具体描述
本书系统介绍计算机情报检索的原理和技术方法。全书共分为13三章：概述、情报检索系统、文献数据库、非文献型数据库、联机情报检索系统、搜索引擎、联机检索策略与检索步骤、联机检索技术、光盘数据库及其应用、情报检索系统设计与开发、情报检索系统评价、文献处理自动化（自动标引、自动摘录和自动分类）、计算机情报检索的发展趋势。内容新颖、涉及面广、分析阐述深入、注重实用。
本书可作为高等院校信息管理类专业，包括信息管理与信息系统专业、情报学专业、图书馆学专业和档案学专业以及其他相关院系的教材或教学参考书，亦可供各类信息中心、情报研究所（室）、图书馆、档案馆的工作人员及广大信息工作者学习参考。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
阅读《计算机情报检索》的过程，对我来说，是一次充满惊喜的探索之旅。我原本以为这是一本偏重理论的书籍，但事实证明，它远比我想象的要更具实践指导意义。书中对于信息检索系统的架构和组成部分的讲解，条理清晰，层层递进，让我对整个检索流程有了宏观而深刻的认识。从最初的用户查询理解，到索引的建立和维护，再到最终的排序和结果呈现，每一个环节都被细致地剖析。我特别欣赏书中关于“用户查询理解”那一章节的论述，它深刻地揭示了用户意图的复杂性，以及如何通过自然语言处理技术来解析用户的查询，将其转化为计算机能够理解的指令。这让我意识到，我们日常使用的搜索框背后，隐藏着如此精妙的智能。此外，书中关于“索引构建”的讲解也令我茅塞顿开。我一直好奇，搜索引擎是如何做到在如此短的时间内，从浩如烟海的网页中找到我们想要的信息的？这本书详细介绍了各种索引技术，比如倒排索引的原理及其在实际应用中的优化，让我对效率的追求有了更直观的理解。书中还涉及了信息检索中的评估指标，例如准确率（Precision）和召回率（Recall），这些指标对于衡量一个检索系统的优劣至关重要。通过对这些评估指标的深入理解，我能够更客观地评价不同检索策略的有效性，并从中学习如何改进我自己的信息获取方式。我对书中可能存在的关于语义检索的内容也充满期待，希望它能引导我理解如何让计算机不仅仅是匹配关键词，而是真正理解信息的含义，从而提供更精准、更相关的结果。
评分当我带着一丝期待翻开《计算机情报检索》这本书时，我脑海中浮现的是关于“信息组织”的复杂蓝图。如何将海量、异构的信息有效地组织起来，以便于检索，这始终是一个巨大的挑战。书中关于“数据结构与算法在信息检索中的应用”的章节，无疑是这本书的一大亮点。我希望书中能详细介绍各种数据结构，如哈希表、B树、Trie树等，以及它们在构建和查询索引中的作用。例如，哈希表是如何用于快速查找词项的？B树又是如何用于管理大规模的索引文件？书中是否会深入探讨各种排序和搜索算法，以及它们在信息检索中的效率分析？例如，快速排序、归并排序等在处理大量文档和词项时的应用，以及二分查找等在索引查询中的重要性。我还对书中关于“分布式系统”在信息检索中的应用充满兴趣。如今的信息检索系统往往需要处理 PB 甚至 EB 级别的数据，单机系统已经无法满足需求。书中是否会介绍分布式索引的构建、查询和维护技术，例如MapReduce、Hadoop、Spark等框架在信息检索中的应用？我希望这本书能为我描绘一幅信息检索的宏伟图景，让我看到计算机科学家们是如何通过精妙的算法和强大的数据结构，将纷繁的信息编织成有序的知识网络。
评分《计算机情报检索》这本书，在我看来，更像是一本为我量身定制的“信息侦探手册”。它没有空洞的理论说教，而是通过一系列生动、具体的案例，以及深入浅出的技术讲解，让我仿佛置身于一个巨大的信息迷宫之中，而这本书就是我手中的地图和指南针。我尤其喜欢书中关于“相关性排序”部分的论述。我们都知道，搜索结果的排序决定了我们获取信息的效率，而如何判断信息的“相关性”，并据此进行排序，一直是一个令人着迷的问题。书中详细介绍了TF-IDF、BM25等经典的排序算法，以及PageRank等链接分析技术，让我明白了搜索引擎是如何评价网页的权威性和重要性的。这些知识不仅仅是理论，更是解决实际问题的利器。我开始尝试运用书中的一些思路，来优化我自己的文献检索策略。例如，在撰写论文或者报告时，我不再是随意地输入几个关键词，而是会思考如何更精确地描述我的研究对象，如何利用同义词、近义词来拓展搜索范围，以及如何利用布尔逻辑运算符来构建更复杂的查询。这种有意识的、结构化的信息检索方式，极大地提高了我的研究效率，也让我能够发现更多我之前可能忽略的重要文献。我对书中对“语义匹配”的探讨也十分感兴趣，希望它能让我了解到，如何超越字面意义的匹配，去捕捉词语和句子背后的深层含义，从而实现更智能、更人性化的信息检索。
评分《计算机情报检索》这本书，对我而言，更像是一场思想的启迪之旅。它不仅仅是教授我如何“检索”信息，更是引导我思考“信息”本身的本质，以及计算机在其中扮演的独特角色。书中对“信息表示”的探讨，让我对数据的内在结构有了更深刻的理解。我们日常接触到的信息，无论是文本、图片还是视频，都可以被转化为计算机能够处理的数字形式。书中是否会介绍一些关于文本表示的技术，例如词袋模型（Bag-of-Words）、词向量（Word Embeddings）如Word2Vec、GloVe，甚至是更先进的BERT等模型？这些技术能够将离散的词语转化为连续的向量，从而捕捉词语之间的语义关系。我希望书中能详细讲解这些模型的原理、优缺点以及在信息检索中的应用场景。我还对书中关于“信息抽取”的讨论非常感兴趣。信息抽取是指从非结构化文本中提取结构化信息，例如从新闻报道中提取事件、人物、地点等关键信息。这项技术对于构建知识库、支持问答系统等具有重要的意义。如果书中能介绍一些经典的抽取算法，并辅以示例，那我将受益匪浅。这本书是否会触及“自然语言理解”（NLU）和“自然语言生成”（NLG）的交叉领域？这些领域与信息检索紧密相关，它们能够让计算机更好地理解人类语言，并生成更符合人类习惯的输出。
评分我一直对信息检索领域的前沿技术充满好奇，而《计算机情报检索》这本书，无疑为我打开了这扇大门。书中对各种高级检索技术的介绍，让我看到了信息检索的无限可能。我特别关注了书中关于“机器学习在信息检索中的应用”的章节。随着人工智能的飞速发展，机器学习已经在信息检索领域扮演着越来越重要的角色。书中对监督学习、无监督学习以及强化学习在信息检索中的应用进行了详细的阐述，让我对如何利用这些技术来构建更智能、更具适应性的检索系统有了初步的认识。例如，利用机器学习进行查询意图识别，自动进行文本分类和聚类，以及个性化推荐等，这些都能够极大地提升用户的使用体验。我对书中关于“用户行为分析”的部分也颇感兴趣。如何利用用户的点击、浏览、停留时间等行为数据来优化检索结果，这是非常关键的一点。书中是否会介绍一些基于用户行为的排序模型，例如学习排序（Learning to Rank）？如果能看到这方面的详细介绍，那将是非常有价值的。我还希望书中能探讨一些关于“知识图谱”在信息检索中的应用。知识图谱能够为信息检索提供更丰富的上下文信息，从而实现更精准、更具深度的检索。我对这些能够让计算机“理解”世界，并为我提供更智能服务的技术充满了期待。
评分《计算机情报检索》这本书，在我看来，是一本连接理论与实践的桥梁。书中对“信息评估与性能分析”的深入阐述，让我对如何衡量一个检索系统的优劣有了清晰的认识。我一直认为，一个好的检索系统，不仅要能找到信息，更要能快速、准确地找到信息。书中是否会详细介绍各种信息检索的评价指标，例如准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值、平均精确率（Average Precision）、归一化折损累计增益（NDCG）等？我希望能理解这些指标的计算方法、它们各自的侧重点以及在不同场景下的适用性。此外，书中是否会讨论如何进行大规模的检索实验，如何设计合理的测试集，以及如何进行统计分析来验证检索算法的有效性？这些实践性的指导，对于任何想要深入研究信息检索领域的人来说，都至关重要。我对书中关于“用户满意度”的评估方式也充满好奇。除了客观的评价指标，用户的主观感受同样重要。书中是否会介绍一些衡量用户满意度的方法，例如通过用户调查、反馈收集等方式？我希望这本书能为我提供一套完整的、科学的评估检索系统的框架，让我能够从多个维度去审视和优化信息检索的质量。
评分当我翻开《计算机情报检索》这本书时，我心中涌动着的是对“搜索”这件日常小事背后隐藏的巨大科学体系的敬畏。书中关于“信息检索模型”的介绍，无疑是这本书的核心内容之一。我一直对搜索引擎是如何工作的充满好奇，而书中对不同检索模型的讲解，如布尔模型、向量空间模型、概率模型以及语言模型等，为我解开了多年的疑惑。我希望能详细了解每种模型的数学原理、假设条件以及在实际应用中的优缺点。例如，布尔模型是如何通过逻辑运算符来组合查询项的？向量空间模型又是如何将文档和查询表示为高维向量，并通过计算向量之间的相似度来衡量相关性的？书中是否会深入探讨概率模型，如BM25，它是如何结合文档频率和查询频率来计算相关性的？我还对书中关于“混合模型”或者“集成模型”的介绍抱有浓厚兴趣。将不同模型的优势结合起来，是否能构建出更强大、更鲁棒的检索系统？我对这些能够让我更深入理解“为什么”搜索会这样工作，而不仅仅是“怎么”使用的理论内容，充满了渴望。
评分《计算机情报检索》这本书，对我而言，不只是一本技术书籍，更是一次关于“知识”本身的哲学思考。书中关于“信息过滤”和“噪声去除”的探讨，触及了我日常信息获取中的痛点。我们生活在一个信息爆炸的时代，真正有价值的信息往往被淹没在海量的噪声之中。书中如何阐述计算机如何识别和过滤掉无效、重复或低质量的信息，是我非常期待的内容。是否会介绍一些基于统计学、机器学习或者规则的方法，来识别“垃圾信息”或者“低质量内容”？例如，如何利用词频、文档长度、链接结构等特征来判断信息的质量？我希望书中能提供一些具体的算法或模型，并辅以实际案例。此外，书中关于“信息去重”的论述也引起了我的兴趣。在海量数据中，如何快速有效地找出重复的信息，避免冗余，这对于存储和处理效率都至关重要。是否会介绍一些基于哈希算法、相似度计算等技术的去重方法？如果书中能提供一些关于如何处理大规模数据去重的思路和技术，那将非常有价值。我对书中关于“用户偏好建模”的讨论也充满期待。如何根据用户的历史行为、兴趣标签等信息，来动态调整检索结果的排序，从而为用户提供更个性化的信息，这是信息检索的终极目标之一。
评分这本书，我拿到手的第一感觉，就是书名“计算机情报检索”——听起来就充满了科技感和神秘感，仿佛打开了一扇通往未知世界的门。我一直对信息是如何被存储、被发现，以及计算机在其中扮演的角色感到好奇。平日里，我常常花费大量时间在网络上搜寻资料，但很多时候，效率低下，找到的信息质量参差不齐，甚至还会被大量无关的信息所淹没。我总在想，有没有一种更系统、更科学的方法，能够帮助我拨开迷雾，直达信息的核心？这本书，正是带着这样的期望被我捧在手心。我迫不及待地想要深入了解，到底什么是“情报检索”？它与我们日常接触的搜索引擎有什么本质的区别？计算机又是如何“理解”和“检索”海量信息的？我期待在这本书中，能找到关于这些问题的答案，甚至发现一些能够彻底改变我信息获取方式的全新视角和实用技巧。我特别希望它能讲述一些具体的检索算法，比如倒排索引、布尔模型，或者更高级的机器学习模型在信息检索中的应用。我希望能看到它们是如何运作的，它们各自的优缺点是什么，以及在什么场景下应用哪种算法会更有效。我还想知道，在实际应用中，这些技术是如何被部署和优化的，是否存在一些经典的案例研究，能够让我更直观地感受到计算机情报检索的强大之处。这本书是否会触及信息组织和表示的理论，例如如何对文本进行分词、词干提取、去除停用词等预处理步骤？这些基础的预处理工作，对于提高检索的准确性和效率至关重要。如果书中能够详细阐述这些技术细节，并辅以图示和代码示例，那我将收获满满。我对那些能够帮助我构建更高效、更智能的信息检索系统的知识充满了渴望。
评分手捧《计算机情报检索》，我仿佛走进了一个精密运行的巨大机器内部，亲眼见证信息是如何被加工、存储、索引，并最终呈现在我面前。书中对“索引结构”的深入解析，尤其让我印象深刻。我一直对搜索引擎的“幕后”工作充满好奇，而书中对各种索引技术，如倒排索引、前缀索引、后缀索引等的详尽介绍，如同揭开了神秘的面纱。我希望书中能详细解释这些索引结构的构建过程、存储方式以及查询效率的权衡。例如，倒排索引是如何存储词项与文档的对应关系的？它又是如何通过查找词项来快速定位包含该词项的文档的？书中关于“索引优化”的章节是否会涵盖一些实用的技术，比如如何通过合并、压缩等方式来减小索引的存储空间，以及如何通过分块、分布式存储等方式来提高索引的查询速度？这些都是在实际应用中至关重要的方面。我对书中关于“增量索引”的讨论也十分期待。随着信息的不断更新，如何高效地更新索引，以保证检索结果的时效性，是一个巨大的挑战。书中是否会介绍一些增量索引的策略和算法？如果能有这方面的讲解，那将极大地拓宽我的视野。我还希望书中能对一些经典的搜索引擎（如Lucene、Elasticsearch）的底层索引原理进行一些介绍，通过实际的例子来加深理解。
评分相较于武大版的信息检索两本，此书在信息检索课本里算比较全面的，可惜没有再版，06版复印在市场上都很少见
评分教材类读物，工作用书
评分有点老了
评分有点老了
评分相较于武大版的信息检索两本，此书在信息检索课本里算比较全面的，可惜没有再版，06版复印在市场上都很少见
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有