具体描述
快捷准确、及时有效地检索和利用信息，是知识经济和网络时代对信息检索提出的新要求，也是走进新时代的人们必须具备的基本信息素养。本书为适应“信息检索”课程发展的需要，系统地阐述了信息检索的基本理论和方法，并适时地把信息检索领域的最新知识和成果充实进来。全书内容包括: 信息检索的基本理论和知识；中文工具书与中文数据库；国外几种在编排结构上具有代表性的著名综合性检索系统；公路、汽车、地质专业重要检索系统；专利信息检索及计算机信息检索——联机、光盘、因特网和搜索引擎的相关理论和知识。
本书是高等院校“信息检索”课程通用教材，同时也适用于对信息检索感兴趣的读者。书中对检索工具、数据库及其检索方法的介绍突出实用性。无论是印刷版的检索工具，还是网络版的数据库，都详细介绍其检索方法与步骤，并精选了大量的样页、网页样图和检索实例，改变了以往信息检索只能由专业人员完成的印象，使一般读者也能“按图索骥”，依照书中检索实例的介绍，学会使用各种检索工具和数据库系统。
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用户评价
这本《信息检索》的编写质量之高，让我惊叹不已。作者的知识背景深厚，他能够将信息检索领域最前沿的研究成果，以一种非常清晰且易于理解的方式呈现出来。我从这本书中获得的，不仅仅是知识，更是一种对信息检索领域未来发展的信心。 我尤其喜欢书里关于“信息表示”的章节。它让我明白，如何将文本、图像、音频等信息，通过不同的方式表示成计算机可以理解的形式，从而进行检索。作者在讲解这些内容时，举了许多生动的例子，让我能够更好地理解这些技术在实际应用中的重要性。 此外，书中关于“机器学习在信息检索中的应用”的章节也让我受益匪浅。它让我了解到，如何利用机器学习技术，来提高信息检索的效率和准确性。这些内容对于我理解现代信息检索系统的发展趋势非常有帮助。
评分《信息检索》这本书，是一本我愿意反复阅读的宝藏。作者的写作风格非常流畅，他能够将复杂的技术概念，用一种非常易于理解的方式表达出来。我从这本书中获得的，不仅仅是知识，更是一种对信息检索这个领域的探索欲望。 我尤其喜欢书里关于“用户建模”的章节。它让我明白，真正的信息检索，不仅仅是技术问题，更是人机交互的问题。理解用户的搜索习惯、偏好，以及如何通过用户反馈来优化检索结果，是构建一个优秀信息检索系统的关键。作者在讲解这些内容时，举了许多生动的例子，让我能够更好地理解这些技术在实际应用中的重要性。 此外，书中关于“个性化检索”的章节也让我受益匪浅。它让我了解到，如何根据用户的个性化需求，提供更精准的检索结果。这些内容对于我理解现代搜索引擎的个性化推荐功能非常有帮助。
评分这本《信息检索》给我带来了前所未有的学习体验。它不是那种让你读完后只留下几个模糊概念的书，而是能够让你真正理解信息检索的精髓。作者在讲解各种算法时，总是能够提供一个清晰的框架，然后层层剥茧，直到让你完全掌握。我尤其欣赏书里关于“数据结构和算法”在信息检索中的作用的讲解，例如倒排索引的构建和优化，布谷鸟哈希在快速查找中的应用，以及各种排序算法在结果排序中的重要性。 让我印象深刻的是，作者在讨论“评价指标”时，不仅仅是列出公式，而是深入分析了不同指标的优缺点，以及在不同场景下如何选择合适的指标。这对于我评估和改进自己的信息检索系统非常有帮助。例如，当我们需要关注召回率时，我们应该如何调整模型？当我们需要关注精准率时，又应该如何操作？这些实际的问题，在这本书里都得到了详尽的解答。 此外，书中对于“用户行为分析”的章节也让我受益匪浅。它让我意识到，信息检索不仅仅是技术问题，更是人机交互的问题。理解用户的搜索习惯、偏好，以及如何通过用户反馈来优化检索结果，是构建一个优秀信息检索系统的关键。这本书为我提供了一个全新的视角，让我不再仅仅关注技术本身，而是更加注重用户体验。
评分这是一本非常有深度和广度的书，对于我这样对信息检索领域刚入门的菜鸟来说，简直是打开了一扇新世界的大门。我一直对如何从海量的数据中高效准确地找到我需要的信息感到好奇，而这本书则系统地解答了我所有的疑问。它从最基础的概念讲起，比如什么是信息检索，信息检索的意义何在，然后逐步深入到各种检索模型，从传统的布尔模型、向量空间模型，到更现代的概率模型、语言模型，再到深度学习模型，每一种模型都讲解得非常透彻，并且附带了大量的实例和公式推导，让我能够理解其背后的原理，而不是仅仅记住一些概念。 最令我印象深刻的是，作者在讲解过程中，不仅仅停留在理论层面，而是深入地探讨了实际应用中的各种挑战和解决方案。比如，如何处理同义词、多义词，如何进行查询扩展，如何评估检索系统的性能，以及如何构建大规模的检索系统。这些内容对于我理解信息检索在搜索引擎、推荐系统、问答系统等实际应用中的重要性非常有帮助。我尤其喜欢书里关于“相关性”的讨论，作者从不同的角度剖析了什么是“相关”，以及如何通过各种技术手段来提升检索结果的相关性。这让我意识到，信息检索不仅仅是简单的关键词匹配，而是一个复杂且充满智慧的工程。 这本书的结构也非常清晰，每一章都围绕一个核心主题展开，并且逻辑严谨，循序渐进。即使是对于像我这样没有太多计算机科学背景的读者，也能相对容易地理解。书中的图示和表格也起到了很好的辅助作用，让抽象的概念变得更加直观。我特别喜欢作者在每章末尾提供的“思考题”，这些题目非常有启发性，能够引导我去深入思考书中的内容，并尝试将所学知识应用到实际问题中。这本《信息检索》不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我探索信息检索的道路上给予我无尽的启迪和指引。
评分这本《信息检索》就像是一本百科全书，它涵盖了信息检索领域几乎所有的重要知识点，而且讲解得非常透彻。作者的知识储备非常渊博，他能够从不同的角度来分析同一个问题，并提出独到的见解。我从这本书中获得的，不仅仅是知识，更是一种对信息检索这个领域的敬畏之情。 我尤其喜欢书里关于“信息过滤”的讨论。它让我明白，信息检索不仅仅是找到信息，更是要过滤掉那些不相关、低质量的信息，从而提高信息的利用效率。作者在讲解各种过滤算法时，举了许多生动的例子，让我能够更好地理解这些算法的原理和应用。 此外，书中关于“分布式信息检索”的章节也让我受益匪浅。它让我了解到，如何构建一个能够处理海量数据的分布式检索系统，以及如何解决分布式系统中的各种挑战。这些内容对于我理解现代搜索引擎的架构非常有帮助。
评分坦白说，我本来对《信息检索》这本书并没有太高的期待，觉得不过是一本堆砌概念和公式的学术著作。然而，当我翻开它之后，我彻底被它深深吸引住了。这本书以一种极其精炼且富有洞察力的方式，揭示了信息检索背后那些令人惊叹的算法和思想。它不仅仅是告诉我们“怎么做”，更是深入浅出地解释了“为什么这么做”。作者在讲解各种检索模型时，并没有回避其数学上的严谨性，但同时又巧妙地通过生动的比喻和现实世界的例子，将复杂的概念变得易于理解。 我尤其欣赏作者在讨论信息检索中的“挑战”时所展现出的深刻洞察力。从数据的稀疏性、噪声问题，到用户行为的复杂性、主观性，这本书都给予了细致的分析。更重要的是，它并没有止步于问题陈述，而是积极地提出了各种前沿的解决方案，例如基于图的模型、知识图谱在信息检索中的应用，以及机器学习在理解用户意图和优化检索策略方面的巨大潜力。阅读这本书，我感觉自己仿佛置身于一个信息检索的实验室，亲眼见证着各种创新技术是如何被发明和应用的。 对于我这样一个在互联网行业摸爬滚打多年的从业者来说，这本书的内容极具实践指导意义。它所阐述的关于用户画像、个性化检索、以及如何从海量用户交互数据中提炼有用信息的方法，对我目前的日常工作有着直接的启发。书中关于评估指标的讨论，例如Precision, Recall, F1-score, NDCG等，让我能够更科学地衡量和优化我们正在开发的信息检索产品。我强烈推荐所有对信息检索感兴趣，或者正在从事相关领域工作的朋友们，都应该仔细研读这本书。
评分第一次接触《信息检索》这本书，给我的感觉就像是进入了一个未知的宝藏之地，里面充满了各种闪耀的知识碎片，等待我去发掘和整合。作者的写作风格非常独特，他能够将枯燥的技术原理，通过引人入胜的叙事方式娓娓道来。书中的每一个章节都像是一个独立的故事，讲述着信息检索领域某个重要方面的发展和演变。从早期的关键词匹配，到后来基于概率和统计的模型，再到如今深度学习驱动的智能检索，作者都进行了详尽的梳理。 我最喜欢的是书里对“语义理解”的深入探讨。它让我明白，真正的信息检索并非仅仅是字面上的匹配，更重要的是理解信息的深层含义和用户查询背后的意图。作者在讲解自然语言处理（NLP）技术在信息检索中的应用时，举了许多精彩的例子，比如词向量、文本嵌入、注意力机制等。这些技术是如何帮助计算机更好地“读懂”文本，从而提供更精准的检索结果，让我大开眼界。 这本书对于我理解搜索引擎的工作原理，以及各类信息推荐系统的设计思路，都有着至关重要的作用。它不仅仅是理论的堆砌，更充满了作者多年来在信息检索领域的实践经验和深刻见解。每当遇到一个技术难题，我都会回过头来翻阅这本书，总能从中找到解决问题的思路和启发。它就像是一本“武功秘籍”，让我能够不断提升自己在信息检索领域的“内功”。
评分这本《信息检索》给我带来了前所未有的学习体验。它不是那种让你读完后只留下几个模糊概念的书，而是能够让你真正理解信息检索的精髓。作者的知识体系非常庞大，他能够从宏观到微观，全面地介绍信息检索的各个方面。 我尤其欣赏书里关于“知识图谱”在信息检索中的应用的讲解。它让我明白，如何利用结构化的知识来增强检索的理解能力，从而提供更智能的检索结果。作者在讲解这些内容时，举了许多生动的例子，让我能够更好地理解这些技术在实际应用中的重要性。 此外，书中关于“多模态信息检索”的章节也让我受益匪浅。它让我了解到，如何处理文本、图像、视频等多种模态的信息，并进行检索。这些内容对于我理解现代信息检索系统的发展趋势非常有帮助。
评分《信息检索》这本书，用一种非常学术但又不失趣味的方式，向我展示了信息检索这个迷人领域的方方面面。作者的笔触非常细腻，他能够将复杂的技术细节，用一种清晰且有逻辑的方式呈现出来。我从这本书中获得的，不仅仅是知识，更是一种思考问题的方法。 最让我着迷的是，作者在讲解“信息质量评估”时所做的细致分析。他详细介绍了如何对检索结果的准确性、完整性、时效性等进行评估，以及如何利用这些评估结果来改进检索系统。从简单的精确率、召回率，到更复杂的NDCG、MAP等，这些指标是如何相互配合，共同构建一个高效的信息检索系统，让我豁然开朗。 本书中关于“相关性排序”的讲解，更是让我大开眼界。从传统的TF-IDF模型，到概率模型，再到近年来兴起的深度学习模型，作者都进行了深入的剖析。他不仅仅是介绍算法本身，更重要的是解释了这些算法背后的思想和逻辑。例如，为什么语言模型能够更好地捕捉词语之间的关系？为什么深度学习模型能够学习到更复杂的语义信息？这些问题，在这本书里都得到了令人信服的解答。
评分《信息检索》这本书，用一种非常学术但又不失趣味的方式，向我展示了信息检索这个迷人领域的方方面面。作者的笔触非常细腻，他能够将复杂的技术细节，用一种清晰且有逻辑的方式呈现出来。我从这本书中获得的，不仅仅是知识，更是一种思考问题的方法。 最让我着迷的是，作者在讲解“信息组织”时所做的细致分析。他详细介绍了如何对文档进行预处理，如何建立索引，以及如何选择合适的索引结构来加速检索。从简单的文本分词，到复杂的命名实体识别，再到文档的聚类和分类，这些技术是如何相互配合，共同构建一个高效的信息检索系统，让我豁然开朗。 本书中关于“检索算法”的讲解，更是让我大开眼界。从传统的向量空间模型，到概率模型，再到近年来兴起的深度学习模型，作者都进行了深入的剖析。他不仅仅是介绍算法本身，更重要的是解释了这些算法背后的思想和逻辑。例如，为什么语言模型能够更好地捕捉词语之间的关系？为什么深度学习模型能够学习到更复杂的语义信息？这些问题，在这本书里都得到了令人信服的解答。
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