网络信息检索-pdf

### 网络信息检索与Web挖掘 #### 一、课程简介 本课程由华南理工大学广东省计算机网络重点实验室（Communication & Computer Network Laboratory, CCNL）的董守斌教授讲授，旨在介绍信息检索（Information Retrieval, IR）及Web挖掘（Web Mining）领域的最新技术和研究成果。课程将为学生提供对现代信息检索系统的理解和设计实施方法，以及用于Web挖掘的技术手段。通过讲座、研讨会、实际编程实验和课程项目相结合的方式，使学生全面掌握相关理论和技术。 #### 二、信息检索与Web挖掘概述 **信息检索（Information Retrieval, IR）**：主要关注从文档集合中检索相关信息的能力，包括两方面： 1. **相关性检索**：针对用户查询，检索出相关的文档。 2. **高效检索**：在大量文档集中高效地执行检索操作。 **Web挖掘（Web Mining）**：指的是从万维网（World Wide Web, WWW）中发现、分析并利用有用的信息。这包括了三个主要分支： 1. **内容挖掘（Content Mining）**：从网页文本内容中提取有价值的信息。 2. **结构挖掘（Structure Mining）**：通过对网站结构和链接模式的研究来获取信息。 3. **使用挖掘（Usage Mining）**：通过用户访问日志等数据来了解用户的兴趣和行为。 #### 三、典型的信息检索任务 典型的信息检索任务通常包括以下几个步骤： 1. **输入**：给定一个文档集合和一个由文本字符串组成的用户查询。 2. **处理**：信息检索系统对这些查询进行处理，并根据相关性对文档进行排序。 3. **输出**：返回一个按相关性排序的文档列表。 #### 四、Web搜索系统架构 Web搜索系统主要包括以下组成部分： 1. **爬虫（Web Spider）**：负责从互联网上抓取网页并建立索引。 2. **索引库**：存储爬虫抓取到的网页数据。 3. **信息检索系统（IR System）**：接收用户查询，从索引库中检索相关信息，并返回结果。 4. **排名算法**：根据一定的算法（如PageRank）对检索结果进行排序。 #### 五、信息检索与Web挖掘的重要性 随着互联网的发展，Web成为了一个巨大的知识库。它具有以下特点： 1. **海量知识库**：包含了丰富的信息资源。 2. **普遍可访问性**：用户可以低成本甚至免费地访问这些信息。 3. **无中心控制**：没有统一的编辑机构对内容进行审查。 面对如此庞大的信息量，有效的信息检索与Web挖掘技术变得至关重要，它们可以帮助我们找到所需的解决方案。 #### 六、相关任务与应用领域 信息检索与Web挖掘涉及多个任务和应用领域，包括但不限于： 1. **搜索引擎**：通过关键词查询，返回相关网页列表。 2. **数字图书馆**：管理和检索数字化文献资料。 3. **自动分类/自动聚类**：对信息进行自动分类或分组。 4. **信息过滤**：如垃圾邮件过滤等。 5. **信息路由**：根据内容或属性将信息发送到合适的地方。 6. **信息提取**：从非结构化或半结构化数据中抽取有用信息。 7. **信息集成**：将来自不同来源的信息整合在一起。 #### 七、总结 通过学习本课程，学生不仅能够理解信息检索与Web挖掘的基本概念和技术，还能掌握如何构建和优化现代信息检索系统的方法，以及如何利用这些技术解决实际问题。随着互联网技术的不断发展，这些技能对于从事信息技术行业的专业人士来说越来越重要。