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出版者:Prentice Hall

作者:Chin-Teng Lin

出品人:

页数:797

译者:

出版时间:1996-5

价格:USD 90.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132351690

丛书系列:

图书标签:

• 神经模糊系统
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 人工智能
• 机器学习
• 模式识别
• 控制系统
• 专家系统
• 数据挖掘
• 计算智能

好的，请注意，以下内容是为一本名为《信息检索与知识组织》的图书撰写的详细简介。此书的焦点完全集中在信息科学的核心领域，与神经网络、模糊逻辑或任何“神经模糊系统”的主题无关。 图书简介：《信息检索与知识组织》 导言：信息时代的基石 在信息爆炸的今天，我们生活在一个由数据洪流驱动的时代。然而，原始数据本身并不等同于知识。知识的价值在于其可发现性、可理解性和有效组织。《信息检索与知识组织》（Information Retrieval and Knowledge Organization）正是这样一本深度聚焦于如何驾驭这一信息海洋的权威著作。本书旨在为信息科学、计算机科学、图书馆学以及任何需要构建高效信息系统的专业人士，提供一套全面、严谨且具有前瞻性的理论框架与实践指南。 本书不仅仅是对现有检索技术或分类方法的罗列，它更深入地探讨了信息组织背后的认知科学基础和数学模型，力图揭示如何将海量的非结构化或半结构化数据转化为可操作的、易于访问的知识资产。我们假设读者已经具备基础的计算机科学背景，但对信息检索（IR）的底层算法、知识组织结构（KO）的原理及其在现代数字环境中的演进，抱有深入探究的渴望。 第一部分：信息检索的理论基础与演进 信息检索系统的核心在于理解“需求”与“内容”之间的匹配过程。本部分从基础概念入手，构建了整个领域的技术栈。 第一章：信息需求的表达与建模 本章详细剖析了用户如何形成信息需求，并将其转化为机器可理解的查询语言。我们探讨了从布尔模型（Boolean Model）到向量空间模型（Vector Space Model, VSM）的数学基础。重点在于TF-IDF（词频-逆文档频率）权重的精确计算、余弦相似度（Cosine Similarity）的几何意义，以及如何通过维度空间的拓扑结构来量化文档与查询之间的相关性。同时，我们引入了概率模型（如BM25）的理论框架，解释了其在处理稀疏数据时的优势，并对比了这些经典模型在现代大规模数据集上的局限性。 第二章：文档表示与索引结构 高效检索的前提是高效的文档存储与访问。本章聚焦于倒排索引（Inverted Index）的构建、维护与优化。我们详细介绍了如何设计高效的词典（Dictionary）和倒排列表（Postings List），以及如何处理词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）和停用词（Stop Words）对索引质量的影响。此外，我们深入研究了位置信息在短语检索和邻近性搜索中的应用，以及诸如Skip Lists和B-Trees等数据结构在加速索引遍历中的作用。 第三章：评估方法与实验设计 “没有度量，就没有进步。”本章是关于信息检索系统性能量化的核心。我们系统地介绍了评估信息检索系统的关键指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F-度量、以及随排序位置变化的平均准确率（MAP）和归一化折损累计增益（NDCG）。本章还指导读者如何设计严谨的A/B测试环境，处理用户偏好偏差，并探讨了离线评估（Offline Evaluation）与在线评估（Online Evaluation）之间的关系与权衡。 第二部分：知识组织与语义化 随着信息复杂性的增加，单纯的基于关键词的匹配已无法满足深度语义理解的需求。本部分转向知识的结构化与组织。 第四章：分类、标引与主题标引语言 本章追溯了知识组织的传统方法论，侧重于人工创建的组织工具。我们分析了主题标引语言（Subject Heading Languages）的设计哲学，如LCSH（美国国会主题词表）的结构和演变。重点阐述了分类法（如杜威十进制分类法、美国国会分类法）的层级结构，以及如何通过受控词表（Controlled Vocabularies）来确保标引的一致性和标准化。章节深入讨论了标引的粒度选择、标引的冲突解决机制，及其在法律、医学等专业领域的关键作用。 第五章：本体论与语义网络 本章是本书关于深度知识建模的核心。我们探讨了本体论（Ontologies）作为形式化知识表达的规范，详细介绍了本体论的三要素：类（Classes）、属性（Properties）和关系（Relations）。我们分析了本体的构建方法论，如自顶向下法和自底向上法，并对比了描述逻辑（Description Logic）在本体形式化中的应用。此外，本章还涵盖了语义网络的构建原则，如如何利用RDF（资源描述框架）和OWL（网络本体语言）来构建可推理的知识图谱。 第六章：层次结构与聚类方法 有效的知识组织往往依赖于结构化的呈现。本章聚焦于无监督和半监督的聚类方法，旨在从数据中自动发现潜在的主题群组。我们详述了层次聚类（Hierarchical Clustering），特别是凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）算法的机制，以及如何通过树状图（Dendrogram）来确定最佳的集群深度。同时，我们探讨了如何将这些自动发现的结构与预设的分类体系相结合，以增强检索系统的导航能力。 第三部分：现代信息系统的集成与挑战 本书的最后一部分将理论应用于现代分布式和交互式系统中，探讨了当前信息检索面临的前沿挑战。 第七章：链接分析与网络结构 在处理Web内容和社交网络数据时，文档之间的拓扑关系与内容本身同等重要。本章专注于链接分析（Link Analysis）的数学原理。我们详细推导了PageRank算法的迭代公式，解释了其在模拟“随机冲浪者”模型中的核心思想，并对比了HITS（Hyperlink-Induced Topic Search）算法在区分权威页（Authorities）和枢纽页（Hubs）方面的独特作用。 第八章：自然语言理解在检索中的集成 现代检索系统必须具备超越词语匹配的能力。本章探讨了文本挖掘（Text Mining）和命名实体识别（NER）技术如何反哺信息检索。我们将分析如何利用统计语言模型（如N-gram模型）和依存句法分析来增强查询扩展和文档摘要的质量。本部分强调了如何将结构化知识（如本体）注入到非结构化的文本处理流程中，以实现更高层次的语义匹配。 第九章：人机交互与个性化检索 最终，一个成功的检索系统必须是用户友好的。本章探讨了人机交互（HCI）在信息检索界面设计中的原则，包括结果展示的排序优化、过滤与分面（Faceted Search）的设计。更重要的是，我们深入研究了个性化检索（Personalized IR）的建模技术，包括如何利用用户的历史交互数据、隐式反馈和明确偏好，动态调整检索权重和排序机制，以最大化个体用户的满意度。 结语 《信息检索与知识组织》通过这种结构化的方式，为读者提供了一个从底层数学模型到顶层应用设计的完整视角。它强调了理论的严谨性与实践的有效性之间的平衡，是信息科学领域不可或缺的参考手册。掌握本书内容，即是掌握了驾驭数字信息时代的必要工具和深刻洞察力。

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这本书的阅读体验，从字体的选择到图表的清晰度，都透露出一种对读者的尊重。我通常在阅读技术书籍时会非常注重索引和术语表，担心在需要快速查找某个特定概念时会手忙脚乱。但这本书的索引做得极其详尽，几乎涵盖了每一个关键术语的出现位置，极大地提高了查阅效率。此外，作者在阐述复杂概念时，常常采用“先简后繁”的策略。比如，在引入模糊神经网络时，他首先用一个非常简单的二元模糊逻辑示例来建立直观感受，然后才逐步引入高维向量空间和非线性激活函数的概念。这种循序渐进的教学方法，极大地减轻了初学者的焦虑感。我特别欣赏作者在全书不同章节之间建立的隐性联系，比如一个在第一章中提出的模糊化技术，会在后续的优化算法中以一种更复杂的形式被重新利用和深化，这让整本书读起来浑然一体，而不是零散知识点的堆砌。对于我这样需要跨学科知识的工程师来说，这本书提供的综合性视角是无价之宝。

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这本书的深度和广度都超乎我的预期。起初我以为它会集中在某个单一的应用领域，比如模式识别，但阅读过程中我发现，作者的视野非常开阔，覆盖了从故障诊断到专家系统的多个高难度应用场景。最令我印象深刻的是其中关于“自适应学习”的部分，作者探讨了如何让模糊系统不仅能基于预设规则运行，还能在运行过程中不断修正和优化自身的隶属函数，这触及了智能系统“永不停止学习”的核心理念。对于那些想在博士阶段进行深入研究的读者来说，这本书提供了一个极佳的理论平台。它不仅告诉我们“怎么做”（How-to），更重要的是解释了“为什么是这样”（Why），例如，它深入剖析了模糊集理论中‘粒度’对系统稳定性的影响机制。我甚至发现，书中引用的参考文献非常权威且新颖，很多都是近几年的顶尖会议论文，这说明作者对该领域的最新进展有着非常敏锐的把握，确保了内容的前沿性。这本书的价值在于，它迫使读者跳出单一的思维定式，去拥抱那种介于黑箱与白箱之间的灰色地带。

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这本书的封面设计得非常有吸引力，深邃的蓝色背景上点缀着错综复杂的网络结构，配上那种带着科技感的字体，一眼就能让人联想到前沿的智能计算领域。我最初接触这类书籍时，常常会感到理论的艰深晦涩，但这本书的排版和图示处理得相当出色，即便是那些高深的数学公式，旁边也配有清晰的几何解释或流程图，极大地降低了阅读的门槛。作者在开篇部分并没有直接陷入繁复的数学推导，而是花了相当大的篇幅来阐述“模糊性”与“神经网络”相结合的哲学基础和实际应用场景，这种宏观的视角让我很快把握住了全书的脉络。特别是关于如何处理现实世界中数据固有的不确定性和不精确性时，书中引入的案例分析，比如在工业控制系统中的应用，都非常贴合实际，读起来一点也不枯燥。我记得有一章专门讨论了混合系统的建模，那里用了好几个复杂的工程案例来佐证模糊逻辑在处理非线性系统时的优势，读完之后，我对传统PID控制的局限性有了更深刻的理解，也意识到了软计算方法的巨大潜力。整本书的逻辑推进非常顺畅，从基础概念到高级算法，层层递进，感觉作者对读者的学习曲线考虑得非常周到。

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我必须强调这本书的结构化优势。很多学术著作的弱点在于，它们倾向于堆砌理论而不注重其实用性。但这部作品的结构设计，明显倾向于培养读者的“建模思维”。每一章节的末尾都设置了“关键概念回顾”和“进一步思考”的问题集，这些问题往往不是简单的知识点复述，而是需要读者综合运用前后知识进行分析和论证的开放性难题。我记得在讨论模糊推理在决策支持系统中的应用时，书中提供了一个完整的框架流程图，从数据采集、模糊化、规则推理、到最终的去模糊化和行动建议，每一步的输入输出关系都标注得清清楚楚。这使得我对如何构建一个端到端的智能系统有了清晰的蓝图。它成功地架起了理论大厦与实际工程应用之间的鸿沟，让读者不再是只停留在纸面上空谈理论的“书呆子”，而是能真正带着一套成熟的工具箱去面对复杂的现实问题。这本书的阅读过程，与其说是学习知识，不如说是在训练一种新的、更具包容性的问题解决能力。

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坦白说，我对这类交叉学科的教材一直持有一种既期待又畏惧的态度，期待它能带来新的洞察，畏惧于其可能出现的知识碎片化。然而，这部作品在构建知识体系方面做得非常扎实，它巧妙地将经典控制理论中的严谨性与人工智能中的启发式搜索巧妙地融合在了一起。我特别欣赏作者在论述神经元学习规则时所采用的类比手法，他没有满足于仅仅展示梯度下降的数学表达式，而是通过模拟一个“努力学习的工程师”的视角，来解释误差反向传播的每一步迭代意味着什么。这种人文化的处理方式，使得原本冰冷的算法变得生动起来。更值得称道的是，书中对不同类型模糊推理系统的比较分析，比如Mamdani和Sugeno模型的区别、优势和局限，都有非常细致的表格总结和性能对比。我尝试着在书后附带的练习题中，用自己熟悉的编程语言实现了其中一个小型决策系统，发现书中的算法描述精确到足以直接转化为代码，这对于工程实践者来说简直是福音。它不仅仅是一本理论参考书，更像是一本可以边学边做的“实操手册”。

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