情報検索入門（テキスト）<br>Introduction to Information Retrieval

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情報検索入門（テキスト）
Introduction to Information Retrieval

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 506 p.／サイズ 263 exercises
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9780521865715
  • DDC分類 025.04

基本説明

情報検索入門の定番教科書。スタンフォード大学で長年使用されてきた実績を持つ。
Class-tested in Stanford University, and coherent, this textbook teaches information retrieval, including web search, text classification, and text clustering from basic concepts. Ideas are explained using examples and figures, making it perfect for introductory courses in information retrieval for advanced undergraduates and graduate students. "This is the first book that gives you a complete picture of the complications that arise in building a modern web-scale search engine. You'll learn about ranking SVMs, XML, DNS, and LSI..." Peter Norvig, Director of Research, Google Inc.

Full Description

Class-tested and coherent, this textbook teaches classical and web information retrieval, including web search and the related areas of text classification and text clustering from basic concepts. It gives an up-to-date treatment of all aspects of the design and implementation of systems for gathering, indexing, and searching documents; methods for evaluating systems; and an introduction to the use of machine learning methods on text collections. All the important ideas are explained using examples and figures, making it perfect for introductory courses in information retrieval for advanced undergraduates and graduate students in computer science. Based on feedback from extensive classroom experience, the book has been carefully structured in order to make teaching more natural and effective. Slides and additional exercises (with solutions for lecturers) are also available through the book's supporting website to help course instructors prepare their lectures.

Contents

1. Information retrieval using the Boolean model; 2. The dictionary and postings lists; 3. Tolerant retrieval; 4. Index construction; 5. Index compression; 6. Scoring and term weighting; 7. Vector space retrieval; 8. Evaluation in information retrieval; 9. Relevance feedback and query expansion; 10. XML retrieval; 11. Probabilistic information retrieval; 12. Language models for information retrieval; 13. Text classification and Naive Bayes; 14. Vector space classification; 15. Support vector machines and kernel functions; 16. Flat clustering; 17. Hierarchical clustering; 18. Dimensionality reduction and latent semantic indexing; 19. Web search basics; 20. Web crawling and indexes; 21. Link analysis.