC的一些思考 276

思考题 277

参考文献 278