搜索引擎：信息检索实践 [Search Engines Information Retrieval in Practice] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 克罗夫特 等 著，刘挺 等 译

图书标签:

• 搜索引擎
• 信息检索
• 信息科学
• 计算机科学
• 数据挖掘
• 文本处理
• 算法
• Web技术
• 机器学习
• 互联网

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111288084

版次：1

商品编码：10059723

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：Search Engines Information Retrieval in Practice

开本：16开

出版时间：2010-06-01

用纸：胶版纸

页数：30

内容简介

　　《搜索引擎：信息检索实践》介绍了信息检索中的关键问题，以及这些问题如何影响搜索引擎的设计与实现，很好地兼顾了信息检索理论以及搜索引擎的设计、实现和使用中的知识面广度与深度问题，重点关注于那些对于实现搜索引擎组件以及组件背后的信息检索模型最重要的部分，以及网络上使用的搜索技术。
　　《搜索引擎：信息检索实践》适合作为高等院校计算机科学或计算机工程专业本科生或研究生的教材。

作者简介

　　克罗夫特（W.Bruce Croft），马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学特聘教授、ACM会士。他创建了智能信息检索研究中心，发表了200余篇论文，多次获奖，其中包括2003年由ACM SIGIR颁发的Gerard Salton奖。
　　Donald Metzler，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士，是位于加州Santa Clara的雅虎研究中心搜索与计算机广告组的研究科学家。
　　Trevor Strohman，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士。他开发了Galago搜索引擎，也是Indri搜索引擎的主要开发者。

内页插图

目录

出版者的话
译者序
前言
第1章 搜索引擎和信息检索
1.1 什么是信息检索
1.2 重要问题
1.3 搜索引擎
1.4 搜索工程师
参考文献和深入阅读
练习

第2章 搜索引擎的架构
2.1 什么是软件架构
2.2 基本的构件
2.3 组件及其功能
2.3.1 文本采集
2.3.2 文本转换
2.3.3 索引的创建
2.3.4 用户交互
2.3.5 排序
2.3.6 评价
2.4 搜索引擎是如何工作的
参考文献和深入阅读
练习

第3章 信息采集和信息源
3.1 确定搜索的内容
3.2 网络信息爬取
3.2.1 抓取网页
3.2.2 网络爬虫
3.2.3 时新性
3.2.4 面向主题的信息采集
3.2.5 深层网络
3.2.6 网站地图
3.2.7 分布式信息采集
3.3 文档和电子邮件的信息采集
3.4 文档信息源
3.5 转换问题
3.6 存储文档
3.6.1 使用数据库系统
3.6.2 随机存取
3.6.3 压缩和大规模文件
3.6.4 更新
3.6.5 BigTable
3.7 重复检测
3.8 去除噪声
参考文献和深入阅读
练习

第4章 文本处理
4.1 从词到词项
4.2 文本统计
4.2.1 词表增长
4.2.2 估计数据集和结果集大小
4.3 文档解析
4.3.1 概述
4.3.2 词素切分
4.3.3 停用词去除
4.3.4 词干提取
4.3.5 短语和n元串
4.4 文档结构和标记
4.5 链接分析
4.5.1 锚文本
4.5.2 PageRank
4.5.3 链接质量
4.6 信息抽取
4.7 国际化
参考文献和深入阅读
练习

第5章 基于索引的相关排序
5.1 概述
5.2 抽象的相关排序模型
5.3 倒排索引
5.3.1 文档
5.3.2 计数
5.3.3 位置
5.3.4 域与范围
5.3.5 分数
5.3.6 排列
5.4 压缩
5.4.1 熵与歧义
5.4.2 Delta编码
5.4.3 位对齐码
5.4.4 字节对齐码
5.4.5 实际应用中的压缩
5.4.6 展望
5.4.7 跳转和跳转指针
5.5 辅助结构
5.6 索引构建
5.6.1 简单构建
5.6.2 融合
5.6.3 并行与分布式
5.6.4 更新
5.7 查询处理
5.7.1 document—at.a.time评价
5.7.2 term—at.a.time评价
5.7.3 优化技术
5.7.4 结构化查询
5.7.5 分布式的评价
5.7.6 缓存
参考文献和深入阅读
练习

第6章 查询与界面
6.1 信息需求与查询
6.2 查询转换与提炼
6.2.1 停用词去除和词干提取
6.2.2 拼写检查和建议
6.2.3 查询扩展
6.2.4 相关反馈
6.2.5 上下文和个性化
6.3 搜索结果显示
6.3.1 搜索结果页面与页面摘要
6.3.2 广告与搜索
6.3.3 结果聚类
6.4 跨语言搜索
参考文献和深入阅读
练习

第7章 检索模型
7.1 检索模型概述
7.1.1 布尔检索
7.1.2 向量空间模型
7.2 概率模型
7.2.1 将信息检索作为分类问题
7.2.2 BM25排序算法
7.3 基于排序的语言模型
7.3.1 查询项似然排序
7.3.2 相关性模型和伪相关反馈
7.4 复杂查询和证据整合
7.4.1 推理网络模型
7.4.2 Galago查询语言
7.5 网络搜索
7.6 机器学习和信息检索
7.6.1 排序学习
7.6.2 主题模型和词汇不匹配
7.7 基于应用的模型
参考文献和深入阅读
练习

第8章 搜索引擎评价
8.1 搜索引擎评价的意义
8.2 评价语料
8.3 日志
8.4 效果评价
8.4.1 召回率和准确率
8.4.2 平均化和插值
8.4.3 关注排序靠前的文档
8.4.4 使用用户偏好
8.5 效率评价
8.6 训练、测试和统计
8.6.1 显著性检验
8.6.2 设置参数值
8.6.3 在线测试
8.7 基本要点
参考文献和深入阅读
练习

第9章 分类和聚类
9.1 分类
9.1.1 朴素贝叶斯
9.1.2 支持向量机
9.1.3 评价
9.1.4 分类器和特征选择
9.1.5 垃圾、情感及在线广告
9.2 聚类
9.2.1 层次聚类和K均值聚类
9.2.2 K近邻聚类
9.2.3 评价
9.2.4 如何选择K
9.2.5 聚类和搜索
参考文献和深入阅读
练习

第10章 社会化搜索
10.1 什么是社会化搜索
10.2 用户标签和人工索引
10.2.1 搜索标签
10.2.2 推测缺失的标签
10.2.3 浏览和标签云
10.3 社区内搜索
10.3.1 什么是社区
10.3.2 社区发现
10.3.3 基于社区的问答
10.3.4 协同搜索
10.4 过滤和推荐
10.4.1 文档过滤
10.4.2 协同过滤
10.5 P2P搜索和元搜索
10.5.1 分布式搜索
10.5.2 P2P网络
参考文献和深入阅读
练习

第11章 超越词袋
11.1 概述
11.2 基于特征的检索模型
11.3 词项依赖模型
11.4 再谈结构化
11.4.1 XML检索
11.4.2 实体搜索
11.5 问题越长，答案越好
11.6 词语、图片和音乐
11.7 搜索能否适用于所有情况
参考文献和深入阅读
练习
参考文献

精彩书摘

　　2.查询转换
　　查询转换组件包括一系列的技术，这些技术用于在生成排好序的文档之前和之后改善初始查询。最简单的处理涉及一些对文档进行文本转换的技术。在查询文本上，需要进行词素切分、停用词去除和词干提取这些工作，以生成与文档词项具有可比性的索引词。
　　拼写检查（spell checking）和查询建议（query suggestion）是查询转换中的技术，生成与用户初始查询相似的输出。在这两种情况下，向用户提供初始查询的一些候选查询，这些候选查询可能纠正了拼写错误或者是对用户所需信息的更规范的描述。这些技术通常会导致为网络应用搜集大量的查询日志（query log）。查询扩展（query expansion）技术是对查询进行推荐或者增加一些额外的词项，但通常都是在对文档中词项的出现情况分析的基础上进行的。该分析通常是用不同的信息源，如整个文档集合、检索到的文档或者用户计算机上的文档。相关反馈（relevance feedback）是一种查询扩展技术，利用用户认为相关的文档中出现的词项对查询进行扩展。
　　3.结果输出
　　结果输出组件负责对相关组件得到的排好序的文档的结果进行显示。可能包含的任务有生成网页摘要（snippets）来对检索到的文档内容进行概括；强调（highlighting）文档中重要的词和段落；对输出结果聚类以找到文档相关的类别；以及将相应的广告增加到结果显示中。在涉及多种语言的应用系统中，结果可能会被翻译成同一种的语言。

前言/序言

　　本书综述了信息检索中的重要问题，并介绍了这些问题如何对搜索引擎的设计与实现产生影响。本书并不是按照相同的详细程度描述每个主题，相反，我们侧重于那些对于实现搜索引擎组件以及组件背后的信息检索模型最重要的部分。网络搜索引擎显然是一个重要的话题，我们主要覆盖了在网络上使用的搜索技术，但搜索引擎在其他场合中也有应用，这就是为什么我们重点强调各种搜索引擎背后的信息检索理论与概念的原因。
　　本书的目标读者群主要是计算机科学或计算机工程的本科生，但研究生也会发现本书是有用的，此外，本书也适合多数情报科学专业的学生。最后，无论读者是什么背景，通过阅读本书都可以对他们动手开发搜索引擎有所帮助。本书中涉及数学知识，但并不深奥。’书中也有代码和程序设计的练习，但对于那些已经完成了基本计算机科学与程序设计课程的人来说，完全可以掌握。
　　每章末尾的练习使用了被称为Galago的基于Java的开源搜索引擎。Galago既是为本书所设计的，也借鉴了Lemur和Indri项目的经验。换句话说，这是一个功能齐全的能够支持真正应用的搜索引擎。许多编程练习都是针对Galago组件的使用、修改和扩展。内容
　　在第1章，我们对信息检索及它与搜索引擎的关系做了一个高层次的回顾。在第2章，我们描述了搜索引擎的架构，这一章全面介绍搜索引擎的各个组件，但没有涉及细节问题。在第3章，我们关注于爬取、文档信息源和其他用于获取被检索信息的技术。第4章描述了文本的统计特征，以及用来处理和识别重要特征的技术，并为建立索引做准备。第5章描述了怎样为有效的搜索建立索引，以及怎样利用索引处理查询。在第6章，我们描述了怎样处理查询，并把它们转换为更好的形式，以表达用户的信息需求。

探索数字世界的导航术：一本关于信息获取与组织的全景指南 在信息爆炸的时代，如何高效、准确地从浩如烟海的数字内容中找到我们所需，已经成为一项至关重要的技能。无论是科研人员在学术论文库中搜寻前沿进展，商务人士分析市场趋势，还是普通用户查找生活资讯，搜索引擎早已成为我们探索数字世界的默认入口。然而，在按下“搜索”键的那一刻，我们享用的便利背后，究竟隐藏着怎样的复杂机制？信息是如何被抓取、理解、存储、排序，并最终呈现在我们眼前的？ 本书旨在揭开搜索引擎的神秘面纱，深入浅出地剖析信息检索（Information Retrieval, IR）这一核心技术。它并非仅仅关注如何使用搜索引擎，而是从更深层次的技术原理和实践应用出发，为读者提供一个关于信息获取与组织的全景式理解。本书将带领读者穿越技术的迷雾，从基础概念到前沿发展，构建起一个完整的知识体系。 第一部分：信息检索的基石——理解信息与用户需求 任何信息检索系统的起点，都是对信息的理解和对用户需求的把握。本部分将从最基本的概念入手，为读者打下坚实的基础。 信息检索的本质与挑战： 我们将首先定义信息检索，阐述其核心目标——在大量非结构化数据中，依据用户的查询意图，返回相关的文档集合。同时，也会探讨信息检索面临的固有挑战，例如同义词、多义词、拼写错误、语言差异、用户查询的模糊性以及信息量的爆炸式增长等。理解这些挑战，有助于我们更好地认识信息检索技术的价值和复杂性。 文本的表示与处理： 搜索引擎的核心工作是处理文本。本部分将详细介绍文本预处理的各个环节，包括分词（Tokenization）、停用词去除（Stop-word Removal）、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）。这些看似简单的步骤，却是后续信息组织和检索效果的关键。我们将探讨不同语言环境下分词的难点，以及不同预处理方法的优劣。 词汇与文档模型： 为了让计算机理解文本的含义，我们需要将文本转化为计算机可识别的数学模型。本书将深入讲解几种经典的文本表示模型，例如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型。TF-IDF模型因其在简单性与有效性之间的平衡，在早期搜索引擎中占据了核心地位。我们将详细解析TF-IDF的计算原理，理解词频（TF）与逆文档频率（IDF）如何共同作用，量化词语在文档中的重要性。 用户查询的理解： 用户查询是检索过程的起点。本部分将分析用户查询的特点，以及如何通过各种技术来理解用户的真实意图。这包括查询的扩展（Query Expansion），例如利用同义词、近义词或相关概念来丰富查询；以及查询的意图识别（Intent Recognition），尝试判断用户是想查找信息、导航到特定网站，还是进行交易。 第二部分：构建搜索引擎的核心——索引与检索技术 一旦信息被理解和表示，就需要一种高效的方式来存储和检索。本部分将聚焦于搜索引擎的核心技术——索引和检索。 倒排索引（Inverted Index）： 这是搜索引擎最为关键的数据结构之一。本书将详尽阐述倒排索引的构建过程，即如何将文档集合转化为“词语-文档列表”的映射。我们将深入探讨倒排索引的组织方式，包括词典（Dictionary）和文档列表（Postings List）的设计，以及如何优化倒排索引的存储和访问效率。 检索策略与算法： 当用户提交查询时，搜索引擎如何利用倒排索引快速找到匹配的文档？本部分将介绍不同的检索策略，包括布尔模型（Boolean Model）、向量空间模型（Vector Space Model）和概率模型（Probabilistic Model）。我们将详细解析向量空间模型如何通过计算查询向量与文档向量之间的相似度来排序结果，以及概率模型如何基于文档出现查询词的概率来估计相关性。 评分函数与相关性排序： 找到匹配的文档仅仅是第一步，更重要的是将最相关的文档排在前面。本部分将深入探讨各种评分函数（Scoring Functions），例如BM25等，它们是如何结合TF-IDF、文档长度、查询长度等多种因素来计算文档与查询的相关性得分。我们将分析不同评分函数的设计理念和适用场景。 高效检索的优化： 面对海量的文档和高并发的查询请求，如何保证搜索引擎的快速响应？本部分将介绍一系列优化技术，包括索引压缩（Index Compression）、多级索引（Multi-level Index）、位图（Bitmap）技术以及分布式索引（Distributed Index）等，以提升检索的性能和可扩展性。 第三部分：提升检索质量——高级主题与应用 搜索引擎的进化从未停止。本部分将探讨一些更高级的主题，以及搜索引擎在不同领域的实际应用。 语义检索与知识图谱： 传统的关键词匹配有时难以捕捉文本的深层含义。本书将介绍语义检索（Semantic Retrieval）的概念，以及如何利用自然语言处理（NLP）技术，例如词嵌入（Word Embeddings）、句嵌入（Sentence Embeddings）和语义相似度计算，来理解查询和文档的语义内容。同时，也将探讨知识图谱（Knowledge Graph）在增强搜索结果理解和提供更丰富信息方面的作用。 机器学习在信息检索中的应用： 机器学习已经成为现代信息检索系统中不可或缺的一部分。我们将介绍监督学习、无监督学习和强化学习在信息检索中的各种应用，包括学习排序（Learning to Rank, LTR）模型，如何利用机器学习来自动优化排序模型，以及如何利用深度学习模型（如Transformer）来提升文本表示和匹配的精度。 网页搜索的特殊性： 网页搜索作为信息检索最普遍的应用，具有其独特的挑战。本部分将探讨网页爬虫（Web Crawler）的设计与实现，如何高效地抓取海量网页； PageRank等链接分析算法，如何利用网页之间的链接关系来评估网页的重要性；以及反垃圾信息（Anti-Spam）技术，如何对抗恶意网站的欺骗行为。 垂直领域搜索引擎与定制化检索： 除了通用搜索引擎，特定领域（如学术、医疗、法律、电商）的垂直搜索引擎也扮演着重要角色。本书将分析垂直搜索引擎的特点，以及如何针对特定领域的数据特点和用户需求，设计和优化检索系统。同时，也将介绍如何实现定制化检索，满足不同用户的个性化需求。 评价指标与实践考量： 如何衡量一个信息检索系统的性能？本部分将介绍常用的评价指标，例如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）、平均精确率（Average Precision, AP）和归一化累计增益（Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG）。我们将讨论如何在实际部署中进行系统设计、性能调优和持续改进。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解信息检索的理论基础，更辅以大量的实际案例和算法示例，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 循序渐进的结构： 内容组织从基础概念到高级技术，层层递进，适合不同背景的读者。 前沿技术的展望： 关注信息检索领域的最新发展，包括深度学习、语义理解等，为读者提供前瞻性的视野。 清晰易懂的语言： 避免过多的技术术语，力求用通俗易懂的语言解释复杂的概念，让读者更容易理解。 无论是希望深入了解搜索引擎工作原理的技术爱好者，还是需要在实际工作中构建或优化信息检索系统的开发者、研究人员，亦或是希望系统性地提升信息获取能力的每一位数字公民，本书都将是您探索数字世界奥秘的绝佳向导。它将赋能您更高效地驾驭信息洪流，让信息真正成为您的得力助手，而非令人望而生畏的障碍。

评分☆☆☆☆☆

读完《搜索引擎：信息检索实践》后，我感觉自己的思维方式都被悄然改变了。在阅读之前，我对搜索引擎的理解停留在“输入-输出”的简单模型，而这本书则让我看到了更深层次的逻辑和智慧。我特别佩服作者在阐述复杂概念时的清晰和逻辑性，即使是一些我从未接触过的专业术语，也能被解释得通俗易懂，并且通过生动的案例来加深理解。例如，书中关于“排名算法”的讨论，让我意识到不仅仅是信息的相关性，还有很多其他因素在影响着搜索结果的呈现顺序。这让我开始反思，我平时是如何“被”这些算法影响着获取信息的，以及我是否应该更加主动地去理解这些机制。书中对于“用户体验”和“检索效率”的平衡之道也给我留下了深刻的印象，它不仅仅关注技术的先进性，更强调如何将这些技术转化为对用户真正有价值的服务。我感觉这本书不仅仅是一本关于搜索引擎的介绍，更是一本关于如何理解和利用信息检索技术的思维指南。它教会我如何更批判性地看待搜索结果，如何更有效地找到我真正需要的信息，甚至是在面对海量信息时，如何保持一份清醒和理性。

评分☆☆☆☆☆

《搜索引擎：信息检索实践》这本书，在我看来，它不仅仅是关于技术的堆砌，更多的是对信息本质的探索。它将我们日常生活中习以为常的搜索行为，进行了一次深入的解剖。作者在书中对“信息”本身的定义、信息的组织方式以及信息的传播机制进行了非常细致的讨论，这让我意识到，搜索引擎不仅仅是一个工具，它更是信息时代基础设施的重要组成部分。我特别欣赏书中关于“语义理解”的探讨，它让我开始思考，机器是如何才能真正“理解”我们输入的文字，而不仅仅是进行简单的字面匹配。这种对信息深度挖掘和理解的追求，是本书最吸引我的地方。它不仅仅教会我如何使用搜索引擎，更让我开始思考，信息是如何被构建、被索引、被检索，以及最终是如何影响我们的认知和决策的。这本书让我对信息有了更敬畏的态度，也让我对自己获取信息的方式有了更深刻的反思。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是打开了我通往数字世界背后奥秘的大门。我一直对搜索引擎是如何在我们输入几个关键词后，瞬间呈现出海量信息的机制感到好奇，而《搜索引擎：信息检索实践》这本书，恰恰满足了我这份好奇心。它不像某些技术书籍那样晦涩难懂，而是用一种循序渐进、引人入胜的方式，将复杂的技术原理一点点剥开。我尤其喜欢书中对于“爬虫”部分的讲解，那些关于如何像不知疲倦的蜘蛛一样在互联网上游走，收集海量网页数据的生动描述，让我觉得我不仅仅是在阅读一本技术书，更像是在跟随一个向导，体验一场数字世界的探险。书中并没有止步于原理的介绍，而是深入浅出地讨论了信息检索的各种策略和技术，比如如何对网页内容进行索引、如何设计高效的查询算法，以及如何处理信息爆炸带来的挑战。我发现，原来我们每天习以为常的搜索行为背后，隐藏着如此精密的算法和庞大的工程。阅读过程中，我脑海中不断浮现出自己日常搜索的场景，那些曾经模糊的疑问，如今都得到了清晰的解答。这本书让我对“信息”这个概念有了全新的认识，不再仅仅是将它视为简单的文字和图片，而是将其看作是经过精心组织、索引和检索的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特性在于它对信息检索实践的深度聚焦。不同于许多泛泛而谈的互联网技术书籍，《搜索引擎：信息检索实践》将读者带入了信息检索的核心领域，深入探讨了其背后的关键技术和实际应用。我曾以为，信息检索仅仅是简单的关键词匹配，但阅读了这本书后，我才了解到其中蕴含的复杂性和精妙之处。书中详细阐述了词语的切分、同义词的处理、以及如何构建高效的倒排索引，这些细节的处理直接关系到检索的准确性和速度。我尤其印象深刻的是关于“查询扩展”和“相关性排序”的章节，它让我明白，为什么有时候搜索一个词，会得到与我预期略有不同的结果，以及这些算法是如何努力去理解用户的真实意图的。这本书给我带来的最大启发是，理解搜索引擎的运作原理，能够帮助我更聪明地进行信息检索。它不仅仅是一本学术著作，更是一本实用的工具书，能够帮助我在信息海洋中更精准地航行。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全门外汉的角度来说，《搜索引擎：信息检索实践》提供了一个非常棒的入口。我之前对搜索引擎的了解仅限于“搜了就能找到”，但这本书让我看到了一个完全不同的世界。它没有一开始就用大量晦涩的公式和代码轰炸读者，而是从一些非常基础且容易理解的概念入手，比如“文档”、“词项”等等，然后逐步引入更复杂的概念，比如“索引构建”、“查询处理”。我非常喜欢书中那些贴近实际应用的例子，它们能够很好地帮助我理解抽象的技术原理。比如，书中在解释“TF-IDF”这个概念时，就举了不同文档中同一词语出现频率不同的例子，这让我一下子就抓住了核心思想。这本书给我的感觉就像是走进了一个巨大的数字图书馆，而这本书就是那位经验丰富的图书管理员，他不仅告诉我图书是如何摆放的，还教会了我如何快速找到我想要的任何一本书。它让我对信息检索这个领域产生了浓厚的兴趣，并且让我有信心去进一步探索这个领域。

评分☆☆☆☆☆

专家推荐的书

评分☆☆☆☆☆

针对搜索引擎中各个技术环节分别介绍,例如信息收集,文本处理,索引建立,结果排序等等,讲的很严谨,像教科书一般.做搜索相关的人员必备书籍.

评分☆☆☆☆☆

已收到，还未读，朋友推荐的。

评分☆☆☆☆☆

从事搜索相关的产品经理和研发人员都应该读读这本书

评分☆☆☆☆☆

听说不错，先看看再说

评分☆☆☆☆☆

搜索引擎：信息检索实践，自己有点看不懂，可能学问有的浅。

评分☆☆☆☆☆

专业教材，正版图书，大学生适用。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

书很不错，对自己现在的工作很有帮助