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智能信息檢索理論與方法

  • 作者：夏天|責編:龍啟銘//王玉梅
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302716860
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：212
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統闡述了信息檢索的核心理論與前沿技術。全書以信息檢索的基本任務為主線，從經典的布爾檢索、向量空間模型出發，逐步深入基於嵌入表示的現代檢索方法，並結合哈希檢索、索引構建、查詢理解、檢索評價等關鍵技術，建立起完整的信息檢索知識體系。
    本書內容系統全面，既涵蓋倒排索引、tf-idf、BM25、PageRank等經典演算法，也融入了詞嵌入、Transformer網路架構、跨模態檢索、近似近鄰檢索（ANN）、檢索增強生成（RAG）等人工智慧時代的新方法與技術。同時，本書注重探討各類方法的核心思想與實現邏輯，以幫助讀者理解檢索系統構建的基礎理論。
    本書適合電腦科學、信息資源管理等相關專業的高年級本科生及研究生閱讀，也可供搜索引擎、推薦系統、自然語言處理等領域的演算法工程師參考。通過對本書的學習，讀者不僅能掌握信息檢索的基礎理論與典型方法，還能把握該領域的發展脈絡與整體趨勢，形成構建高效、智能檢索系統的專業能力。
作者介紹
夏天|責編:龍啟銘//王玉梅
目錄
第1章  引論
  1.1  信息檢索的定義
  1.2  信息檢索的起源與發展
    1.2.1  信息檢索的起源
    1.2.2  信息檢索的發展歷史
  1.3  信息檢索的兩個任務
    1.3.1  信息的序化組織
    1.3.2  信息的檢索利用
  1.4  現代信息檢索的主要內容
    1.4.1  研究對象
    1.4.2  任務目標
    1.4.3  工作流程
    1.4.4  設計難點
  1.5  讀者指南
  思考與練習
第2章  二值向量表示與布爾檢索
  2.1  從詞項-文檔關聯矩陣到倒排索引
    2.1.1  詞項-文檔關聯矩陣
    2.1.2  倒排索引：詞項-文檔關聯矩陣的精簡表示
  2.2  詞典組織
    2.2.1  排序數組
    2.2.2  哈希加鏈表
    2.2.3  樹狀組織方式
  2.3  常規布爾檢索及其優化
    2.3.1  布爾檢索的常規方法
    2.3.2  布爾檢索的速度優化
  2.4  高級布爾檢索
    2.4.1  短語檢索
    2.4.2  通配檢索
  2.5  索引處理流程
    2.5.1  從待索引對象到倒排索引的整體流程
    2.5.2  文件解析——獲取待索引的文本
    2.5.3  詞符切分——將文本切分為詞符序列
    2.5.4  語言分析——將詞符規範化為詞項
  2.6  布爾檢索模型及其特點
  思考與練習
第3章  加權向量表示與排序式檢索
  3.1  向量空間模型
    3.1.1  文檔的加權向量表示
    3.1.2  權重計算：詞頻與逆文檔頻率
    3.1.3  相似度計算
  3.2  概率檢索模型
    3.2.1  概率檢索模型的基本假設
    3.2.2  二值獨立模型
    3.2.3  BM25模型
  3.3  基於統計語言模型的檢索模型
    3.3.1  統計語言模型
    3.3.2  查詢似然模型
  3.4  查詢處理中的索引遍歷
    3.4.1  一次一詞項方式

    3.4.2  一次一文檔方式
  3.5  快速評分計算與排序
    3.5.1  精確Top K評分計算與排序
    3.5.2  非精確Top K評分計算與排序
  思考與練習
第4章  嵌入表示與向量檢索
  4.1  詞嵌入
    4.1.1  整數索引、獨熱編碼與詞嵌入表示
    4.1.2  靜態詞嵌入
    4.1.3  動態詞嵌入
  4.2  文本嵌入表示
    4.2.1  Doc2Vec
    4.2.2  基於Transformer網路架構的文本嵌入
  4.3  圖像嵌入與基於內容的圖像檢索
  4.4  多模態嵌入與跨模態檢索
  4.5  向量近似近鄰檢索
    4.5.1  基於樹的ANN檢索
    4.5.2  基於哈希的ANN檢索
    4.5.3  基於量化的ANN檢索
    4.5.4  基於圖的ANN檢索
    4.5.5  ANN檢索工具包
  思考與練習
第5章  基於哈希的相似項檢索
  5.1  大規模相似項檢索的目標
  5.2  最小哈希（MinHash）
    5.2.1  文檔的k-shingle表示
    5.2.2  最小哈希與Jaccard相似度
    5.2.3  最小哈希簽名向量的相似度計算
    5.2.4  大規模簽名向量的快速比對
  5.3  相似哈希（SimHash）
    5.3.1  相似哈希的指紋計算
    5.3.2  相似哈希指紋的快速比對
  5.4  局部敏感哈希（LSH）
    5.4.1  LSH的基本思想
    5.4.2  LSH的碰撞概率與距離測度
    5.4.3  常見LSH函數族
    5.4.4  LSH的索引與查找
  5.5  相似項檢索演算法的對比
  思考與練習
第6章  索引構建與壓縮
  6.1  索引構建
    6.1.1  單機索引
    6.1.2  分散式索引
    6.1.3  動態索引
  6.2  索引壓縮
    6.2.1  索引壓縮的目的與詞項統計特性
    6.2.2  詞典壓縮
    6.2.3  倒排記錄表壓縮
  思考與練習
第7章  查詢理解

  7.1  查詢理解的主要任務
  7.2  查詢標記與查詢意圖分類：分析用戶信息需求
    7.2.1  用戶檢索行為
    7.2.2  查詢標記
    7.2.3  查詢意圖分類
  7.3  查詢優化：變換查詢以產生更好的結果
    7.3.1  相關反饋
    7.3.2  查詢改寫
  7.4  查詢推薦：輔助用戶查詢
    7.4.1  查詢自動補全
    7.4.2  相關搜索
  思考與練習
第8章  檢索評價
  8.1  無序結果集評價
    8.1.1  查准率和查全率
    8.1.2  精度指標
    8.1.3  大數據集下的查全率計算
    8.1.4  F值——查准率和查全率的指標融合
  8.2  有序結果集評價
    8.2.1  PR曲線與PR-AUC
    8.2.2  ROC曲線與ROC-AUC
    8.2.3  P@K
    8.2.4  R查准率
    8.2.5  平均查准率（AP）
    8.2.6  倒數排序（RR）
    8.2.7  nDCG評價指標
    8.2.8  bpref
  8.3  多個查詢的綜合評價
    8.3.1  宏平均與微平均
    8.3.2  平均查准率均值（MAP）
    8.3.3  幾何平均查准率均值（GMAP）
    8.3.4  平均倒數排序（MRR）
  思考與練習
第9章  Web搜索引擎與檢索增強生成
  9.1  Web與搜索引擎基礎
    9.1.1  Web交互過程
    9.1.2  Web核心概念
    9.1.3  Web搜索引擎的發展歷史
    9.1.4  搜索引擎的技術架構
  9.2  Web採集
    9.2.1  單網頁採集方法
    9.2.2  分散式爬蟲採集
    9.2.3  動態網頁與深網採集
    9.2.4  爬蟲禮儀
  9.3  鏈接分析
    9.3.1  超鏈接錨文本加權
    9.3.2  基於PageRank的網頁重要性分析
    9.3.3  基於HITS的網頁權威性分析
    9.3.4  SALSA演算法
    9.3.5  Hilltop演算法

  9.4  排序學習
  9.5  檢索增強生成：搜索引擎與大語言模型的結合
    9.5.1  RAG核心模塊
    9.5.2  RAG系統的演進
    9.5.3  信息檢索對大語言模型的增強作用
  思考與練習
參考文獻

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