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信息检索 算法与启发式方法

信息检索 算法与启发式方法

张华平
算法
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读者:                 ...

					
第1章 引言 1   
第2章 检索模型与算法 7   
2.1 向量空间模型 8   
2.2 概率检索模型 14   
2.3 语言模型 32   
2.4 推理网络 40   
2.5 扩展布尔检索 47   
2.6 LSI 49   
2.7 神经网络 52   
2.8 遗传算法 56   
2.9 模糊集检索 59   
2.10 本章小结 63   
2.11 练习题 64   
第3章 检索实用策略 65   
3.1 相关反馈 66   
3.2 聚类 73   
3.3 基于段落的检索 78   
3.4 n元语法 80   
3.5 回归分析 82   
3.6 同义词表 84   
3.7 语义网络 91   
3.8 语言解析 96   
3.9 本章小结 100   
3.10 练习 100   
第4章 CLIR 102   
4.1 简介 102   
4.2 跨越语言障碍 103   
4.3 跨语言检索模型与算法 107   
4.4 跨语言检索实用策略 117   
4.5 本章小结 122   
4.6 练习题 123   
第5章 检索效率优化 124   
5.1 倒排索引 124   
5.2 查询处理 133   
5.3 签名文件 136   
5.4 重复文档检测 138   
5.5 本章小结 141   
5.6 练习题 142   
第6章 结构化数据与文本的融合 143   
6.1 关系模型回顾 145   
6.2 相关工作进展 150   
6.3 信息检索作为关系应用 153   
6.4 使用关系模式进行半结构化搜索 165   
6.5 多维数据模型 168   
6.6 协同器 168   
6.7 本章小结 171   
6.8 练习题 171   
第7章 并行信息检索 172   
7.1 并行文本扫描搜索 172   
7.2 并行索引 176   
7.3 聚类与分类 181   
7.4 大型的并行信息检索系统 182   
7.5 本章小结 183   
7.6 练习题 184   
第8章 分布式信息检索 185   
8.1 分布式检索的理论模型 186   
8.2 Web搜索 189   
8.3 结果融合 191   
8.4 P2P信息系统 192   
8.5 其他的体系结构 194   
8.6 本章小结 195   
8.7 练习题 195   
第9章 总结与下一步研究方向 197   
参考文献 203   
索引 229   
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