信息檢索技術(shù)

前言1  引言1·1  信息檢索的起源與發(fā)展1·2  信息檢索技術(shù)的研究內(nèi)容1·3  信息檢索技術(shù)的未來2  布爾檢索模型2·1  傳統(tǒng)布爾檢索2·2  擴(kuò)展布爾檢索方法3  向量空間檢索3·1  傳統(tǒng)向量空間檢索3·2  廣義向量空間檢索3·3  項(xiàng)的權(quán)重模式3·4  相似度的計(jì)算3·5  潛在語義標(biāo)引4  概率檢索4·1  概率信息檢索的背景4·2  基于相關(guān)性概率估計(jì)的檢索模型4·3  推理網(wǎng)絡(luò)模型5  邏輯模型5·1  邏輯模型的建構(gòu)5·2  古典邏輯與古典邏輯模型5·3  van Rijsbergen的非古典邏輯模型5·4  邏輯蘊(yùn)涵程度的測(cè)算5·5  信息檢索邏輯模型6  自動(dòng)分類6·1  引言6·2  基本概念6·3  特征選取6·4  降維技術(shù)6·5  分類方法6·6  文檔分類的評(píng)估指標(biāo)7  聚類7·1  聚類檢索7·2  文獻(xiàn)相似度7·3  層次聚類法7·4  啟發(fā)式聚類法7·5  增量式聚類法7·6  聚類瀏覽8  自動(dòng)文摘8·1  語料庫8·2  詞法分析8·3  句法分析8·4  自動(dòng)摘錄8·5  基于理解的自動(dòng)文摘8·6  信息抽取8·7  基于結(jié)構(gòu)的自動(dòng)文摘8·8  文摘評(píng)估方法8·9  自動(dòng)文摘研究所取得的成績和面臨的問題9  查詢擴(kuò)展和精化9·1  查詢擴(kuò)展和精化概述9·2  相關(guān)反饋技術(shù)9·3  查詢檢索詞選擇方案9·4  詞表擴(kuò)展技術(shù)9·5  整體分析技術(shù)和局部分析技術(shù)9·6  查詢的重用10  相關(guān)性10·1  相關(guān)性的研究歷史10·2  相關(guān)性研究的學(xué)派10·3  相關(guān)性模型10·4  屬性與類別11  Z39·50檢索標(biāo)準(zhǔn)11·1  Z39 50標(biāo)準(zhǔn)概述11·2  Z39 50標(biāo)準(zhǔn)的起源11·3  Z39 50的功能11·4  Z39 50的工作原理11·5  Z39 50協(xié)議簡介11·6  下一代Z39 5012  Web信息檢索工具——搜索引擎12·1  搜索引擎的工作原理與結(jié)構(gòu)12·2  搜索引擎的分類12·3  搜索引擎的檢索功能12·4  信息采集Robot的實(shí)現(xiàn)12·5  搜索引擎的發(fā)展參考文獻(xiàn)