Access97/2000中文版数据库原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:赵杰

出品人:

页数:421

译者:

出版时间:2000-2

价格:46.0

装帧:平装

isbn号码:9787115083883

丛书系列:

图书标签:

• Access
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现代信息检索与知识组织：深度探析与实践指南 图书名称：现代信息检索与知识组织：深度探析与实践指南 ISBN：待定 页数：约 850 页 开本：16 开 定价：168.00 元 --- 内容简介 在信息爆炸的数字时代，如何高效、精准地从海量数据中获取所需知识，已成为衡量个人与组织竞争力的核心要素。本书《现代信息检索与知识组织：深度探析与实践指南》并非聚焦于特定软件版本（如 Access 97/2000）的数据库操作，而是致力于提供一个宏大而深入的视角，全面剖析当代信息检索（Information Retrieval, IR）系统的理论基础、核心算法、先进技术及其在知识组织领域的前沿应用。 本书旨在为计算机科学、图书馆学、信息管理学领域的学生、研究人员以及致力于优化数据管理与知识发现的专业人士提供一本兼具学术深度与实践指导价值的参考书。我们彻底摆脱了对特定过时数据库管理系统的依赖，转而关注驱动当前搜索引擎、推荐系统、企业知识库乃至下一代人工智能应用背后的通用原理。 全书结构严谨，逻辑清晰，分为四大核心部分，层层递进，构建起一个完整的现代信息检索与知识组织知识体系。 第一部分：信息检索的理论基石与模型构建 本部分着重于建立读者对信息检索学科的基本认知框架。我们首先回顾了信息检索的历史发展脉络，重点分析了从布尔模型到向量空间模型（VSM）的演进，并深入探讨了概率模型（如 BM25 算法的数学原理与参数调优）。 信息需求的分析与表示： 详细阐述了用户查询的结构化与非结构化表示方法，以及查询扩展、词项加权技术（如 TF-IDF 的局限性与改进）。 文档表示与索引结构： 深入剖析了倒排索引（Inverted Index）的构建、维护与优化策略，包括前缀索引、跳跃列表（Skip Lists）的应用，以及高效处理海量数据的持久化存储技术。 评估度量体系： 详尽介绍信息检索系统性能评估的标准，包括准确率（Precision）、召回率（Recall）、F 值、平均准确率均值（MAP）和 NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain），并讨论了在不同应用场景下权重分配的策略。 第二部分：高级检索技术与语义理解 随着数据复杂性的提升，仅仅依靠词汇匹配已无法满足现代应用的需求。本部分聚焦于提升检索的“智能”程度，强调语义层面的信息匹配。 自然语言处理（NLP）在 IR 中的应用： 涵盖分词（中文的分词挑战）、词干提取、词形还原（Lemmatization）和词性标注（POS Tagging）等基础预处理步骤。 语义检索与知识图谱： 深度介绍如何利用 Word Embedding（如 Word2Vec, GloVe）捕捉词汇间的语义关联，并重点阐述了知识图谱（Knowledge Graph）的构建、存储（RDF/三元组存储）以及基于图结构的路径搜索与关系推理在增强检索精度中的作用。 排序模型与学习排序（Learning to Rank, LTR）： 详尽解析 LTR 的三种主流范式——点积排序（Pointwise）、列表排序（Listwise）和对排序（Pairwise）的数学基础，并引入基于梯度提升决策树（GBDT）和神经网络的 LTR 模型的实际应用案例。 第三部分：分布式系统与现代搜索引擎架构 本部分将理论与大规模工程实践相结合，探讨构建可扩展、高可用性的现代信息检索系统的关键技术栈。 分布式索引与数据分区： 讨论如何使用一致性哈希（Consistent Hashing）等技术，将巨大的索引集均匀分散到分布式集群中，并应对节点动态增减带来的数据迁移问题。 并行化查询处理： 深入探讨分布式环境下的查询路由、结果合并（Gathering）和去重策略，确保在低延迟下返回高质量结果。 网页爬虫与数据清洗： 分析高效、礼貌（Respectful）的网络爬虫的设计原理，包括深度优先与广度优先策略的选择，以及如何利用规则引擎和机器学习方法进行内容清洗和去重。 缓存机制与实时性考量： 介绍多级缓存（如 Memcached, Redis）在加速热门查询和热点文档访问中的作用，以及如何平衡数据的新鲜度与查询速度。 第四部分：知识组织、推荐系统与未来趋势 本部分将视角扩展至信息检索的延伸领域——知识组织和个性化推荐，并展望了该领域的前沿发展方向。 知识组织体系： 探讨分类法、主题词表（Thesaurus）和本体论（Ontology）在构建结构化知识体系中的作用，及其在企业内部知识管理中的实施挑战。 推荐系统的核心算法： 详细分析协同过滤（Collaborative Filtering）的局限性，重点讲解基于内容的推荐和混合推荐系统的设计思路。特别关注如何利用矩阵分解（Matrix Factorization）和深度学习模型（如 Autoencoders）提升推荐的准确性和多样性。 可解释性（Explainability）与公平性（Fairness）： 讨论在检索和推荐系统中引入可解释性模块的必要性，以及如何识别和缓解算法可能带来的偏见，确保信息分发的公平性。 前沿探索： 简要概述向量数据库（Vector Databases）的兴起、跨模态检索（如图像、视频与文本的融合检索）的最新研究进展。 --- 目标读者 深入学习信息检索理论，希望从基础模型过渡到前沿算法的研究生与博士生。 负责构建或维护大型企业级搜索平台、文档管理系统或推荐引擎的软件工程师和架构师。 图书馆学、档案学、信息资源管理等专业中，希望了解数字化环境下的信息组织新方法的专业人士。 本书特色 1. 理论与工程并重： 既提供了 BM25、LTR 等算法的严谨数学推导，也结合了 Lucene/Elasticsearch 等主流 IR 框架的工程实现思路。 2. 面向未来： 完全聚焦于当代和未来的信息处理技术栈，不涉及任何特定过时软件的使用细节，保证了知识的长期有效性。 3. 体系完整： 从信息需求的捕获，到文档的索引、语义理解，再到最终结果的排序与个性化呈现，构建了一个端到端的完整知识体系。 4. 案例驱动： 穿插大量现实世界的工程挑战与解决方案，增强了理论知识在实际工作中的可操作性。

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