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出版者:华中科技大学出版社

作者:冯玉才

出品人:

页数:486

译者:

出版时间:1993-9

价格:18.0

装帧:平装

isbn号码:9787560908731

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库系统
• 数据库基础
• 计算机科学
• 数据管理
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• 关系数据库
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• 信息技术
• 高等教育

电子信息时代的数据洪流与信息治理：一窥《信息检索与知识组织实务》 导言：信息爆炸时代的生存指南 我们正身处一个前所未有的信息洪流之中。每一次点击、每一次搜索、每一次交互都在无声地制造和交换着海量数据。然而，数据的“多”并不等同于信息的“有效”。如何从无序的噪音中捕获有价值的信号？如何构建体系化的框架来描述、存储和快速定位这些信息资源？《信息检索与知识组织实务》正是为解答这些核心问题而生的。本书聚焦于信息科学与计算机科学的交叉地带，旨在提供一套全面、深入且极具操作性的方法论和技术栈，指导读者掌握在复杂信息环境下进行高效信息获取、管理和组织的能力。 第一部分：信息检索的理论基石与技术演进 信息检索（Information Retrieval, IR）是本书的理论核心。它不仅仅是输入关键词然后等待结果列表这么简单，它涉及对人类语言、用户需求建模以及底层算法优化的复杂过程。 1. 文本表示与向量空间模型（VSM）： 本书首先深入剖析了文本如何被转化为计算机可理解的数学形式。我们不再停留在传统的布尔模型，而是重点讨论了向量空间模型（VSM）的精髓。在这里，文档和查询都被表示为高维空间中的向量。文档的权重计算，如词频-逆文档频率（TF-IDF）的精确推导与应用，被详尽阐述。读者将理解为何某些词汇比其他词汇携带更强的区分度。此外，我们会探讨改进的加权方案，例如BM25算法，它在实际搜索引擎中的重要地位。 2. 查询处理与用户意图识别： 有效的检索始于准确的查询理解。本书系统地介绍了查询扩展（Query Expansion）和查询重构（Query Reformulation）的技术。我们讨论了基于同义词典、本体论以及更先进的基于统计模型（如Latent Semantic Indexing, LSI）的隐语义分析如何帮助系统捕捉用户“真正想找”的内容，而非字面上的匹配。此外，关于用户交互日志的分析，如何通过点击反馈和停留时间来动态调整排序模型，构成了用户中心检索设计的重要组成部分。 3. 排序算法与评估指标的深度解析： 检索结果的顺序直接决定了用户体验。本书详细对比了经典的排序策略，包括基于概率模型（如语言模型IR）和学习排序（Learning to Rank, LTR）的最新进展。LTR部分，我们将详细介绍Pointwise、Pairwise和Listwise三种学习范式的技术细节，以及如何利用梯度提升决策树（GBDT）或神经网络来训练一个最优的排序函数。评估方面，我们不仅停留在准确率（Precision）和召回率（Recall），而是侧重于更具实战意义的指标，如平均准确率均值（MAP）、归一化折损累计增益（NDCG），并探讨了如何设计针对特定领域（如图形、多媒体）的评估体系。 第二部分：知识组织与语义化架构的构建 仅仅找到信息是不够的，信息必须被有效地组织起来，形成可重用、可推理的知识体系。这部分内容聚焦于如何将“数据”提炼为“知识”。 1. 分类法、主题标目与本体论设计： 知识组织是信息科学的传统核心。本书系统梳理了分类法（Classification Schemes）的设计原则，从穷尽性、互斥性到一致性要求。重点对比了预著录（Pre-coordination）和后著录（Post-coordination）的优劣。在更深层次上，我们引入了本体论（Ontology）的概念。读者将学习如何使用OWL语言来定义概念、属性、关系（如‘is-a’、‘part-of’）以及限制条件。这使得机器不仅知道“什么是猫”，还知道“猫是哺乳动物”以及“猫有四条腿”这样的逻辑关系，为语义搜索奠定基础。 2. 标引与元数据标准实践： 如何确保信息的描述是一致和互操作的？答案在于元数据。本书详细介绍了主流的元数据标准，如Dublin Core (DC)、MARC（用于图书馆领域）和METS/ALTO（用于数字化对象）。我们提供了大量的实战案例，讲解如何根据不同信息资源的特性，设计和应用合适的元数据字段，实现信息的精准描述和跨平台共享。标引（Indexing）环节，我们将区分受控词表（Controlled Vocabulary）的权威性与自由文本标引的灵活性，并探讨自动标引技术（如关键词提取和实体识别）的实现流程。 3. 知识图谱的构建与应用： 知识图谱（Knowledge Graph, KG）是当前知识组织的前沿。本书将知识图谱的构建过程分解为三大步骤：信息抽取（Information Extraction）、知识融合（Knowledge Fusion）与知识推理（Knowledge Reasoning）。在信息抽取部分，我们将讨论命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）的深度学习方法，包括使用Bi-LSTM-CRF和Transformer结构。知识融合部分，探讨实体对齐（Entity Alignment）的关键技术。最后，在应用层面，我们将展示如何利用图嵌入（如TransE）和图神经网络（GNN）来进行链接预测和复杂查询的回答。 第三部分：面向下一代信息系统的架构设计 现代信息系统不再是孤立的工具，而是复杂的、分布式的服务集合。 1. 搜索系统的架构与性能优化： 本书揭示了大规模搜索引擎背后的技术架构，包括爬虫（Web Crawler）的设计、分布式倒排索引的构建与维护，以及索引服务（如Elasticsearch或Solr）的内部机制。性能优化是关键，我们将分析延迟瓶颈，讨论如何通过缓存策略（如查询缓存、结果缓存）和数据分片（Sharding）来提升系统的吞吐量和响应速度。 2. 推荐系统：从协同过滤到深度学习： 推荐系统是信息检索在用户个性化服务领域的延伸。我们将系统地回顾协同过滤（Collaborative Filtering）的User-based和Item-based方法，以及矩阵分解（Matrix Factorization）技术的数学原理。随后，笔锋转向现代推荐系统，探讨如何融合用户画像、物品特征（内容信息）与上下文信息，利用深度神经网络（如Wide & Deep模型、DIN模型）来提高推荐的准确性和多样性。 结语：从信息处理到知识创造 《信息检索与知识组织实务》的目标是培养信息系统的构建者和驾驭者。通过对理论的深入理解和对前沿技术的掌握，读者将能够设计出高效、智能、面向未来的信息服务体系。本书不仅是技术手册，更是一套思维框架，它指导我们如何以结构化的方式应对数字世界的复杂性，最终实现信息的价值最大化。

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这本书的排版和插图设计，简直是强迫症患者的福音。我以前读过一些技术书籍，图表不是模糊不清，就是逻辑混乱，常常需要对照着文字反复猜测图示的含义。然而，这本书在处理复杂概念的可视化方面做到了极致。每一个核心算法、每一个数据流向，都有对应的流程图或结构示意图精确地标注出来，线条的粗细、颜色的区分都恰到好处，让人一目了然。比如讲到查询优化器的成本模型时，那些复杂的代数表达式和图形化的执行计划对比，如果单靠文字描述，我估计得反复阅读十遍才能勉强理解。但有了这些精心制作的图示辅助，理解的门槛一下子就降低了，仿佛有人在我的脑海中实时绘制了一张动态的地图。而且，书中在关键概念后附带的“思考题”也极具价值，它们不是那种简单的概念复述，而是需要综合运用前面知识点进行推导和辩论的开放性问题，极大地锻炼了我的批判性思维和解决实际问题的能力。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种深邃的蓝色调，配上简约而又不失力量感的字体排版，一下子就抓住了我的眼球。初翻开来，我就被那种严谨又不失亲和力的文字风格所吸引。作者似乎深谙技术类书籍的痛点，既没有陷入晦涩难懂的术语泥潭，也没有为了追求通俗而牺牲掉知识的准确性。举例来说，讲解事务的隔离级别时，那种层层递进的逻辑梳理，简直是教科书级别的示范。我记得有一次在工作中遇到一个棘手的并发问题，翻阅这本书，作者用一个生动的小故事，清晰地阐述了“幻读”到底是如何发生的，这比任何官方文档的解释都来得直观有效。而且，书中对不同存储引擎的底层实现也有着相当深入的剖析，比如B+树的结构优化、WAL（Write-Ahead Logging）机制的巧妙之处，这些内容对于一个想要从“会用”跃升到“精通”的开发者来说，简直是醍醐灌顶。它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的老工程师，在耐心地为你铺设通往数据世界核心的道路，每一步都走得坚实而富有启发性。我甚至开始期待周末的阅读时间，因为沉浸在这些逻辑严密的世界里，本身就是一种享受。

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坦白说，我最初抱着试试看的心态买的这本书，因为我对“基础”这个词向来持谨慎态度——很多基础教材写得过于陈旧或过于肤浅。然而，这本书成功地在“深度”和“新颖性”之间找到了完美的平衡点。它不仅扎实地覆盖了关系代数、SQL基础等传统基石，更难得的是，它巧妙地引入了现代数据库的一些前沿趋势的影子。比如，它在介绍并发控制时，会提及非锁定的并发技术的发展方向，虽然没有深入展开，但已经为读者打开了一扇通往未来研究的大门。这种“立足经典，展望未来”的处理方式，让我觉得这本书具有很强的生命力，而不是那种读完一次就束之高阁的资料。它成功地做到了“授人以渔”，教会了我如何去构建一个能够应对未来技术迭代的知识框架，而不是简单地记忆几个固定的API或语法。这种前瞻性的视野，对于职业生涯规划来说，价值远超书本本身的售价。

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这本书的语言风格给我留下了极其深刻的印象——它带着一种不容置疑的权威感，但语气却异常谦逊和耐心。作者在阐述一些已经被广泛接受的理论时，从未表现出居高临下的姿态，而是像一位经验丰富的朋友在与你探讨一个共同感兴趣的难题。我特别欣赏它对“局限性”的坦诚讨论。很多技术著作热衷于将自己介绍的技术描绘成完美的解决方案，但这本书却敢于指出每种设计选择背后的妥协之处，比如牺牲一致性来换取可用性的场景，或者为什么某些看似更优的方案在现实世界中难以落地。这种对技术“灰度地带”的深入挖掘和坦诚分析，极大地培养了我对技术决策的审慎态度。它让我明白，任何一个强大的系统，都是无数次权衡与妥协的产物，技术没有绝对的“银弹”。这种务实的态度，让这本书在我所有的技术藏书中，占据了一个非常独特且重要的位置，是真正能让人“沉下心来，思考本质”的佳作。

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拿到这本书时，我最先留意的是它对“设计思想”的强调，这在很多同类书籍中是比较少见的。很多教材往往只停留在告诉你“怎么做”（How to），而这本书却花费了大量篇幅去探讨“为什么这么做”（Why）。比如在介绍关系模型时，作者并没有直接抛出范式理论，而是先探讨了数据冗余和异常更新带来的实际困扰，让读者在“痛点”中自然而然地理解了规范化的必要性。这种以问题驱动的学习路径，极大地提高了我的学习兴趣和深度理解能力。尤其值得称赞的是，作者对于数据模型演进的历史脉络梳理得非常清晰，从网状模型到关系模型的跨越，其背后的思想博弈和技术权衡，都被描绘得淋漓尽致。读完这部分，我感觉自己对“数据”这个抽象概念有了更具哲学层面的认识，不再是机械地输入和输出指令，而是开始思考如何构建一个健壮、可扩展的数据蓝图。这种宏观视角，对于任何想在数据架构领域有所建树的人来说，都是无价之宝。

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