正版现货新书 智能信息检索理论与方法 9787302716860 夏天, 著
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北京丰台
作者夏天, 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302716860
出版时间2026-06
装帧平装
开本26
定价59元
货号202132686
上书时间2026-10-28
商品详情
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作者简介
夏天，中国人民大学信息资源管理学院图情系副主任、副教授，研究方向为智能检索技术、知识服务、电子文件管理等，独立出版专著和教材各1部，参编7部，发表论文40余篇，主持和参与国家、省部级等项目10余项。
目录
第1章 引论
1.1 信息检索的定义
1.2 信息检索的起源与发展
1.2.1 信息检索的起源
1.2.2 信息检索的发展历史
1.3 信息检索的两个任务
1.3.1 信息的序化组织
1.3.2 信息的检索利用
1.4 现代信息检索的主要内容
1.4.1 研究对象
1.4.2 任务目标
1.4.3 工作流程
1.4.4 设计难点
1.5 读者指南
思考与练习
第2章 二值向量表示与布尔检索
2.1 从词项-文档关联矩阵到倒排索引
2.1.1 词项-文档关联矩阵
2.1.2 倒排索引：词项-文档关联矩阵的精简表示
2.2 词典组织
2.2.1 排序数组
2.2.2 哈希加链表
2.2.3 树状组织方式
2.3 常规布尔检索及其优化
2.3.1 布尔检索的常规方法
2.3.2 布尔检索的速度优化
2.4 高级布尔检索
2.4.1 短语检索
2.4.2 通配检索
2.5 索引处理流程
2.5.1 从待索引对象到倒排索引的整体流程
2.5.2 文件解析——获取待索引的文本
2.5.3 词符切分——将文本切分为词符序列
2.5.4 语言分析——将词符规范化为词项
2.6 布尔检索模型及其特点
思考与练习
第3章 加权向量表示与排序式检索
3.1 向量空间模型
3.1.1 文档的加权向量表示
3.1.2 权重计算：词频与逆文档频率
3.1.3 相似度计算
3.2 概率检索模型
3.2.1 概率检索模型的基本假设
3.2.2 二值独立模型
3.2.3 BM25模型
3.3 基于统计语言模型的检索模型
3.3.1 统计语言模型
3.3.2 查询似然模型
3.4 查询处理中的索引遍历
3.4.1 一次一词项方式
3.4.2 一次一文档方式
3.5 快速评分计算与排序
3.5.1 精确Top K评分计算与排序
3.5.2 非精确Top K评分计算与排序
思考与练习
第4章 嵌入表示与向量检索
4.1 词嵌入
4.1.1 整数索引、独热编码与词嵌入表示
4.1.2 静态词嵌入
4.1.3 动态词嵌入
4.2 文本嵌入表示
4.2.1 Doc2Vec
4.2.2 基于Transformer网络架构的文本嵌入
4.3 图像嵌入与基于内容的图像检索
4.4 多模态嵌入与跨模态检索
4.5 向量近似近邻检索
4.5.1 基于树的ANN检索
4.5.2 基于哈希的ANN检索
4.5.3 基于量化的ANN检索
4.5.4 基于图的ANN检索
4.5.5 ANN检索工具包
思考与练习
第5章 基于哈希的相似项检索
5.1 大规模相似项检索的目标
5.2 最小哈希（MinHash）
5.2.1 文档的k-shingle表示
5.2.2 最小哈希与Jaccard相似度
5.2.3 最小哈希签名向量的相似度计算
5.2.4 大规模签名向量的快速比对
5.3 相似哈希（SimHash）
5.3.1 相似哈希的指纹计算
5.3.2 相似哈希指纹的快速比对
5.4 局部敏感哈希（LSH）
5.4.1 LSH的基本思想
5.4.2 LSH的碰撞概率与距离测度
5.4.3 常见LSH函数族
5.4.4 LSH的索引与查找
5.5 相似项检索算法的对比
思考与练习
第6章 索引构建与压缩
6.1 索引构建
6.1.1 单机索引
6.1.2 分布式索引
6.1.3 动态索引
6.2 索引压缩
6.2.1 索引压缩的目的与词项统计特性
6.2.2 词典压缩
6.2.3 倒排记录表压缩
思考与练习
第7章 查询理解
7.1 查询理解的主要任务
7.2 查询标记与查询意图分类：分析用户信息需求
7.2.1 用户检索行为
7.2.2 查询标记
7.2.3 查询意图分类
7.3 查询优化：变换查询以产生更好的结果
7.3.1 相关反馈
7.3.2 查询改写
7.4 查询推荐：辅助用户查询
7.4.1 查询自动补全
7.4.2 相关搜索
思考与练习
第8章 检索评价
8.1 无序结果集评价
8.1.1 查准率和查全率
8.1.2 精度指标
8.1.3 大数据集下的查全率计算
8.1.4 F值——查准率和查全率的指标融合
8.2 有序结果集评价
8.2.1 PR曲线与PR-AUC
8.2.2 ROC曲线与ROC-AUC
8.2.3 P@K
8.2.4 R查准率
8.2.5 平均查准率（AP）
8.2.6 倒数排序（RR）
8.2.7 nDCG评价指标
8.2.8 bpref
8.3 多个查询的综合评价
8.3.1 宏平均与微平均
8.3.2 平均查准率均值（MAP）
8.3.3 几何平均查准率均值（GMAP）
8.3.4 平均倒数排序（MRR）
思考与练习
第9章 Web搜索引擎与检索增强生成
9.1 Web与搜索引擎基础
9.1.1 Web交互过程
9.1.2 Web核心概念
9.1.3 Web搜索引擎的发展历史
9.1.4 搜索引擎的技术架构
9.2 Web采集
9.2.1 单网页采集方法
9.2.2 分布式爬虫采集
9.2.3 动态网页与深网采集
9.2.4 爬虫礼仪
9.3 链接分析
9.3.1 超链接锚文本加权
9.3.2 基于PageRank的网页重要性分析
9.3
精彩内容
本书系统阐述了信息检索的核心理论与前沿技术。全书以信息检索的基本任务为主线，从经典的布尔检索、向量空间模型出发，逐步深入基于嵌入表示的现代检索方法，并结合哈希检索、索引构建、查询理解、检索评价等关键技术，建立起完整的信息检索知识体系。本书内容系统全面，既涵盖倒排索引、tf-idf、BM25、PageRank等经典算法，也融入了词嵌入、Transformer网络架构、跨模态检索、近似近邻检索（ANN）、检索增强生成（RAG）等人工智能时代的新方法与技术。同时，本书注重探讨各类方法的核心思想与实现逻辑，以帮助读者理解检索系统构建的基础理论。本书适合计算机科学、信息资源管理等相关专业的高年级本科生及研究生阅读，也可供搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域的算法工程师参考。通过对本书的学习，读者不仅能掌握信息检索的基础理论与典型方法，还能把握该领域的发展脉络与整体趋势，形成构建高效、智能检索系统的专业能力。
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