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信息檢索可視化 版權信息
- ISBN：9787030247438
- 條形碼：9787030247438 ; 978-7-03-024743-8
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
信息檢索可視化 內容簡介
本書從理論和實際應用方面，對信息檢索可視化領域*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)、基于歐幾里得空間特征的可視化模型(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。
信息檢索可視化 目錄
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 基于方向的檢索（評價）模型
2.4.2 基于距離的檢索（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 關于模型的討論
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 基于歐幾里得空間特征的可視化模型
4.1 歐幾里得空間及其特征
4.2 信息檢索評價模型介紹
4.3 基于距離-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 基于角度-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 基于距離-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 特征圖標識
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 因特網的特征
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 歐幾里得空間特征為基礎的信息模型的歧義性
9.2.2 基于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、基本要素和特征
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 后記
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
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 基于方向的檢索（評價）模型
2.4.2 基于距離的檢索（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 關于模型的討論
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 基于歐幾里得空間特征的可視化模型
4.1 歐幾里得空間及其特征
4.2 信息檢索評價模型介紹
4.3 基于距離-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 基于角度-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 基于距離-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 特征圖標識
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 因特網的特征
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 歐幾里得空間特征為基礎的信息模型的歧義性
9.2.2 基于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、基本要素和特征
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 后記
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
展開全部
信息檢索可視化 節選
第1章 信息檢索與可視化
廣泛存在于因特網、OPAC系統、數字圖書館以及其他形式的信息檢索系統中的數字信息正在以指數倍增長。每年大約要產生一百萬特字節（ITB-1024GB）的數據，其中，99％的是以數字化形式存在（Keim，2001）。這些信息系統中的數據變得越來越復雜，更新速度也越來越快，在日常生活中正在被越來越多的人利用。當具有不同背景、特性、能力、喜好和目的的用戶數顯著增長時，用戶的需求也開始變得更加多樣和復雜。因此，迫切需要一種更高效的信息檢索手段——這向當前信息檢索系統中使用的傳統方法與技術提出了挑戰。在傳統的信息檢索系統中，信息檢索主要是基于關鍵詞查詢，并且，由于用戶無法控制內部匹配過程，查詢過程是非連續的。傳統的信息檢索系統還存在一些固有缺陷：內部匹配過程對用戶不透明，檢索結果以線性列表的形式顯示，一次可顯示的結果有限，文檔間的關系極少用圖示展現，檢索環境缺乏供用戶瀏覽的交互機制等。這些固有缺陷使得傳統的信息檢索系統面對信息需求的極度復雜性與海量多維數據束手無策。
當前計算機已擁有高速運算能力和巨大存儲容量，進而擁有了強大的圖形處理能力。這些技術與成熟的現代信息檢索理論和人機交互理論相結合促生了信息可視化技術。為了克服傳統信息檢索系統固有的缺陷，信息可視化技術應運而生。信息可視化是一個新興的領域，其主要目的是將信息‘形象化以方便與用戶交互。它通過視窗、圖標、菜單和定點裝置提供前所未有的交互能力。當今計算機強大的圖形處理能力已使得這種復雜的可視化展示成為可能。因此，用于信息組織、表示、解釋和檢索，并且具有直觀性與交互性的新的信息可視化方法能夠洞察數據集內部，獲取豐富的數據關聯和數據內容，挖掘數據特點。這種信息檢索可視化方法使得人們能夠充分發揮自己的靈活性、創造力和想象力來搜尋信息。對于各種類型用戶——無論老少、無論是否有使用經驗、無論是否有信息檢索專業知識、無論是否懂英語——真正優秀的信息檢索可視化技術都應該能夠滿足其需求。
……
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