信息檢索理論與技術

第一章　信息檢索導論
1.1　信息檢索概述
　1.2　信息檢索研究內(nèi)容
1.2.1　信息檢索理論
　　1.2.2　信息處理與組織
　　1.2.3　信息檢索技術與方法
　　1.2.4　信息可視化技術
　1.3　信息檢索系統(tǒng)分類與評價
　　1.3.1　信息檢索系統(tǒng)分類
　　1.3.2　信息檢索系統(tǒng)評價
　1.4　信息檢索的未來趨勢
第二章　信息檢索數(shù)學模型
　2.1　信息檢索系統(tǒng)的形式化表示
　2.2　集合論檢索模型
　　2.2.1　布爾檢索模型
　　2.2.2　模糊集合模型
　　2.2.3　擴展布爾模型
　2.3　代數(shù)論檢索模型
　　2.3.1　向量空間模型
　　2.3.2　潛在語義索引模型
　　2.3.3　神經(jīng)網(wǎng)絡模型
　2.4　概率論檢索模型
　　2.4.1　經(jīng)典概率模型
　　2.4.2　基于Bayesian網(wǎng)絡的檢索模型
　2.5　其他信息檢索模型與數(shù)學理論
　　2.5.1　基于瀏覽方式的檢索模型
　　2.5.2　進化計算與遺傳算法
　　2.5.3　粗糙集理論與應用
第三章　文本信息檢索技術
　3.1　順排文檔檢索
　　3.1.1　表展開法
　　3.1.2　邏輯樹展開法
　3.2　倒排文檔檢索
　　3.2.1　倒排文檔的建立
　　3.2.2　邏輯提問式的轉(zhuǎn)換
　　3.2.3　檢索指令表的生成
　　3.2.4　檢索實施
　3.3　加權檢索
　　3.3.1　檢索詞賦權檢索
　　3.3.2　詞頻加權檢索
　　3.3.3　加權標引檢索
　3.4　全文檢索
　　3.4.1　全文檢索的技術指標
　　3.4.2　全文檢索的實現(xiàn)
　　3.4.3　全文檢索效率的提高
　3.5　超文本檢索
　　3.5.1　超文本技術概述
　　3.5.2　超文本的功能及結(jié)構
　　3.5.3　動態(tài)超文本生成技術
第四章　多媒體信息檢索
　4.1　多媒體技術概述
　　4.1.1　多媒體基本概念
　　4.1.2　多媒體技術概述
　4.2　多媒體信息模型
　　4.2.1　基于關系的模型
　　4.2.2　基于超文本的模型
　　4.2.3　面向?qū)ο蟮哪Ｐ酮í?br />　4.3　多媒體信息壓縮技術
　　4.3.1　數(shù)據(jù)壓縮的基本原理和方法
　　4.3.2　靜止圖像的壓縮
　　4.3.3　視頻圖像的壓縮
　　4.3.4　音頻信息的壓縮
　4.4　多媒體信息檢索原理
　　4.4.1　基于文本的檢索
　　4.4.2　基于內(nèi)容的檢索
　4.5　多媒體信息檢索方法
　　4.5.1　圖像信息檢索
　　4.5.2　視頻信息檢索
　　4.5.3　音頻信息檢索
第五章　跨語言檢索與分布式檢索
　5.1　跨語言信息檢索
　　5.1.1　跨語言檢索相關技術
　　5.1.2　跨語言檢索實現(xiàn)方法
　　5.1.3　跨語言檢索研究重點
　5.2　分布式信息檢索
　　5.2.1　分布式信息檢索原理
　　5.2.2　分布式檢索處理技術
　　5.2.3　分布式信息檢索模式
　　5.2.4　分布式檢索資源選擇
　5.3　分布式數(shù)據(jù)庫查詢技術
　　5.3.1　分布式數(shù)據(jù)庫查詢原理
　　5.3.2　基于DCOM的分布式查詢技術
　　5.3.3　基于JDBC的查詢技術
　　5.3.4　基于Servlet的查詢技術
　　5.3.5　基于CORBA的查詢技術
　　5.3.6　基于Ｍobile　Agent的查詢技術
第六章　信息檢索評價
　6.1　相關性問題與信息檢索評價
　　6.1.1　相關性問題及其本質(zhì)特征
　　6.1.2　相關性問題研究歷史回顧
　　6.1.3　米扎羅的相關性問題模型
　6.2　信息檢索性能評價及評價指標
　　6.2.1　系統(tǒng)角度的相關性判斷及評價指標
　　6.2.2　用戶角度的相關性判斷及評價指標
　6.3　信息檢索評價試驗平臺TREC
　　6.3.1　TREC的誕生與發(fā)展
　　6.3.2　TREC的組織形式
　　6.3.3　TREC的試驗數(shù)據(jù)集合（或語料庫）
　　6.3.4　TREC的主要評價試驗項目
　　6.3.5　TREC的啟示及其思考
第七章　信息標引方法與技術
　7.1　自動標引的基本原理
　　7.1.1　自動抽詞標引原理
　　7.1.2　自動賦詞標引原理
　　7.1.3　自動標引的向量模型
　7.2　基于詞匯分布特征的標引方法
　　7.2.1　統(tǒng)計標引法
　　7.2.2　ngram標引法
　　7.2.3　統(tǒng)計學習標引法
　　7.2.4　概率標引方法
　7.3　基于語言規(guī)則與內(nèi)容的標引
　　7.3.1　句法分析標引法
　　7.3.2　語義分析標引法
　　7.3.3　基于概念的標引方法
　7.4　人工智能標引法
　　7.4.1　基于產(chǎn)生式表示法的標引技術
　　7.4.2　基于語義網(wǎng)絡表示法的標引技術
　　7.4.3　基于框架表示法的標引技術
　7.5　漢語自動標引法
　　7.5.1　詞典標引法
　　7.5.2　切分標記法
　　7.5.3　語法分析標引法
　　7.5.4　漢語自動標引專家系統(tǒng)
　　7.5.5　單漢字標引法
第八章　文本聚類與分類
　8.1　文本聚類與分類的基本知識
　　8.1.1　類的基本概念及其特征描述
　　8.1.2　文檔距離與相似系數(shù)
　　8.1.3　文檔類間距離與相似系數(shù)
　　8.1.4　文檔特征抽取方法
　8.2　常用文本聚類技術方法
　　8.2.1　等級聚類法
　　8.2.2　動態(tài)聚類法
　　8.2.3　聚類效果的評測方法與指標
　8.3　常用文本分類技術方法
　　8.3.1　文本分類問題的一般性描述
　　8.3.2　kNN分類方法
　　8.3.3　Nave　Bayes分類方法
　　8.3.4　SVM分類方法
　　8.3.5　分類效果的評測方法與指標
第九章　信息摘要技術與方法
　9.1　文本信息摘要的生成與實現(xiàn)
　　9.1.1　基于統(tǒng)計的自動摘要原理
　　9.1.2　基于理解的自動摘要原理
　　9.1.3　其他類型的自動摘要系統(tǒng)簡介
　　9.1.4　漢語文獻自動摘要的技術難點
　　9.1.5　文本信息自動摘要的評估方法
　　9.1.6　信息摘要技術實用系統(tǒng)
　　9.1.7　自動摘要研究進展
　9.2　網(wǎng)頁信息摘要的生成與實現(xiàn)
　　9.2.1　搜索引擎中的自動摘要
　　9.2.2　Web頁面的清洗
　　9.2.3　基于篇章結(jié)構的中文網(wǎng)頁自動摘要
　9.3　數(shù)值信息摘要的生成與實現(xiàn)
　　9.3.1　數(shù)值信息自動摘要的特點與流程
　　9.3.2　醫(yī)療診斷系統(tǒng)中的數(shù)值摘要
　　9.3.3　石油開采系統(tǒng)中的數(shù)值摘要
　　9.3.4　天氣預報系統(tǒng)中的數(shù)值摘要
　　9.3.5　股票行情系統(tǒng)中的數(shù)值摘要
　　9.3.6　數(shù)值摘要在其他領域中的運用
　9.4　視頻信息摘要的生成與實現(xiàn)
　　9.4.1　視頻信息概述
　　9.4.2　視頻結(jié)構分析
　　9.4.3　視頻信息摘要的類別
　　9.4.4　靜態(tài)視頻信息摘要
　　9.4.5　動態(tài)視頻摘要
　　9.4.6　全景拼接圖
　　9.4.7　基于文字描述的視頻信息摘要
　　9.4.8　多媒體視頻摘要
第十章　Web信息處理
　10.1　Web信息處理概述
　　10.1.1　Web技術發(fā)展概況
　　10.1.2　Web信息處理的基本技術
　10.2　Web信息系統(tǒng)結(jié)構
　10.3　Web信息資源組織
　　10.3.1　Web信息組織
　　10.3.2　中文Web信息組織與處理
　10.4　搜索引擎
　　10.4.1　搜索引擎的基本概念
　　10.4.2　搜索引擎的發(fā)展歷程
　　10.4.3　搜索引擎的分類
　　10.4.4　搜索引擎技術原理
　　10.4.5　搜索引擎性能指標
　　10.4.6　其他搜索引擎技術
　　10.4.7　中文搜索引擎的應用狀況
　　10.4.8　中文搜索引擎的優(yōu)化
　　10.4.9　搜索引擎系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
主要參考文獻