具体描述
本书是信息检索的教材，旨在从计算机科学的视角提供一种现代的信息检索方法。书中从基本概念讲解网络搜索以及文本分类和文本聚类等，对收集、索引和搜索文档系统的设计和实现的方方面面、评估系统的方法、机器学习方法在文本收集中的应用等给出了最新的讲解。
什么是排序SVM、XML、DNS和LSI？什么是信息检索中的垃圾信息、隐藏页和门页？MapReduce和其他一些并行运算方法是如何实现由兆字节到百万兆字节的飞跃的？这些问题你都能从本书中找到答案。本书首次将构建Web搜索引擎的复杂过程以一种清晰的全景方式展现给读者。——Peter Norvig，计算机科学家，Google研发总监
本书对信息检索这个举足轻重、发展迅猛的领域进行了全面、准确的介绍，是一本不可多得的教材。——Raymond Mooney，得克萨斯大学奥斯汀分校教授
本书选材独特，对信息检索的基础知识和发展方向进行了生动描述。——Jon Kleinberg，康奈尔大学教授
作者简介
【美】克里斯托夫•曼宁 （Christopher Manning） 计算机科学家，斯坦福大学教授，斯坦福大学人工智能实验室主任，ACM会士、AAAI会士、ACL会士。目前的研究目标为计算机如何智能地处理、理解和生成人类语言资料。曼宁博士是深度学习在自然语言处理应用方面的先锋人物，在树递归神经网络、语义分析、神经机器翻译、深度语言理解等方面均有令业界瞩目的研究成果。
【美】普拉巴卡尔•拉格万（Prabhakar Raghavan）Google高级副总裁，目前负责谷歌的广告与商业产品、基础设施团队。之前作为Google App和Google Cloud的副总裁，带领团队做出了突出业绩。在加入Google前任职于Yahoo!，是Yahoo!实验室的创建者和负责人。拉格万博士毕业于加州大学伯克利分校，长期担任斯坦福大学计算机科学系顾问教授，主要研究方向是文本及Web数据挖掘、随机算法等，是美国国家工程院院士、ACM会士、IEEE会士。
【德】欣里希•舒策（Hinrich Schütze） 德国慕尼黑大学信息与语言处理中心主任，计算语言学家，斯坦福大学博士。曾在美国硅谷工作多年。
王斌 博士，小米公司AI实验室NLP方向首席科学家，前中国科学院信息工程研究所研究员、博导，中国科学院大学教授。
李鹏 博士，中国科学院信息工程研究所高级工程师，硕士生导师。
目录信息
1．1 一个信息检索的例子 2
1．2 构建倒排索引的初体验 ． 5
1．3 布尔查询的处理 8
1．4 对基本布尔操作的扩展及有序检索 11
1．5 参考文献及补充读物 ． 13
第 2章 词项词典及倒排记录表 14
2．1 文档分析及编码转换 ． 14
2．1．1 字符序列的生成 ． 14
2．1．2 文档单位的选择 ． 16
2．2 词项集合的确定 16
2．2．1 词条化 16
2．2．2 去除停用词 19
2．2．3 词项归一化 ． 20
2．2．4 词干还原和词形归并 ． 23
2．3 基于跳表的倒排记录表快速合并算法 26
2．4 含位置信息的倒排记录表及短语查询 28
2．4．1 二元词索引 ． 28
2．4．2 位置信息索引 ． 29
2．4．3 混合索引机制 ． 31
2．5 参考文献及补充读物 ． 32
第 3章 词典及容错式检索 ． 34
3．1 词典搜索的数据结构 34
3．2 通配符查询 ． 36
3．2．1 一般的通配符查询 ． 37
3．2．2 支持通配符查询的k-gram索引 ． 38
3．3 拼写校正 39
3．3．1 拼写校正的实现 ． 39
3．3．2 拼写校正的方法 40
3．3．3 编辑距离 40
3．3．4 拼写校正中的 k-gram索引 42
3．3．5 上下文敏感的拼写校正 ． 43
3．4 基于发音的校正技术 44
3．5 参考文献及补充读物 ． 45
第 4章 索引构建 ． 46
4．1 硬件基础 46
4．2 基于块的排序索引方法 ． 47
4．3 内存式单遍扫描索引构建方法 ． 50
4．4 分布式索引构建方法 ． 51
4．5 动态索引构建方法 ． 54
4．6 其他索引类型 56
4．7 参考文献及补充读物 ． 57
第 5章 索引压缩 ． 59
5．1 信息检索中词项的统计特性 ． 59
5．1．1 Heaps定律：词项数目的估计 61
5．1．2 Zipf定律：对词项的分布建模 ． 62
5．2 词典压缩 63
5．2．1 将词典看成单一字符串的 压缩方法 63
5．2．2 按块存储 64
5．3 倒排记录表的压缩 ． 66
5．3．1 可变字节码 ． 67
5．3．2 γ编码 68
5．4 参考文献及补充读物 74
第 6章 文档评分、词项权重计算及 向量空间模型 76
6．1 参数化索引及域索引 76
6．1．1 域加权评分 78
6．1．2 权重学习 79
6．1．3 最优权重g 的计算 80
6．2 词项频率及权重计算 ． 81
6．2．1 逆文档频率 ． 81
6．2．2 tf-idf 权重计算 82
6．3 向量空间模型 83
6．3．1 内积 83
6．3．2 查询向量 86
6．3．3 向量相似度计算 ． 87
6．4 其他tf-idf 权重计算方法 ． 88
6．4．1 tf的亚线性尺度变换方法 ． 88
6．4．2 基于最大值的tf归一化 ． 88
6．4．3 文档权重和查询权重机制 89
6．4．4 文档长度的回转归一化 ． 89
6．5 参考文献及补充读物 92
第 7章 一个完整搜索系统中的评分计算 93
7．1 快速评分及排序 ． 93
7．1．1 非精确返回前K篇文档的方法 ． 94
7．1．2 索引去除技术 ． 94
7．1．3 胜者表 ． 95
7．1．4 静态得分和排序 ． 95
7．1．5 影响度排序 96
7．1．6 簇剪枝方法 ． 97
7．2 信息检索系统的组成 98
7．2．1 层次型索引 98
7．2．2 查询词项的邻近性 ． 98
7．2．3 查询分析及文档评分函数的 设计 ． 99
7．2．4 搜索系统的组成 ． 100
7．3 向量空间模型对各种查询操作的支持 101
7．3．1 布尔查询 101
7．3．2 通配符查询 ． 102
7．3．3 短语查询 102
7．4 参考文献及补充读物 ． 102
第 8章 信息检索的评价 ． 103
8．1 信息检索系统的评价 ． 103
8．2 标准测试集 ． 104
8．3 无序检索结果集合的评价 ． 105
8．4 有序检索结果的评价方法 ． 108
8．5 相关性判定 ． 112
8．6 更广的视角看评价：系统质量及用户效用 ． 115
8．6．1 系统相关问题 ． 115
8．6．2 用户效用 115
8．6．3 对已有系统的改进 ． 116
8．7 结果片段 ． 116
8．8 参考文献及补充读物 ． 118
第 9章 相关反馈及查询扩展 120
9．1 相关反馈及伪相关反馈 ． 120
9．1．1 Rocchio相关反馈算法 ． 122
9．1．2 基于概率的相关反馈方法 125
9．1．3 相关反馈的作用时机 125
9．1．4 Web上的相关反馈 ． 126
9．1．5 相关反馈策略的评价 127
9．1．6 伪相关反馈 ． 127
9．1．7 间接相关反馈 ． 128
9．1．8 小结 128
9．2 查询重构的全局方法 ． 128
9．2．1 查询重构的词汇表工具 128
9．2．2 查询扩展 129
9．2．3 同义词词典的自动构建 130
9．3 参考文献及补充读物 ． 131
第 10章 XML检索 133
10．1 XML的基本概念 134
10．2 XML检索中的挑战性问题 ． 137
10．3 基于向量空间模型的XML检索 ． 140
10．4 XML检索的评价 144
10．5 XML检索：以文本为中心与以数据为中心的对比 ． 146
10．6 参考文献及补充读物 ． 148
第 11 章 概率检索模型 150
11．1 概率论基础知识 ． 150
11．2 概率排序原理 151
11．2．1 1 0风险的情况 151
11．2．2 基于检索代价的概率排序 原理 152
11．3 二值独立模型 152
11．3．1 排序函数的推导 ． 153
11．3．2 理论上的概率估计方法 155
11．3．3 实际中的概率估计方法 156
11．3．4 基于概率的相关反馈方法 157
11．4 概率模型的相关评论及扩展 158
11．4．1 概率模型的评论 ． 158
11．4．2 词项之间的树型依赖 159
11．4．3 Okapi BM25：一个非二值的 模型 160
11．4．4 IR中的贝叶斯网络 方法 161
11．5 参考文献及补充读物 ． 162
第 12章 基于语言建模的信息检索模型 163
12．1 语言模型 ． 163
12．1．1 有穷自动机和语言模型 163
12．1．2 语言模型的种类 ． 165
12．1．3 词的多项式分布 ． 166
12．2 查询似然模型 ． 167
12．2．1 IR中的查询似然模型 167
12．2．2 查询生成概率的估计 167
12．2．3 Ponte和Croft进行的实验 169
12．3 语言建模的方法与其他检索方法的 比较 ． 171
12．4 扩展的LM方法 172
12．5 参考文献及补充读物 ． 173
第 13章 文本分类及朴素贝叶斯方法 175
13．1 文本分类问题 ． 177
13．2 朴素贝叶斯文本分类 ． 178
13．3 伯努利模型 ． 182
13．4 NB的性质 183
13．5 特征选择 ． 188
13．5．1 互信息 ． 188
13．5．2 2 统计量 ． 191
13．5．3 基于频率的特征选择方法 192
13．5．4 多类问题的特征选择方法 193
13．5．5 不同特征选择方法的比较 193
13．6 文本分类的评价 ． 194
13．7 参考文献及补充读物 ． 199
第 14章 基于向量空间模型的文本 分类 200
14．1 文档表示及向量空间中的关联度计算 ． 201
14．2 Rocchio分类方法 ． 202
14．3 k近邻分类器 205
14．4 线性及非线性分类器 ． 209
14．5 多类问题的分类 ． 212
14．6 偏差—方差折中准则 ． 214
14．7 参考文献及补充读物 ． 219
第 15章 支持向量机及文档机器学习方法 221
15．1 二类线性可分条件下的支持向量机 221
15．2 支持向量机的扩展 ． 226
15．2．1 软间隔分类 ． 226
15．2．2 多类情况下的支持向量机 228
15．2．3 非线性支持向量机 228
15．2．4 实验结果 ． 230
15．3 有关文本文档分类的考虑 ． 231
15．3．1 分类器类型的选择 232
15．3．2 分类器效果的提高 233
15．4 ad hoc检索中的机器学习方法 ． 236
15．4．1 基于机器学习评分的简单 例子 ． 236
15．4．2 基于机器学习的检索结果 排序 ． 238
15．5 参考文献及补充读物 ． 239
第 16章 扁平聚类 ． 241
16．1 信息检索中的聚类应用 ． 242
16．2 问题描述 244
16．3 聚类算法的评价 ． 246
16．4 K-均值算法 248
16．5 基于模型的聚类 ． 254
16．6 参考文献及补充读物 ． 258
第 17章 层次聚类 ． 260
17．1 凝聚式层次聚类 ． 260
17．2 单连接及全连接聚类算法 ． 263
17．3 组平均凝聚式聚类 ． 268
17．4 质心聚类 269
17．5 层次凝聚式聚类的最优性 ． 270
17．6 分裂式聚类 272
17．7 簇标签生成 273
17．8 实施中的注意事项 ． 274
17．9 参考文献及补充读物 ． 275
第 18章 矩阵分解及隐性语义索引 277
18．1 线性代数基础 277
18．2 词项—文档矩阵及SVD ． 280
18．3 低秩逼近 282
18．4 LSI 284
18．5 参考文献及补充读物 ． 288
第 19章 Web搜索基础 289
19．1 背景和历史 ． 289
19．2 Web的特性 290
19．2．1 Web图 291
19．2．2 作弊网页 293
19．3 广告经济模型 ． 294
19．4 搜索用户体验 ． 296
19．5 索引规模及其估计 297
19．6 近似重复及搭叠 300
19．7 参考文献及补充读物 ． 303
第 20章 Web采集及索引 ． 304
20．1 概述 ． 304
20．1．1 采集器必须提供的 功能特点 304
20．1．2 采集器应该提供的功能特点 304
20．2 采集 ． 305
20．2．1 采集器架构 ． 305
20．2．2 DNS解析 ． 308
20．2．3 待采集URL池 ． 309
20．3 分布式索引 311
20．4 连接服务器 312
20．5 参考文献及补充读物 ． 314
第 21章 链接分析 ． 316
21．1 Web图 316
21．2 PageRank． 318
21．2．1 马尔科夫链 ． 318
21．2．2 PageRank的计算 ． 320
21．2．3 面向主题的PageRank 322
21．3 Hub网页及Authority网页 325
21．4 参考文献及补充读物． 329
参考文献 331
索引 ． 356
· · · · · · (收起)
读后感
最重要的收获，是对信息检索系统（搜索引擎）有一个宏观的认识，大体上说，需要从两个维度来看： 第一个是查询维度，它的核心，是两个索引结构；其一是字典，其二是倒排拉链和正排索引； 字典的职责，是把 query 变成 term set；期间用到了多种技术，如：语义扩展（同义词、拼...
评分对于搜索引擎的初学者里说，本书是一本绝对值得阅读的书目。作者从最简单的布尔检索到一个完整的搜索引擎，逐步深入，逐步引导读者思考，对建造一个大型搜索引擎需要用到的架构和算法都有所涉猎，看完后会对搜索引擎有一个大概的认识，对其基本原理也会有所了解。搜索引擎并不...
评分最重要的收获，是对信息检索系统（搜索引擎）有一个宏观的认识，大体上说，需要从两个维度来看： 第一个是查询维度，它的核心，是两个索引结构；其一是字典，其二是倒排拉链和正排索引； 字典的职责，是把 query 变成 term set；期间用到了多种技术，如：语义扩展（同义词、拼...
评分第一次看到这本书的时候，还是在前年，当时这本书还只是个草稿的电子版，基本上ir所涉及到的内容都有，讲的也比较全面。 要是你英文阅读能力还好的话，推荐去读读这本书，肯定会对ir有一个较为全面的了解的。
评分最重要的收获，是对信息检索系统（搜索引擎）有一个宏观的认识，大体上说，需要从两个维度来看： 第一个是查询维度，它的核心，是两个索引结构；其一是字典，其二是倒排拉链和正排索引； 字典的职责，是把 query 变成 term set；期间用到了多种技术，如：语义扩展（同义词、拼...
用户评价
《信息检索导论（修订版）》这本书的书名，给我的感觉就像是开启一个新世界的大门，它承诺将带领我探索信息是如何被组织、被查找，以及最终如何被我们所用的。我一直对搜索引擎背后的强大逻辑感到好奇，每次输入几个关键词，就能在海量信息中找到我想要的东西，这本身就是一项令人惊叹的工程。这本书的“导论”性质，意味着它会从基础讲起，循序渐进，对于我这样想要系统学习信息检索的读者来说，是最理想的选择。我预设书中会详细介绍文本表示的方法，例如词袋模型、TF-IDF，以及更复杂的向量空间模型，这些都是理解信息检索系统如何处理文本数据的关键。此外，索引的构建，如何高效地存储和检索海量文档，也一定是书中浓墨重彩的部分。特别是“修订版”，这让我对书中的内容充满期待，因为信息检索领域发展迅速，新的技术和算法层出不穷。我希望这本书能够涵盖最新的研究成果，比如在自然语言处理和机器学习方面取得的突破，以及这些技术如何被应用于提升搜索的精度和用户体验。这本书对我而言，不仅是对知识的渴望，更是对理解这个信息时代运行机制的一种追求。我期待它能够为我提供一个坚实的理论基础，帮助我更好地理解和应用信息检索技术。
评分这本书的书名是《信息检索导论（修订版）》，我最近终于有时间拜读了这部被誉为信息检索领域“圣经”的著作。拿到书的时候，厚实而沉甸甸的质感就让我对它充满了期待。我一直对信息是如何被组织、存储、以及最终如何被用户找到这个问题深感兴趣，而这本书恰恰满足了我对这些深层机制的好奇心。从目录上看，它涵盖了从基础概念到高级算法的方方面面，包括文本表示、索引构建、查询处理、排名模型等等，这些都是信息检索系统能够有效运作的关键。我尤其关注的是那些关于“相关性”的讨论，如何在海量的信息中，准确地捕捉到用户真正想要的东西，这其中的逻辑和算法设计，无疑是这部著作的精髓所在。我迫不及待地想要深入其中，去理解那些精妙的数学模型和工程实践，感受信息检索技术背后的智慧。这本书的修订版，也意味着它吸纳了最新的研究成果和技术发展，这对于我这个想要跟上时代步伐的学习者来说，无疑是最大的福音。我希望通过阅读这本书，能够建立起一个扎实而全面的信息检索知识体系，能够从理论层面理解不同检索策略的优劣，并能在实际应用中进行有效的判断和优化。我预想这本书的语言风格会是严谨而详实的，但又不失逻辑的清晰和条理的清晰，这对于我这样需要系统学习的读者来说，是至关重要的。我期待着它能够带领我走进信息检索的奇妙世界，去探索那些隐藏在搜索框背后的奥秘，去理解每一次搜索是如何精准地将我带向我所需要的信息的。
评分我最近有幸接触到了《信息检索导论（修订版）》，这本书的书名本身就充满了吸引力，仿佛是一张通往信息宝藏的地图。作为一名对数字世界充满好奇的探索者，我对信息检索技术一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在这个信息爆炸的时代，如何高效地找到有价值的信息，已经成为了一项必备的技能。这本书以“导论”为名，预示着它将带领我从最基础的概念入手，逐步深入到信息检索的复杂世界。我猜想，书中会详细阐述诸如文本预处理、词汇模型、向量空间模型、概率模型等核心理论，这些理论是构建高效检索系统的基石。我想了解，当我们输入一个查询词时，背后的系统是如何理解我们的意图，并将海量文档进行匹配和排序的。这本书的“修订版”更让我感到振奋，这意味着它所包含的内容是与时俱进的，能够反映当前信息检索领域最新的研究进展和技术突破，例如深度学习在信息检索中的应用，或者更智能的个性化推荐算法。我期待通过阅读这本书，能够建立起对信息检索技术一个系统、全面的认识，理解其背后的原理，并且能够将这些知识应用到我自己的学习和工作中，例如如何更有效地组织和查找我自己的数字信息，或者如何为他人提供更好的信息服务。这本书就像一位经验丰富的向导，将带领我在浩瀚的信息海洋中，找到那条最清晰、最直接的航线。
评分当我翻开《信息检索导论（修订版）》这本书，它简洁而有力的书名立刻吸引了我的目光。作为一名对信息世界充满好奇的探索者，我对信息检索的原理一直抱有浓厚的兴趣，毕竟，我们每一次的“搜索”行为，背后都隐藏着一套复杂的系统。这本书的“导论”二字，预示着它将引导我从最基础的层面开始，逐步深入到信息检索的各个环节。我设想书中会详细讲解文本信息的表示方法，比如如何将文本转化为计算机能够理解的数字形式，以及各种词语的权重计算方法，例如TF-IDF，这些都是理解信息检索系统如何进行匹配的基础。同时，索引的构建也是至关重要的，我期待书中能详细介绍各种索引结构，如倒排索引，以及它们是如何保证检索的高效率的。而“修订版”的出现，更让我对其内容充满信心，它意味着本书已经吸纳了信息检索领域最新的研究进展和技术革新。我特别希望能够了解到，当前最前沿的算法和模型是如何被应用于提升搜索的相关性和用户体验的，例如深度学习在语义匹配中的应用。这本书对我而言，是一次全面提升信息检索知识体系，并紧跟技术潮流的宝贵机会。
评分《信息检索导论（修订版）》这个书名，让我立刻联想到了一次全面而深入的学习体验。我对信息检索的兴趣由来已久，因为它直接关系到我们如何在瞬息万变的数字世界中高效地获取和利用信息。这本书的“导论”性质，为我提供了一个绝佳的切入点，它应该会从信息检索的基本概念讲起，比如文档的表示、词汇的分析、索引的构建等，这些是理解整个检索系统运作机制的基础。我非常期待书中能够详细介绍各种检索模型，包括基于向量空间的模型，如TF-IDF，以及更偏向概率论的模型，比如BM25，了解它们各自的优缺点以及适用场景。此外，查询处理的效率和准确性，以及如何对搜索结果进行排序和评估，这些也是我非常关注的重点。而“修订版”这个词，则让我对书的内容充满信心，它意味着本书已经吸纳了信息检索领域的最新发展，包括但不限于人工智能、自然语言处理等前沿技术如何被应用于提升检索系统的性能。我希望通过阅读这本书，能够建立起一个扎实而系统的知识体系，从而更好地理解信息检索的原理，并能够将其应用于实际工作中，例如优化自己的信息搜集和整理方式，或者参与到更复杂的信息系统设计中。
评分当我看到《信息检索导论（修订版）》这本书的书名时，我立即被它所吸引，这不仅仅是因为它涵盖了一个我一直感兴趣的领域，更是因为它承诺带我进入一个系统而深入的探索之旅。作为一名对知识渴求的个体，我深知信息检索在现代社会中的核心地位，它连接着我们与海量知识的桥梁。这本书的“导论”二字，预示着它将从最基础的概念出发，逐步构建起一个完整的知识体系。我设想书中会详细阐述文本数据的预处理过程，比如分词、去除停用词、词干提取等，这些都是构建高效检索系统的第一步。接着，书中很可能深入讲解词项的表示方法，如One-Hot编码、TF-IDF，以及更先进的词向量模型，这些模型直接影响着系统对文本语义的理解能力。此外，我非常期待书中能够详细介绍各种索引结构，如倒排索引，以及查询处理的流程，这就像是图书馆的编目和查找系统，决定了检索的效率。更重要的是，“修订版”意味着这本书已经融入了最新的技术发展和研究成果。我迫切希望了解，当前信息检索领域最前沿的技术，例如深度学习在信息检索中的应用，或者如何利用机器学习来优化搜索排名，这些都是我渴望深入学习的内容。这本书对我而言，是一次全面提升信息检索认知水平的绝佳机会。
评分拿到《信息检索导论（修订版）》这本书，我脑海中浮现的是一个清晰的蓝图，它描绘了信息检索领域从基础到前沿的全景图。作为一名长期在信息领域工作的人，我深知高效检索能力的重要性，它直接影响着我们对知识的获取和创造。这本书的“导论”定位，恰恰满足了我希望从根本上理解信息检索的初衷。我设想书中会详细解释文本是如何被转化为计算机可以理解的“语言”的，比如分词、去除停用词、词干提取以及词语的权重计算（如TF-IDF），这些都是构建检索系统的关键步骤。同时，如何高效地组织和存储这些信息，形成能够快速响应查询的索引结构，如倒排索引，无疑是书中另一大重点。更令我期待的是“修订版”所带来的更新和优化。我非常希望书中能够涵盖近年来信息检索领域，尤其是与人工智能和机器学习相关的最新进展，例如深度学习模型在语义理解和相关性排序中的应用，以及更智能的查询意图识别技术。这本书对我来说，不仅是学习的工具，更是我提升专业技能、洞察技术发展趋势的指南。我期待通过这本书，能够构建一个坚实的信息检索知识框架，并能将其灵活应用于解决实际信息检索难题。
评分《信息检索导论（修订版）》这本书名，给我一种开启全新知识领域的召唤感。在信息爆炸的时代，如何有效地获取和管理信息，是每个人都必须面对的挑战。这本书的“导论”性质，预示着它将提供一个系统而全面的视角，帮助我理解信息检索的整个过程。我猜想，书中会从最基础的文本处理开始，例如分词、去除停用词、词干提取等，这些都是构建信息检索系统的基础步骤。接着，书中很可能会深入探讨文档和查询的表示方法，比如向量空间模型、概率模型等，以及它们如何计算文本间的相似度。索引的构建是信息检索效率的关键，我期待书中能详细介绍各种索引结构，如倒排索引，以及如何通过优化索引来加速查询。更重要的是，“修订版”这个标签，让我对书中的内容充满期待，因为信息检索技术一直在快速发展。我非常希望书中能够包含近年来，特别是人工智能和机器学习在信息检索领域的最新应用和研究成果，例如更智能的查询意图识别、更精准的排序算法等。这本书对我来说，是一次系统提升信息检索理论知识和实践能力的绝佳机会。
评分拿到《信息检索导论（修订版）》这本书，我第一眼就被其厚重和严谨的书名所吸引。作为一名长期在数据分析和信息挖掘领域摸爬滚打的实践者，我深知信息检索能力的重要性，它不仅仅是搜索，更是一种对信息价值的判断和提取。我一直认为，要真正理解信息检索的精髓，就必须深入到其技术和理论的根源。这本书的“导论”二字，让我看到了一个系统学习的机会，它应该会从最基础的文本处理、词汇选择，到复杂的索引结构、查询理解，再到最终的排序和评估，将信息检索的整个生命周期娓娓道来。我特别期待书中能够深入探讨各种排名算法的原理和优劣，比如TF-IDF、BM25，以及更现代的基于学习的排序模型，这些模型直接决定了用户能否快速准确地找到所需信息。同时，“修订版”的标签，也意味着这本书已经进行了迭代和更新，吸收了近些年信息检索领域，特别是人工智能和机器学习在这一领域带来的深刻变革。我非常想了解，最新的研究成果是如何被融入到这本书中的，例如自然语言处理技术是如何被用来提升查询理解的准确性，或者深度学习模型是如何被用来捕捉更深层次的语义信息。这本书对我而言，不仅仅是一本学习资料，更是一个能够提升我专业技能、拓宽我学术视野的工具。我希望通过这本书，能够建立起一个清晰的理论框架，并能将这些理论知识转化为解决实际问题的能力。
评分《信息检索导论（修订版）》这本书的书名，直接点燃了我对信息检索领域深入探索的渴望。在这个信息爆炸的时代，如何精准、快速地找到有价值的信息，已经成为一项至关重要的能力。这本书的“导论”性质，让我看到了一个系统学习的契机，它应该会从最基础的概念入手，带领我理解信息检索的完整流程。我预想书中会详细介绍文本数据的预处理技术，例如分词、词性标注、去除停用词等，这些是数据清洗和特征提取的基础。接着，书中很可能深入讲解文档和查询的表示方法，如布尔模型、向量空间模型、概率模型等，了解它们是如何量化文本之间的相似性的。而索引的构建与查询处理，更是信息检索系统的核心，我期待书中能详尽阐述如何构建高效的索引结构，以及如何快速地从索引中检索出相关的文档。最重要的，是“修订版”所代表的与时俱进。我非常期待书中能够纳入近些年来信息检索领域的最新研究成果和技术发展，例如自然语言处理在查询理解方面的突破，以及机器学习在排序模型优化中的应用。这本书对我来说，是提升信息检索专业素养、掌握前沿技术的重要途径。
评分作为导论可以打100分，其中有一些关于语音搜索的点非常有启发性，对业务价值很大。Mark：https://libindic.org/Soundex
评分对于原理讲得很清晰，逐步引导读者实现搜索引擎，加深对信息检索的理解
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