智慧檢索技術（簡體書）

面對海量信息，信息的精確檢索就像大海撈針一樣困難。智能檢索技術吸取多個學科的研究成果，力圖通過對文本、圖像和視頻信息的智能處理，實現信息的精確檢索。本書系統地闡述了文本、圖像和視頻檢索的理論方法和實現技術，并重點突出了本領域的最新研究成果。
本書可作為高等院校計算機科學與技術、模式識別與智能系統等學科方向高年級本科生和研究生的教材，也可作為相關領域學生的參考書。

《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章　文本檢索技術
1.1　基于索引的檢索技術
1.2　文本提取
1.3　文本預處理
1.3.1　停用詞刪除
1.3.2　詞干提取
1.3.3　索引詞選擇
1.3.4　建立詞典
1.4　索引
1.5　文本檢索模型
1.5.1　布爾模型
1.5.2　向量空間模型
1.5.3　概率論模型
1.5.4　PageRank模型
1.6　分布式搜索引擎
1.6.1　分布式元搜索引擎
1.6.2　散列式分布搜索引擎
1.6.3　局部遍歷型搜索引擎
1.6.4　P2P分布式搜索引擎
參考文獻
第2章　文本自動分詞
2.1　基于字符串匹配的正向最大匹配算法
2.2　基于簡碼匹配的Hash分詞算法
2.2.1　簡碼匹配方式
2.2.2　Hash分詞算法
2.2.3　消歧融入切分過程
2.2.4　基于簡碼的Hash算法
2.2.5　平均匹配次數的理論分析
2.2.6　分詞測試及結果
2.3　基于統計的分詞方法
參考文獻
第3章　概念語義空間
3.1　基于奇異值分解的潛在語義索引方法
3.2　基于非負矩陣分解的潛在語義索引方法
3.2.1 NMF問題的提出
3.2.2 目標函數
3.2.3 NMF方法的迭代規則
3.2.4 NMF的非唯一性
3.2.5　基于NMF的概念語義生成
3.2.6　其他NMF方法
3.3　NMF方法與SVD方法的比較
3.3.1　問題本質
3.3.2　概念語義向量的特點
3.3.3　概念語義向量的解釋
3.3.4 NMF方法與SVD方法敏感性的比較
3.3.5 NMF方法與SVD方法檢索性能的比較
參考文獻
第4章　基于本體的文本檢索技術
4.1　本體定義
4.2　描述邏輯
4.2.1　描述邏輯ALC
4.2.2　描述邏輯ALC的構造子擴展
4.3　本體語言
4.3.1　可擴展標記語言XML
4.3.2　資源描述框架RDF
4.3.3　本體語言OWL
4.4　基于本體的文本檢索技術
4.4.1　本體構建
4.4.2　語義標注
4.4.3　語義查詢
參考文獻
第5章　基于內容的圖像檢索
第6章　MPEG-7標準中國像的視覺特征
第7章　圖像的局部特征
第8章　基于視覺特征的圖像檢索技術
第9章　基于語義的圖像檢索技術
第10章　Web圖像的檢索技術
第11章　基于內容的視頻檢索技術
第12章　視頻的結構化技術
第13章　語音識別技術
第14章　視頻的標注技術