海量信息处理：压缩、索引与查询技术
本书作为信息检索领域的经典教材，深入浅出地介绍了海量信息处理的核心技术，涵盖压缩、索引和查询三大方面。其内容不仅包含扎实的理论基础，更着重于解决实际应用中的挑战，并辅以斯坦福大学信息检索课程的丰富案例。
压缩技术
- 文本压缩模型: 从基础的自适应模型到高效的算术编码，本书详细阐述了不同模型的原理、实现方式及性能比较。
- 字典模型: 深入剖析了LZ77、LZ78等主流字典编码技术，并探讨了其在Gzip、LZW等压缩工具中的应用。
- 同步技术: 介绍了同步点、自同步编码等技术，以及它们在保障压缩效率和可靠性方面的作用。
索引技术
- 倒排文件索引: 作为信息检索系统的基石，本书详细讲解了倒排文件索引的构建、压缩方法以及性能优化策略。
- 压缩技术: 从无参模型到上下文相关压缩，本书全面介绍了倒排文件索引的各种压缩技术，并分析了其优缺点。
- 其他索引方法: 本书还介绍了签名文件、位图等其他索引方法，并比较了它们与倒排文件索引的适用场景。
查询技术
- 查询处理: 本书探讨了如何利用压缩和索引技术高效地处理用户查询，并介绍了相关的算法和数据结构。
- 性能评估: 本书讲解了如何评估信息检索系统的性能，包括查询响应时间、召回率、准确率等关键指标。
目标读者
- 信息检索、搜索引擎等相关专业的学生
- 从事海量数据处理的技术人员
- 对信息检索技术感兴趣的读者
文件大小：75.51MB
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