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目录1

第一章 信息检索导论1

1.1 信息检索概述3

1.2 信息检索研究内容5

1.2.1 信息检索理论5

1.2.2 信息处理与组织7

1.2.3 信息检索技术与方法9

1.2.4 信息可视化技术10

1.3 信息检索系统分类与评价11

1.3.1 信息检索系统分类11

1.3.2 信息检索系统评价14

1.4 信息检索的未来趋势15

第二章 信息检索数学模型17

2.1 信息检索系统的形式化表示20

2.2 集合论检索模型23

2.2.1 布尔检索模型23

2.2.2 模糊集合模型25

2.2.3 扩展布尔模型29

2.3 代数论检索模型32

2.3.1 向量空间模型32

2.3.2 潜在语义索引模型36

2.3.3 神经网络模型38

2.4.1 经典概率模型42

2.4 概率论检索模型42

2.4.2 基于Bayesian网络的检索模型45

2.5 其他信息检索模型与数学理论48

2.5.1 基于浏览方式的检索模型48

2.5.2 进化计算与遗传算法50

2.5.3 粗糙集理论与应用55

第三章 文本信息检索技术61

3.1 顺排文档检索63

3.1.1 表展开法63

3.1.2 逻辑树展开法67

3.2 倒排文档检索74

3.2.1 倒排文档的建立75

3.2.2 逻辑提问式的转换77

3.2.3 检索指令表的生成79

3.2.4 检索实施82

3.3 加权检索83

3.3.1 检索词赋权检索83

3.3.2 词频加权检索86

3.3.3 加权标引检索86

3.4 全文检索87

3.4.1 全文检索的技术指标87

3.4.2 全文检索的实现89

3.4.3 全文检索效率的提高92

3.5.1 超文本技术概述93

3.5 超文本检索93

3.5.2 超文本的功能及结构95

3.5.3 动态超文本生成技术97

第四章 多媒体信息检索101

4.1 多媒体技术概述103

4.1.1 多媒体基本概念103

4.1.2 多媒体技术概述104

4.2 多媒体信息模型110

4.2.1 基于关系的模型110

4.2.2 基于超文本的模型111

4.2.3 面向对象的模型112

4.3.1 数据压缩的基本原理和方法117

4.3 多媒体信息压缩技术117

4.3.2 静止图像的压缩121

4.3.3 视频图像的压缩122

4.3.4 音频信息的压缩123

4.4 多媒体信息检索原理124

4.4.1 基于文本的检索124

4.4.2 基于内容的检索125

4.5 多媒体信息检索方法126

4.5.1 图像信息检索127

4.5.2 视频信息检索132

4.5.3 音频信息检索137

第五章 跨语言检索与分布式检索143

5.1 跨语言信息检索145

5.1.1 跨语言检索相关技术145

5.1.2 跨语言检索实现方法146

5.1.3 跨语言检索研究重点155

5.2 分布式信息检索157

5.2.1 分布式信息检索原理158

5.2.2 分布式检索处理技术160

5.2.3 分布式信息检索模式160

5.2.4 分布式检索资源选择164

5.3 分布式数据库查询技术169

5.3.1 分布式数据库查询原理169

5.3.2 基于DCOM的分布式查询技术171

5.3.3 基于JDBC的查询技术172

5.3.4 基于Servlet的查询技术174

5.3.5 基于CORBA的查询技术176

5.3.6 基于Mobile Agent的查询技术177

第六章 信息检索评价179

6.1 相关性问题与信息检索评价181

6.1.1 相关性问题及其本质特征181

6.1.2 相关性问题研究历史回顾183

6.1.3 米扎罗的相关性问题模型189

6.2 信息检索性能评价及评价指标193

6.2.1 系统角度的相关性判断及评价指标194

6.2.2 用户角度的相关性判断及评价指标197

6.3 信息检索评价试验平台TREC199

6.3.1 TREC的诞生与发展199

6.3.2 TREC的组织形式201

6.3.3 TREC的试验数据集合（或语料库）202

6.3.4 TREC的主要评价试验项目205

6.3.5 TREC的启示及其思考209

第七章 信息标引方法与技术213

7.1 自动标引的基本原理215

7.1.1 自动抽词标引原理215

7.1.2 自动赋词标引原理216

7.1.3 自动标引的向量模型217

7.2 基于词汇分布特征的标引方法221

7.2.1 统计标引法221

7.2.2 n-gram标引法225

7.2.3 统计学习标引法227

7.2.4 概率标引方法229

7.3 基于语言规则与内容的标引236

7.3.1 句法分析标引法236

7.3.2 语义分析标引法241

7.3.3 基于概念的标引方法247

7.4 人工智能标引法251

7.4.1 基于产生式表示法的标引技术252

7.4.2 基于语义网络表示法的标引技术255

7.4.3 基于框架表示法的标引技术257

7.5 汉语自动标引法260

7.5.1 词典标引法261

7.5.2 切分标记法262

7.5.3 语法分析标引法263

7.5.4 汉语自动标引专家系统265

7.5.5 单汉字标引法267

第八章 文本聚类与分类271

8.1 文本聚类与分类的基本知识273

8.1.1 类的基本概念及其特征描述273

8.1.2 文档距离与相似系数275

8.1.3 文档类间距离与相似系数276

8.1.4 文档特征抽取方法278

8.2 常用文本聚类技术方法279

8.2.1 等级聚类法280

8.2.2 动态聚类法285

8.2.3 聚类效果的评测方法与指标291

8.3 常用文本分类技术方法294

8.3.1 文本分类问题的一般性描述294

8.3.2 kNN分类方法296

8.3.3 Nalve Bayes分类方法297

8.3.4 SVM分类方法299

8.3.5 分类效果的评测方法与指标304

第九章 信息摘要技术与方法309

9.1 文本信息摘要的生成与实现311

9.1.1 基于统计的自动摘要原理311

9.1.2 基于理解的自动摘要原理316

9.1.3 其他类型的自动摘要系统简介317

9.1.4 汉语文献自动摘要的技术难点318

9.1.5 文本信息自动摘要的评估方法319

9.1.6 信息摘要技术实用系统321

9.1.7 自动摘要研究进展322

9.2 网页信息摘要的生成与实现324

9.2.1 搜索引擎中的自动摘要325

9.2.2 Web页面的清洗325

9.2.3 基于篇章结构的中文网页自动摘要331

9.3 数值信息摘要的生成与实现333

9.3.1 数值信息自动摘要的特点与流程334

9.3.2 医疗诊断系统中的数值摘要337

9.3.3 石油开采系统中的数值摘要338

9.3.4 天气预报系统中的数值摘要339

9.3.5 股票行情系统中的数值摘要340

9.3.6 数值摘要在其他领域中的运用341

9.4 视频信息摘要的生成与实现341

9.4.1 视频信息概述341

9.4.2 视频结构分析342

9.4.3 视频信息摘要的类别343

9.4.4 静态视频信息摘要344

9.4.5 动态视频摘要347

9.4.6 全景拼接图348

9.4.7 基于文字描述的视频信息摘要348

9.4.8 多媒体视频摘要349

第十章 Web信息处理351

10.1 Web信息处理概述353

10.1.1 Web技术发展概况353

10.1.2 Web信息处理的基本技术355

10.2 Web信息系统结构357

10.3 Web信息资源组织359

10.3.1 Web信息组织359

10.3.2 中文Web信息组织与处理360

10.4 搜索引擎361

10.4.1 搜索引擎的基本概念362

10.4.2 搜索引擎的发展历程363

10.4.3 搜索引擎的分类364

10.4.4 搜索引擎技术原理365

10.4.5 搜索引擎性能指标367

10.4.6 其他搜索引擎技术368

10.4.7 中文搜索引擎的应用状况369

10.4.8 中文搜索引擎的优化370

10.4.9 搜索引擎系统的发展趋势372

主要参考文献375