面向WEB的個性化語信息檢索技術(shù)

定　價(jià)：￥22.00

作　者：	林培光，康海燕著
出版社：	中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社
叢編項(xiàng)：	山東財(cái)政學(xué)院學(xué)術(shù)文叢
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)理論

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ISBN：	9787509516751	出版時間：	2009-09-01	包裝：	平裝
開本：	大32開	頁數(shù)：	279	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書（以下簡稱《學(xué)術(shù)文叢》）是山東財(cái)政學(xué)院為集中展示本校學(xué)人學(xué)術(shù)研究成果而編輯出版的系列叢書?！秾W(xué)術(shù)文叢》的出版，對于落實(shí)山東財(cái)政學(xué)院“學(xué)科立?！迸c“人才強(qiáng)?！钡陌l(fā)展戰(zhàn)略、繁榮學(xué)術(shù)研究事業(yè)、加強(qiáng)同學(xué)術(shù)界的交流等具有十分重要的意義。本書對信息檢索的研究內(nèi)容和研究目的、信息檢索的研究現(xiàn)狀、傳統(tǒng)檢索模型、檢索性能評價(jià)方法、語義網(wǎng)等基礎(chǔ)內(nèi)容進(jìn)行了簡單介紹；在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹了個性化信息檢索和面向語義網(wǎng)信息檢索的相關(guān)理論、算法和技術(shù)框架。

作者簡介

　　林培光，男，1978年4月生，山東煙臺人。2006年畢業(yè)于北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)，獲博士學(xué)位，現(xiàn)為山東財(cái)政學(xué)院副教授，學(xué)術(shù)骨干。主要研究方向?yàn)樾畔z索、自然語言處理，目前已發(fā)表論文30余篇，主持和參與縱向科研項(xiàng)目7項(xiàng)，橫向課題2項(xiàng)。曾獲山東財(cái)政學(xué)院2004—2006年度優(yōu)秀科研成果獎一等獎，移動教學(xué)獎三等獎和北京理工大學(xué)優(yōu)秀博士畢業(yè)生等榮譽(yù)稱號。

圖書目錄

第1篇信息檢索的研究背景和相關(guān)基礎(chǔ)
　第1章信息檢索的研究目的和意義
　 1.1 解決信息超載與信息饑餓的矛盾
　 1.2 信息檢索需要不確定性推理
　 1.3 適應(yīng)個性化信息檢索的需求
　 1.4 為檢索評價(jià)提供新方法
　 1.5 基于語義的信息檢索
　第2章信息檢索的研究現(xiàn)狀
　 2.1 信息檢索的發(fā)展歷程
　 2.2 國外研究情況
　 2.3 國內(nèi)研究情況
　 2.4 語義網(wǎng)信息檢索現(xiàn)狀
　第3章信息檢索模型概述
　 3.1 特征項(xiàng)與特征項(xiàng)的權(quán)重
　 3.2 布爾模型
　　3.3 向量模型
　 3.4 概率論模型
　 3.5 元搜索引擎
　 3.6 基于本體的檢索模型
　第4章常見的檢索性能評價(jià)方法
　 4.1 引言
　 4.2 什么是檢索評價(jià)
　 4.3 召回率和精確率
　 4.4 變化的召回率和精確率
　 4.5 召回率和精確率的復(fù)合評價(jià)
　第5章語義Web和描述邏輯
　 5.1 語義Web
　 5.2 描述邏輯
　 5.3 語義Web與描述邏輯
　 5.4 小結(jié)
　第6章云模型理論
　 6.1 云模型產(chǎn)生背景
　 6.2 云模型的基本概念
　 6.3 云數(shù)字特征的雙重性
　 6.4 正向云發(fā)生器的實(shí)現(xiàn)算法
　 6.5 逆向云發(fā)生器的實(shí)現(xiàn)算法
　 6.6 云變換
　 6.7 定性概念的可還原性——云滴的生成
　 6.8 云模型的應(yīng)用
第2篇面向Web的個性化信息檢索
　第7章個性化信息檢索框架及理論基礎(chǔ)
　 7.1 引言
　 7.2 相關(guān)概念
　 7.3 個性化信息檢索系統(tǒng)框架及檢索過程
　 7.4 信息檢索的關(guān)鍵技術(shù)
　 7.5 小結(jié)
　第8章基于云的泛概念檢索模型
　 8.1 引言
　 8.2 基于云的泛概念檢索模型
　 8.3 小結(jié)
　第9章檢索評價(jià)和用戶相關(guān)性判定
　 9.1 信息檢索性能的云評價(jià)方法
　 9.2 信息檢索性能的加權(quán)綜合評價(jià)方法
　 9.3 信息檢索性能的加權(quán)綜合云評價(jià)方法
　 9.4 個性化信息檢索系統(tǒng)的用戶相關(guān)性判定
　 9.5 小結(jié)
　第10章用戶建模技術(shù)及興趣挖掘
　 10.1 引言
　 10.2 用戶興趣模型
　 10.3 基于最大生成樹的文檔聚類在信息檢索中的應(yīng)用
　 10.4 小結(jié)
　第11章查詢相似度計(jì)算和查詢后處理
　 11.1 引言
　 11.2 詞語相似度的計(jì)算和相關(guān)性判斷
　 11.3 基于熵原理的信息檢索后處理算法
　 11.4 其他的后處理
　 11.5 小結(jié)
　第12章基于J2EE的個性化信息檢索系統(tǒng)架構(gòu)
　 12.1 引言
　 12.2 個性化信息檢索系統(tǒng)的用例分析
　 12.3 個性化信息檢索系統(tǒng)框架
　 12.4 基于J2EE的個性化信息檢索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
　 12.5 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
第3篇面向語義網(wǎng)的信息檢索
　第13章基于本體的語義信息檢索模型
　 13.1 引言
　 13.2 信息檢索模型的一般定義
　 13.3 SIRM-O：基于本體的語義信息檢索模型
　 13.4 小結(jié)
　第14章基于描述邏輯的知識庫檢索
　 14.1 引言
　 14.2 相關(guān)研究
　 14.3 基于Rolling-up技術(shù)的檢索優(yōu)化方法
　 14.4 基于斷言圖的知識庫檢索
　 14.5 小結(jié)
　第15章描述邏輯ALC的不確定性擴(kuò)展
　 15.1 引言
　 15.2 相關(guān)研究
　 15.3 研究基礎(chǔ)——描述邏輯ALC
　 15.4 Cloud—ALC：描述邏輯ALC的云擴(kuò)展
　 15.5 Cloud—ALC的性質(zhì)
　 15.6 Cloud—ALC的推理
　 15.7 小結(jié)
　第16章基于語義網(wǎng)的分布式信息檢索系統(tǒng)
　 16.1 引言
　 16.2 D-IRSW檢索系統(tǒng)模型
　 16.3 小結(jié)
附錄一云的正向生成器算法
附錄二云的逆向生成器算法
附錄三推薦閱讀材料
參考文獻(xiàn)
后記