信息检索：算法与启发式方法（英文版·第2版）
正版新书 新华官方库房直发 可开电子发票
￥ 43.66 7.4折 ￥ 59 全新
仅1件
江苏南京
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者（美）格罗斯曼，（美）弗里德 著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115212252
出版时间2009-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价59元
货号SC:9787115212252
上书时间2024-05-09
- 在售商品 暂无
- 平均发货时间 12小时
- 好评率 暂无
商品详情
- 品相描述：全新
- 全新正版 提供发票
- 商品描述
-
作者简介:
格罗斯曼（David A.Grossman），佐治亚梅森大学博士。现在伊利诺伊理工大学计算机系任教。曾在美国政府部门不错技术服务中心和研究发展办公室担任项目经理。主要研究领域包括信息检索、结构化与非结构化数据集成以及数据挖掘。
主编推荐:
随着Google、百度等搜索引擎公司的崛起，信息检索已经成为令人振奋的热门研究领域。
本书从发展的角度描述了ad hoc信息检索，讨论了用来实现大规模数据检索的近期新算法，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，把握了近期新的发展趋势，是信息检索领域的一本名著，更为许多有名高校（如美国普林斯顿大学、罗格斯大学）采用为教材。
媒体评论:
“本书涉及近期新的研究成果，语言经得起推敲，还精心准备了大量的实例说明，适合作为研究生和本科生信息检索课程的优选教材。” ——美国马萨诸塞大学阿默斯特校区计算机系杰出教授 W.Bruce Croft “推荐把本书作为计算机科学专业学生的优选教材，同时也适用于SE0专业人员和Web开发者阅读，将搜索技术，算法和启发式方法运用于他们的项目中。” ——信息技术与服务顾问 E.Garcia博士
内容简介:
本书是“信息检索”课程的很好教材，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。
摘要:
3.4.1 D'Amore and Mah
Initial information retrieval research focused on n-grams as presented in[D'Amore and Mah, 1985]. The motivation behind their work was the fact thatit is difficult to develop mathematical models for terms since the potential fora term that has not been seen before is infinite. With n-grams, only a fixednumber of n-grams can exist for a given value of n. A mathematical modelwas developed to estimate the noise in indexing and to determine appropriatedocument similarity measures. D'Amore and Mah's method replaces terms with n-grams in the vector spacemodel. The only remaining issue is computing the weights for each n-gram.Instead of simply using n-gram frequencies, a scaling method&nbs
...
目录:
1. INTRODUCTION
2. RETRIEVAL STRATEGIES
2.1 Vector Space Model
2.2 Probabilistic Retrieval Strategies
2.3 Language Models
2.4 Inference Networks
2.5 Extended Boolean Retrieval
2.6 Latent Semantic Indexing
2.7 Neural Networks
2.8 Genetic Algorithms
2.9 Fuzzy Set Retrieval
2.10 Summary
2.11 Exercises
3. RETRIEVAL UTILITIES
3.1 Relevance Feedback
3.2 Clustering
3.3 Passage-based Retrieval
...
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价