Proceedings of the Tenth Annual International Acmsigir Conference on Research and Development in Inf pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Assn for Computing Machinery

作者:La.) International ACMSIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval (10th

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1987-06

价格:USD 34.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780897912327

丛书系列:

图书标签:

• 信息检索
• SIGIR
• 学术会议
• 计算机科学
• 信息技术
• 数字图书馆
• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 人机交互

信息检索前沿：理论、技术与应用 本书汇集了第十届ACM SIGIR年度国际会议的最新研究成果，深入探讨了信息检索（IR）领域的核心理论、前沿技术以及广泛的应用。会议汇聚了全球顶尖的计算机科学家、信息科学家、工程师以及业界专家，共同分享他们在信息检索、数据挖掘、自然语言处理、机器学习等相关领域的突破性进展。 理论基础与模型发展 会议首先对信息检索的理论基础进行了深入剖析。与会者们围绕信息检索模型的演进展开了热烈讨论，从传统的布尔模型、向量空间模型，到概率模型、统计语言模型，再到近年来兴起的深度学习模型，学者们不仅回顾了这些模型的历史发展脉络，更着重探讨了它们在处理海量、异构信息时所展现出的优势与局限。特别值得关注的是，会议深入探讨了概率相关模型（Probabilistic Relevance Models）在不确定性信息检索中的作用，以及它们如何通过精确的数学建模来提升检索的准确性。此外，用户建模（User Modeling）和个性化检索（Personalized Search）作为提升用户体验的关键，也得到了广泛的关注。学者们分享了如何通过分析用户的行为模式、兴趣偏好以及上下文信息，来构建更精准的用户画像，并在此基础上提供个性化的检索结果，从而优化信息获取的效率。 关键技术与算法创新 在技术层面，本书详细介绍了信息检索领域最新的算法创新和技术突破。首先，索引技术（Indexing Techniques）是信息检索效率的基石。会议展示了多种高效的索引构建方法，包括倒排索引（Inverted Index）的优化、压缩技术的应用，以及如何构建适应大规模分布式系统的索引结构，以应对爆炸式增长的数据量。其次，查询处理（Query Processing）是检索的核心环节。学者们分享了各种先进的查询理解（Query Understanding）和查询扩展（Query Expansion）技术，例如基于同义词、近义词的词汇扩展，以及利用知识图谱（Knowledge Graph）和词向量（Word Embeddings）进行语义级别的查询增强。相关性排序（Ranking Algorithms）作为检索质量的关键，也是本次会议的焦点之一。除了传统的TF-IDF、BM25等模型，深度学习驱动的排序模型，如基于神经网络的排序（Neural Ranking Models）受到了广泛的关注。这些模型能够捕捉词语之间复杂的交互关系，从而提供更符合用户意图的排序结果。 新兴领域与跨学科融合 本书还特别关注信息检索在新兴领域中的应用与发展。例如，在问答系统（Question Answering Systems）中，信息检索技术扮演着至关重要的角色。与会者分享了如何将信息检索与自然语言理解（Natural Language Understanding）相结合，从大规模文本语料库中精准地抽取答案。多媒体信息检索（Multimedia Information Retrieval）是另一个热门方向，包括图像检索（Image Retrieval）、视频检索（Video Retrieval）和音频检索（Audio Retrieval）。学者们探讨了如何利用深度学习模型提取多媒体内容的深层语义特征，并实现基于内容的检索。此外，信息检索与区块链（Blockchain）、物联网（IoT）等新兴技术的融合也为该领域带来了新的机遇。例如，如何利用区块链技术保证信息检索过程的透明度和可信度，以及如何针对物联网设备产生的大量实时数据进行高效检索。 应用场景与行业实践 信息检索技术已广泛应用于各个行业，本次会议也展示了其在不同场景下的应用实践。网络搜索（Web Search）作为信息检索最典型的应用，其算法的不断优化直接影响着亿万用户的上网体验。会议内容涵盖了网页爬取（Web Crawling）、网页去重（Web Deduplication）、链接分析（Link Analysis）以及搜索广告（Search Advertising）等相关技术。社交媒体信息检索（Social Media Information Retrieval）则关注从海量的社交媒体数据中发现有价值的信息，例如情感分析（Sentiment Analysis）、趋势预测（Trend Prediction）和舆情监控（Public Opinion Monitoring）。电子商务（E-commerce）领域的信息检索，如商品推荐（Product Recommendation）、用户评论分析（User Review Analysis）和个性化购物体验，也是会议讨论的热点。此外，在学术出版、医疗健康、金融服务等领域，信息检索技术也发挥着越来越重要的作用。 未来展望与挑战 最后，本次会议也对信息检索的未来发展方向进行了展望，并指出了当前面临的挑战。随着人工智能技术的飞速发展，如何进一步提升信息检索系统的智能化水平，使其能够理解更复杂的自然语言查询，甚至预测用户的潜在需求，是未来的一个重要研究方向。同时，面对日益增长的数据量和用户需求的多样性，如何设计更高效、可扩展、鲁棒的信息检索系统，以及如何解决数据隐私和信息安全等问题，也是亟待解决的挑战。本书所收录的论文，正是这些前沿探索和挑战应对的生动体现，为信息检索领域的进一步发展提供了宝贵的参考与启示。

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