信息檢索可視化（簡體書）

本書從理論和實際應用方面，對信息檢索可視化領域最新進展進行了系統的闡述，集中介紹了信息檢索可視化的基本原理及其結構、方法和算法，較為系統地比較了多重參考點可視化模型(MRPBM)、基於歐幾里得空間特徵的可視化模型(ESCBM)、探路者關聯網絡(PFNET)、多維尺度模型(MDS)、自組織圖模型(SOM)等五種主要的信息檢索可視化模型，討論了信息可視化系統的評估及信息可視化系統設計中人的行為，分析了信息可視化中的一些特有的歧義現象，并提出解決辦法。
通過本書，讀者可以了解和掌握信息檢索可視化的現狀，獲悉主要學者的一些技術、理論發現和前沿進展，信息檢索可視化系統實現的一些充分的、有實用價值的細節，以及研究這個領域所必須注意的問題。
本書可作為信息科學、計算機科學及相關學科的研究人員、從業者、系統設計者和分析者、網絡管理員、圖書管理員、教育者和研究生的參考資料。

譯者序
中文版的前言
序
前言
第1章 信息檢索與可視化
1.1 可視化
1.1.1 定義
1.1.2 科學可視化和信息可視化
1.2 信息檢索
1.2.1 瀏覽與提問搜索
1.2.2 微觀信息與宏觀信息
1.2.3 信息空間的空間特性
1.2.4 瀏覽的空間特性
1.3 可視化的感知與認知
1.3.1 感知
1.3.2 認知
1.4 信息檢索的可視化
1.4.1 基本原理
1.4.2 三種信息檢索可視化模式
1.4.3 建立一個信息檢索可視化模型
1.5 小結
第2章 信息檢索基礎
2.1 向量空間模型
2.2 詞語加權法
2.2.1 停用詞
2.2.2 逆文獻頻率
2.2.3 薩爾頓詞語加權法
2.2.4 另一個詞語加權法
2.2.5 概率詞語加權法
2.3 相似性方法
2.3.1 內積相似性方法
2.3.2 戴斯系數法
2.3.3 加卡德相似性方法
2.3.4 重合系數相似性方法
2.3.5 余弦相似法
2.3.6 距離相似法
2.3.7 集成角度-距離相似性方法
2.3.8 皮爾森參數γ相關性法
2.4 信息檢索（評價）模型
2.4.1 基於方向的檢索（評價）模型
2.4.2 基於距離的檢索（評價）模型
2.4.3 橢圓檢索（評價）模型
2.4.4 合取檢索（評價）模型
2.4.5 析取檢索模型
2.4.6 卡斯尼橢圓檢索（評價）模型
2.5 聚類算法
2.5.1 非分級聚類算法
2.5.2 分級聚類算法
2.6 檢索結果評價
2.7 小結
第3章 多重參考點可視化模型
3.1 多重參考點
3.2 多重固定參考點模型
3.3 可移動多重參考點模型
3.3.1 原始VIBE算法描述
3.3.2 關於模型的討論
3.4 自動旋轉參考點模型
3.4.1 視覺空間的定義
3.4.2 參考點的旋轉
3.5 信息檢索的含義
3.6 小結
第4章 基於歐幾里得空間特徵的可視化模型
4.1 歐幾里得空間及其特徵
4.2 信息檢索評價模型介紹
4.3 基於距離-角度的可視化模型
4.3.1 視覺空間（visual space）的定義
4.3.2 信息檢索評價模型的可視化
4.4 基於角度-角度的可視化模型
4.4.1 視覺空間的定義
4.4.2 信息檢索評價模型的可視化
4.5 基於距離-距離的可視化模型
4.5.1 視覺空間的定義
4.5.2 信息檢索評價模型的可視化
4.6 小結
第5章 Kohonen自組織圖——一種人造神經網絡
5.1 神經網絡介紹
5.1.1 神經網絡的定義
5.1.2 神經網絡的結構和特性
5.2 Kohonen自組織圖
5.2.1 Kohonen自組織圖結構
5.2.2 SOM算法的學習過程
5.2.3 特徵圖標識
5.2.4 SOM算法描述
5.3 SOM于信息檢索領域的意義
5.4 小結
第6章 探路者關聯網絡
6.1 探路者關聯網絡的特性／性能和描述
6.1.1 探路者關聯網絡的定義及說明
6.1.2 算法的描述
6.1.3 圖布局法
6.2 信息檢索的含義
6.2.1 作者同被引分析
6.2.2 語詞關聯網絡
6.2.3 Hyperlink超級鏈接
6.2.4 探路者關聯網絡中的搜索
6.3 小結
第7章 多維尺度法
7.1 多維尺度法簡介
7.1.1 經典MDS算法
7.1.2 非計量MDS
7.1.3 計量MDS
7.2 MDS技術對信息檢索的啟示
7.2.1 顯示對象和對象之間的距離的定義
7.2.2 MDS顯示空間的開發
7.2.3 討論
7.3 小結
第8章 因特網的信息可視化
8.1 引言
8.1.1 因特網的特徵
8.1.2 因特網的信息組織和顯示的方法
8.1.3 因特網信息的利用
8.1.4 因特網的挑戰
8.2 因特網的信息可視化
8.2.1 因特網信息結構的可視化
8.2.2 因特網信息查詢的可視化
8.2.3 網絡交通流量的可視化
8.2.4 聯機討論歷史記錄的可視化
8.3 小結
第9章 信息可視化中的歧義性
9.1 信息可視化的歧義性及其影響
9.1.1 信息可視化中歧義性的原因
9.1.2 歧義信息可視化的影響
9.2 信息檢索可視化模型中的歧義性分析
9.2.1 歐幾里得空間特徵為基礎的信息模型的歧義性
9.2.2 基於多參考點的信息可視化模型中的歧義性
9.2.3 探路者網絡中的歧義性
9.2.4 SOM中的歧義化
9.2.5 多維排列的歧義化
9.3 小結
第10章 隱喻在信息可視化中的意義
10.1 隱喻的定義、基本要素和特徵
10.2 隱喻的認知基礎
10.3 心智模型、隱喻和人機交互
10.3.1 人機交互中的隱喻
10.3.2 心智模型
10.3.3 HCI中的心智模型
10.4 信息可視化檢索中的隱喻
10.4.1 使用隱喻的基本原理
10.4.2 隱喻性信息檢索可視化環境
10.5 隱喻應用的步驟和原則
10.5.1 隱喻應用的步驟
10.5.2 設計良好的隱喻視覺信息檢索環境的建議
10.6 小結
第11章 信息檢索可視化的基準和評價標準
11.1 信息檢索可視化的評價
11.2 基準和評價標準
11.2.1 評價標準的影響因素
11.2.2 開發評價基準的原則
11.2.3 評價標準的四種類型
11.2.4 基準的描述
11.3 小結
第12章 後記
12.1 簡介
12.2 各種可視化模型的比較
12.3 問題
12.4 小結
參考文獻
中英文術語對照表