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出版者:电子工业出版社

作者:赵增敏

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:19.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505372122

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 编程入门
• 计算机基础
• 信息技术
• 实践教程
• 高等教育

探秘数字世界：信息管理与系统构建的基石 图书名称：信息组织与检索：原理、实践与未来 图书简介 本书《信息组织与检索：原理、实践与未来》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，以理解和掌握现代信息社会的核心驱动力——信息组织与检索。本书的重点聚焦于数据结构、知识表示、以及构建高效、智能的检索系统的理论框架与工程实践，与数据库的结构化数据管理范畴形成鲜明对比，内容完全侧重于非结构化、半结构化信息处理的前沿领域。 第一部分：信息组织的理论基石 本部分深入探讨信息是如何被捕获、分类和结构化的哲学与技术基础。我们避免了传统数据库中对固定模式（Schema）的依赖，转而关注信息内容的内在联系与语义关联。 第一章：信息与知识的界定 本章首先明确信息、数据与知识三者之间的层级关系。我们探讨了信息论的基本概念，如熵与冗余，并引入了知识工程学的基本框架。重点分析了描述性元数据（Descriptive Metadata）与结构性元数据（Structural Metadata）的差异，强调在非事务性信息环境中，如何通过细粒度的描述来增强信息的可发现性。我们详细阐述了本体论（Ontology）在知识建模中的作用，如何使用RDF、OWL等语言来构建语义网络，实现跨领域知识的互操作性。这与关系型数据库中基于规范化理论的数据建模方法截然不同，它更强调概念的层次结构和复杂关系的表达能力。 第二章：分类体系与标引的艺术 本章详述了信息分类的多种范式，从传统的杜威十进制分类法、美国国会图书馆分类法等层次分类法，到基于主题的众包分类（Folksonomy）。我们详细分析了主题标引过程中的规范化挑战，包括词表控制（Controlled Vocabulary）、同义词处理和上位词/下位词关系的建立。大量的篇幅用于讨论“标引偏差”及其对检索结果的影响，并介绍了自然语言处理（NLP）技术在辅助标引中的应用，例如术语抽取和自动主题标引算法。 第三章：数据结构与内容描述标准 本章聚焦于描述非结构化信息内容所需的技术标准。我们细致地剖析了如 MARC 21（在特定文献领域）、Dublin Core（DC）、METS（多媒体电子图书标准）等元数据架构的内在逻辑。重点在于理解这些描述符如何超越简单的属性-值对，形成复杂的对象引用和关系描述。书中通过大量案例展示了如何将这些标准应用于数字图书馆、档案管理系统和科研数据存储库的场景，强调其灵活性与扩展性。 第二部分：检索系统的核心算法与实践 本部分将理论知识转化为可执行的检索系统。我们关注的是如何高效地从海量、异构的信息集合中，快速、准确地定位相关内容。 第四章：信息检索模型综述 本章全面回顾了信息检索（IR）领域的核心模型。我们从经典的布尔模型（Boolean Model）出发，逐步深入到基于概率的组合模型（如BM25的原理与优化）。随后，我们详细阐述了向量空间模型（Vector Space Model, VSM）的构建过程，包括TF-IDF的计算、维度约减技术（如LSA/pLSA）的应用。与数据库查询语言（如SQL）的确定性匹配不同，IR模型的核心在于相关性的度量和排序，本章对此进行了细致的数学推导和算法剖析。 第五章：文本处理与特征工程 高效检索依赖于对原始文本的深度预处理。本章专注于文本清洗、分词、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）的最新技术，特别是在处理多语言信息时的挑战。我们深入探讨了文本的特征表示方法，包括N-gram模型、词袋模型（Bag-of-Words）的局限性，并引入了基于深度学习的词嵌入技术（如Word2Vec, GloVe），如何捕捉词语的上下文语义信息，从而极大地提升了检索的语义准确度。 第六章：排序算法与用户反馈 检索的最终目标是呈现最相关的结果。本章集中讲解了排序机制，包括PageRank算法在网页信息排序中的变体应用，以及基于学习排序（Learning to Rank, LTR）的方法。我们详细介绍了LTR的三种主要范式：点排序（Pointwise）、对排序（Pairwise）和列表排序（Listwise）。此外，书中还探讨了如何利用用户点击数据、停留时间等隐性反馈信号，通过增量学习和强化学习方法，动态调整排序权重，实现个性化和自适应的检索体验。 第三部分：前沿趋势与未来展望 第七章：语义搜索与问答系统 本章聚焦于下一代信息获取技术：语义搜索和知识驱动的问答系统（QA）。我们探讨了如何利用知识图谱（Knowledge Graph）实现更深层次的推理检索，超越关键词匹配。重点分析了基于神经网络的实体链接（Entity Linking）、关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取技术。我们详细介绍了基于Transformer架构的模型（如BERT, GPT系列）如何被微调以实现复杂的自然语言理解（NLU）任务，从而支持结构化查询（如SPARQL）与自然语言查询（NLQ）之间的桥接。 第八章：分布式架构与性能优化 在处理TB级乃至PB级信息资源时，系统架构的选择至关重要。本章讲解了为大规模信息检索系统设计的高性能分布式框架，如倒排索引的构建与维护、数据分片策略（Sharding）和复制机制。我们分析了Elasticsearch、Solr等搜索引擎背后的核心技术，特别是其在实时索引更新和高并发查询处理方面的优化技术，如缓存策略和查询路由机制。 第九章：评估指标与信息质量保障 如何量化一个检索系统的优劣是信息组织科学的核心问题。本章系统梳理了信息检索评估的理论基础，包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值、平均准确率（MAP）和归一化折损累计增益（NDCG）。书中强调了评估的必要性，并提供了在真实世界场景下进行A/B测试和离线评估的实用指南。此外，我们还讨论了信息伦理、隐私保护，以及如何应对虚假信息和信息茧房效应的挑战。 总结 本书《信息组织与检索：原理、实践与未来》为研究人员、系统架构师和专业信息工作者提供了一套完整的工具箱，用以理解和构建面向未来挑战的信息服务体系。它着眼于语义、结构和智能交互，与传统的、侧重于数据一致性和事务处理的数据库技术有着清晰的界限和互补性。阅读本书，读者将能够掌握从信息捕获到智能呈现的全链路技术栈。

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