網(wǎng)絡(luò)信息檢索

第1章 緒論
1.1 網(wǎng)絡(luò)信息檢索概述
1.1.1 網(wǎng)絡(luò)信息
1.1.2 信息檢索
1.1.3 網(wǎng)絡(luò)信息檢索
1.2 信息檢索的發(fā)展
1.2.1 手工檢索
1.2.2 脫機(jī)批處理檢索
1.2.3 聯(lián)機(jī)檢索
1.2.4 網(wǎng)絡(luò)信息檢索
1.3 網(wǎng)絡(luò)信息檢索的應(yīng)用
1.3.1 搜索引擎
1.3.2 多媒體信息檢索
1.3.3 話題識(shí)別與跟蹤
1.3.4 信息過濾
1.3.5 問題回答
思考題
參考文獻(xiàn)
第2章 信息檢索模型
2.1 檢索模型定義
2.2 布爾模型
2.3 向量模型
2.3.1 索引項(xiàng)權(quán)重
2.3.2 相似度量
2.3.3 計(jì)算方法
2，4 概率模型
2.5 擴(kuò)展的布爾模型
2.5.1 模糊集合模型
2.5.2 擴(kuò)展布爾模型
2.6 擴(kuò)展的向量模型
2.6.1 廣義向量空間模型
2.6.2 潛語義標(biāo)引模型
2.6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.7 擴(kuò)展的概率模型
2.7.1 推理網(wǎng)絡(luò)模型
2.7.2 信任度網(wǎng)絡(luò)模型
2.7.3 語言模型
2.8 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第3章 網(wǎng)絡(luò)信息的自動(dòng)搜集
3.1 網(wǎng)絡(luò)信息的特點(diǎn)
3.1.1 Web的組成
3.1.2 Web的特點(diǎn)
3.2 網(wǎng)絡(luò)信息搜集的原理
3.2.1 信息搜集的基本流程
3.2.2 遍歷策略
3.2.3 頁面解析
3.3 網(wǎng)絡(luò)信息搜集的禮貌原則
3.3.1 機(jī)器人排斥協(xié)議
3.3.2 機(jī)器人元標(biāo)簽
3.4 高性能信息搜集
3.4.1 并行搜集
3.4.2 DNS優(yōu)化
3.4.3 優(yōu)先搜集策略
3.4.4 網(wǎng)頁更新
3.4.5 網(wǎng)頁消重
3.4.6 避免蜘蛛陷阱
3.5 專題信息搜集
3.5.1 網(wǎng)頁的主題特性
3.5.2 專題信息搜集算法
3.6 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第4章 網(wǎng)頁文本處理和索引
4.1 文本的特性
4.1.1 信息熵
4.1.2 統(tǒng)計(jì)定律
4.2 網(wǎng)頁信息的特征
4.2.1 網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)
4.2.2 網(wǎng)頁類型
4.3 網(wǎng)頁去噪
4.3.1 基于網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)的方法
4.3.2 基于模板的方法
4.4 文本處理
4.4.1 詞匯分析
4.4.2 排除停用詞
4.4.3 詞干提取
4.4.4 索引詞選擇
4.5 索引
4.5.1 Trie樹
4.5.2 后綴樹
4.5.3 簽名檔
4.5.4 倒排文件
4.6 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第5章 查詢語言與查詢處理
5.1 Web查詢語言
5.1.1 WebSQL查詢語言
5.1.2 W3QL查詢語言
5.1.3 WebOQL查詢語言
5.2 查詢方式
5.2.1 基于關(guān)鍵字的查詢
5.2.2 模式匹配
5.3 相關(guān)反饋
5.3.1 向量空間模型中的相關(guān)反饋
5.3.2 概率模型中的相關(guān)反饋
5.4 查詢擴(kuò)展
5.4.1 基于字典的簡(jiǎn)單查詢擴(kuò)展
5.4.2 自動(dòng)局部分析
5，4.3 自動(dòng)全局分析
5.5 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第6章 信息檢索性能評(píng)價(jià)
6.1 信息檢索評(píng)價(jià)指標(biāo)
6.1.1 查全率和查準(zhǔn)率
6.1.2 其他評(píng)價(jià)指標(biāo)
6.2 信息檢索評(píng)價(jià)基準(zhǔn)
6.2.1 基準(zhǔn)測(cè)試
6.2.2 TREC評(píng)測(cè)
6.2.3 Web檢索評(píng)價(jià)
6.2.4 CWIRF評(píng)測(cè)
6.3 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第7章 搜索引擎
7.1 概述
7.1.1 發(fā)展概況
7.1，2 術(shù)語與定義
7.1.3 工作原理
7.2 鏈接分析
7.2.1 PageRank
7.2.2 HITS
7.2.3 算法比較
7.3 相關(guān)排序
7.3.1 Lucene檢索模型
7.3.2 Nutch排序算法
7.4 大規(guī)模搜索引擎
7.4.1 體系架構(gòu)
7.4.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
7.4.3 檢索算法
7.4.4 相關(guān)排序
7.5 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章 并行和分布式信息檢索
8.1 并行信息檢索
8.1.1 并行計(jì)算的概念
8.1.2 并行信息檢索體系架構(gòu)
8.1.3 并行編程
8.1.4 數(shù)據(jù)并行
8.2 分布式信息檢索
8.3 元搜索引擎
8.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)
8.3.2 資源選擇
8.3.3 文檔選擇
8.3.4 信息融合
8.4 P2P網(wǎng)絡(luò)信息檢索
8.4.1 P2P網(wǎng)絡(luò)信息檢索的原理
8.4.2 非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)信息檢索
8.4.3 結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)信息檢索
8.5 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第9章 中文和跨語言信息檢索
9.1 中文預(yù)處理
9.1.1 中文編碼及轉(zhuǎn)換
9.1.2 中文分詞
9.2 中文信息檢索
9.2.1 中文檢索模型
9.2.2 中文索引
9.3 跨語言信息檢索
9.3.1 基本原理
9.3.2 基于GVSM的跨語言檢索
9.3.3 基于LSI的跨語言檢索
9，4 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第10章 多媒體信息檢索
10.1 基于內(nèi)容的圖像信息檢索
10.2 圖像特征提取
10.2.1 顏色特征
10.2.2 形狀特征提取
10.2.3 紋理特征提取
10.3 圖像相似量度
10.4 基于內(nèi)容的視頻信息檢索
10.4.1 鏡頭分割
10.4.2 關(guān)鍵幀提取
10.5 基于內(nèi)容的音頻信息檢索
10.6 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第11章 信息分類與聚類
11.1 基本知識(shí)
11.1.1 類的概念
11.1.2 對(duì)象特征描述
11.1.3 文檔相似性
11.1.4 類間距離
11.2 特征描述及提取
11.2.1 特征提取
11.2.2 特征選擇
11.3 聚類方法
11.3.1 劃分聚類法
11.3.2 層次聚類法
11.3.3 其他聚類方法
11.4 分類方法
11.4.1 NaiveBayes算法
11.4.2 kNN算法
11.4.3 Rocchio算法
11.4.4 SVM算法
11.5 方法評(píng)測(cè)
11.5.1 聚類方法評(píng)測(cè)
11.5.2 分類方法評(píng)測(cè)
11.5.3 顯著性檢驗(yàn)
11.6 小結(jié)
思考題
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第12章 Web信息抽取與問答系統(tǒng)
12.1 信息抽取概述
12.1.1 信息抽取的發(fā)展
12.1.2 信息抽取的評(píng)價(jià)指標(biāo)
12.2 Web信息抽取
12.2.1 基于關(guān)鍵字的Web信息抽取
12.2.2 基于模式的Web信息抽取
12.2.3 基于樣本的Web信息抽取
12.3 問答系統(tǒng)
12.3.1 問題分析
12.3.2 信息檢索
12.3.3 答案抽取
12.6 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)