中文名: 深入搜索引擎--海量信息的压缩、索引和查询
英文名: Managing Gigabytes: Compressing and Indexing Documents and Images
发行时间: 2009年
地区: 大陆
对白语言: 普通话
文字语言: 简体中文
简介:
本书是斯坦福大学信息检索和挖掘课程的首选教材之一，并已成为全球主要大学信息检索的主要教材。本书理论和实践并重，深入浅出地给出了海量信息数据处理的整套解决方案，包括压缩、索引和查询的方方面面。其最大的特色在于不仅仅满足信息检索理论学习的需要，更重要的是给出了实践中可能面对的各种问题及其解决方法。.
本书作为斯坦福大学信息检索课程的教材之一，具有一定的阅读难度，主要面向信息检索专业高年级本科 生和研究生、搜索引擎业界的专业技术人员和从事海量数据处理相关专业的技术人员。...
目录
第1章 概览. 1
1.1 文档数据库（DOCUMENT DATABASES） 7
1.2 压缩（COMPRESSION） 10
1.3 索引（INDEXES） 12
1.4 文档索引 16
1.5 MG海量文档管理系统 20
1.6 进一步阅读 21
第2章 文本压缩 23
2.1 模型 26
2.2 自适应模型 29
2.3 哈夫曼编码 32
范式哈夫曼编码 38
计算哈夫曼编码长度 44
总结 51
2.4 算术编码 51
算术编码是如何工作的 53
实现算术编码 56
保存累积计数 59
2.5 符号模型 61
部分匹配预测 61
块排序压缩 64
动态马尔科夫压缩 69
基于单字的压缩 71
2.6 字典模型 73
自适应字典编码器的LZ77系列 74
LZ77的Gzip变体 78
自适应字典编码器的LZ78系列 79
LZ78的LZW变体 81
2.7 同步 84
创造同步点 84
自同步编码 87
2.8 性能比较 89
压缩性能 91
压缩速度 94
其他性能方面的考虑 97
2.9 进一步阅读 98
第3章 索引 102
3.1 样本文档集合 106
3.2 倒排文件索引 110
3.3 压缩倒排文件 115
无参模型（Nonparameterized models） 117
全局贝努里模型 120
全局观测频率模型（Global observed frequency model） 123
局部贝努里模型（Local Bernoulli model） 124
有偏贝努里模型（Skewed Bernoulli model） 125
局部双曲模型（Local hyperbolic model） 127
局部观测频率模型（Local observed frequency model） 128
上下文相关压缩（Context-sensitive compression） 130
3.4 索引压缩方法的效果 133
3.5 签名文件和位图 134
签名文件 135
位片签名文件（Bitsliced signature files） 139
签名文件分析 144
位图 147
签名文件和位图的压缩 148
3.6 索引方法的比较 151
3.7 大小写折迭. 词根化和停用词 153
大小写折迭 154
词根化 154
影响索引长度的因素 155
停用词（stop word） 156
3.8 进一步阅读 159
第4章 查询 162
4.1 访问字典的方法 166
访问数据结构 167
前端编码（Front coding） 170
最小完美哈希函数 173
完美哈希函数的设计 176
基于磁盘的字典存储 181
4.2 部分指定的查询术语 182
字符串暴力匹配（Brute-force string matching） 182
用n-gram索引 183
循环字典（Rotated lexicon） 184
4.3 布尔查询（BOOLEAN QUERY） 186
合取查询（conjunctive query） 187
术语处理顺序 188
随机访问和快速查找 189
分块倒排索引 192
非合取查询（Nonconjunctive query） 194
4.4 信息检索和排名 195
坐标匹配（Coordinate matching） 195
内积相似度 196
向量空间模型 202
4.5 检索效果评价 205
召回率和精确率 205
召回率-精确率曲线 207
TREC项目 208
万维网搜索（World Wide Web Searching） 212
其他有效性评价方法 215
4.6 余弦法实现 216
文档内频率 217
余弦值的计算方法 220
文档权重所需的内存 222
累加器内存 227
快速查询处理 228
按频率排序的索引 229
排序 233
4.7 交互式检索 236
相关性反馈 237
概率模型 239
4.8 分布式检索 241
4.9 进一步阅读 245
第5章 索引构造 248
计算模型 251
索引构造方法概览 252
5.1 基于内存的倒排 253
5.2 基于排序的倒排 256
5.3 索引压缩 261
压缩临时文件 261
多路归并 264
原地多路归并 265
5.4 压缩的内存内倒排.. 271
大内存倒排 271
基于字典的切分（Lexicon-based partitioning） 276
基于文本的切分 278
5.5 倒排方法的比较 281
5.6 构造签名文件和位图 282
5.7 动态文档集合 284
扩展文本（Expanding the text） 284
索引扩展（Expanding the index） 285
5.8 进一步阅读 290
第6章 图像压缩 292
6.1 图像类型 293
6.2 CCITT二值图像的传真标准 297
6.3 二值图像的上下文压缩 301
上下文模型 304
二值上下文模型 307
“超视力”压缩（Clairvoyant compression） 309
6.4 JBIG：二值图像标准 310
分辨率降低（Resolution reduction） 311
模板和自适应模板 316
编码及概率估计 317
6.5 连续色调图像的无损压缩 318
GIF和PNG无损图像格式 319
FELICS：快速. 有效且无损图像压缩系统 321
CALIC：基于上下文自适应无损图像解码器 325
JPEG-LS：无损图像压缩新标准 326
6.6 JPEG：连续色调图像标准 328
6.7 图像的递增传输 334
金字塔编码 335
金字塔编码的压缩 335
中位数聚合 337
误差模型 338
6.8 图像压缩技术总结 339
6.9 进一步阅读 341
第7章 文本图像 343
7.1 文本图像压缩概念 345
7.2 有损和无损压缩 349
7.3 标记抽取 351
跟踪标记的边界 351
清除图像中的标记 354
按自然阅读顺序排序标记 356
7.4 模板匹配 357
全局模板匹配 358
局部模板匹配 360
基于压缩的模板匹配 361
库模板筛法 364
评价模板匹配方法 365
7.5 从标记到符号 369
库构造 369
符号及其偏移量 371
7.6 编码文本图像分量 372
库 372
符号数 373
符号偏移 373
原始图像 374
7.7 效果：有损和无损的模式 376
7.8 系统考虑 381
7.9 JBIG2：图像文本压缩标准 383
7.10 进一步阅读 385
第8章 混合图文 386
8.1 方向 388
用Hough变换检测直线 389
左侧留白查找 391
投影轮廓 392
从斜率直方图到文本谱 397
8.2 切分 401
自下向上的切分方法 401
自上向下的组合的切分方法 403
基于标记的切分 404
使用短文本字符串切分 406
利用文本句法切分 409
8.3 分类 410
8.4 进一步阅读 413
第9章 系统实现 415
9.1 文本压缩 416
选择压缩模型 417
选择编码器 420
哈夫曼编码的限制 422
长度限制的编码 428
9.2 文本压缩效果 433
压缩有效性 433
解压速度 437
解压内存 437
动态文档集合 440
9.3 图像和文本图像 442
压缩二值图像 444
压缩灰度图像 445
压缩文本图像 445
9.4 构造索引 447
9.5 索引压缩 449
9.6 查询处理 451
布尔查询 451
排名查询 454
9.7 进一步阅读 456
第10章 信息爆炸 458
10.1 信息技术发展2 000年 458
10.2 INTERNET：一种全球信息资源 460
10.3 纸张问题 463
10.4 面对信息爆炸 465
网页搜索引擎 465
基于代理的信息检索 467
数据挖掘 469
10.5 数字图书馆 469
10.6 更好地管理海量数据 471
10.7 小就是美 473
10.8 对生活的个人信息支持 475
10.9 进一步阅读 476
附录A MG系统指南 478
A.1 安装MG系统 478
A.2 一个简单的存储和检索例子 480
A.3 数据库创建 485
A.4 对一个索引文档集合进行查询 489
A.5 非文本文件 491
A.6 图像压缩程序 493
附录B 新西兰图书馆 494
B.1 什么是NZDL 494
其他文档集合 497
文档集合的发展 501
音频集合（audio collections） 502
音调索引（Melody Index） 503
B.2 NZDL是如何工作的？ 505
原始文档 505
搜索和索引 506
B.3 影响 508
B.4 进一步阅读... 508
