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人工智能与大数据系列智能搜索:大数据搜索引擎原理及算法解析 版权信息
- ISBN：9787302535508
- 条形码：9787302535508 ; 978-7-302-53550-8
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能与大数据系列智能搜索:大数据搜索引擎原理及算法解析 本书特色
《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》介绍大数据分布式搜索引擎开发原理与技术实现，主要内容包括多种语言的文本处理、分布式算法与代码实现、Elasticsearch的使用与原理等，通过一个医药领域垂直搜索引擎和电商搜索来说明如何开发实际的大数据智能搜索引擎。《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》共分6章，第1章着重介绍开发智能搜索引擎可以采用的软硬件环境；第2～5章着重讨论构建分布式智能搜索引擎可能需要的多种语言文本处理方法，例如Kaldi语音识别实现和基于Raft共识协议的分布式计算平台实现；第6章介绍医药和电商搜索两个应用案例。 《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》适合作为高等院校计算机、软件工程专业本科生、研究生的参考用书，对于对人工智能领域感兴趣的人士也有一定的参考价值。
人工智能与大数据系列智能搜索:大数据搜索引擎原理及算法解析 内容简介
《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》介绍大数据分布式搜索引擎开发原理与技术实现，主要内容包括多种语言的文本处理、分布式算法与代码实现、Elasticsearch的使用与原理等，通过一个医药领域垂直搜索引擎和电商搜索来说明如何开发实际的大数据智能搜索引擎。《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》共分6章，章着重介绍开发智能搜索引擎可以采用的软硬件环境；第2～5章着重讨论构建分布式智能搜索引擎可能需要的多种语言文本处理方法，例如Kaldi语音识别实现和基于Raft共识协议的分布式计算平台实现；第6章介绍医药和电商搜索两个应用案例。 《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》适合作为高等院校计算机、软件工程专业本科生、研究生的参考用书，对于对人工智能领域感兴趣的人士也有一定的参考价值。
人工智能与大数据系列智能搜索:大数据搜索引擎原理及算法解析 目录
第1章 智能搜索引擎开发 1
1.1 人工智能与智能搜索引擎 1
1.2 Linux操作系统基础 2
1.2.1 SSH远程登录 2
1.2.2 Micro文本编辑器 4
1.2.3 Linux Shell脚本基础 4
1.2.4 Shell脚本 5
1.2.5 AWK 8
1.3 Java基础 8
1.3.1 使用Ant 9
1.3.2 使用Maven 11
1.3.3 使用Gradle 13
1.3.4 使用Groovy Shell 16
1.3.5 使用JShell 17
1.4 Python基础 17
1.4.1 Windows下安装Python 17
1.4.2 Linux下安装Python 17
1.4.3 开发环境 18
1.5 C#基础 19
1.6 硬件基础 21
1.7 本章小结 22
第2章 搜索引擎理解语义 23
2.1 处理文本 23
2.2 基于文法的语言模型 24
2.3 正则表达式查找文本 25
2.4 中文词语切分与词性标注 27
2.4.1 使用中文分词 28
2.4.2 正向*大长度匹配法 30
2.4.3 未登录串识别 31
2.4.4 基本的N元模型 34
2.5 隐马尔可夫模型 43
2.5.1 数据基础 43
2.5.2 维特比算法 44
2.6 英文文本切分与标注 48
2.6.1 句子切分 48
2.6.2 标注词性 50
2.7 命名实体识别 52
2.7.1 人名识别 52
2.7.2 人名识别规则 53
2.8 文本归一化 61
2.9 依存树模型 62
2.10 情感分析 63
2.11 本章小结 66
第3章 搜索引擎听懂语音 67
3.1 语音识别总体结构 67
3.2 Kaldi快速入门 68
3.2.1 安装Kaldi 69
3.2.2 yesno例子 69
3.2.3 数据准备 70
3.2.4 词典准备 71
3.2.5 构建一个简单的ASR 74
3.3 使用FFmpeg提取音频 82
3.4 时间序列 82
3.5 动态时间规整 84
3.6 傅里叶变换 86
3.6.1 离散傅里叶变换 86
3.6.2 快速傅里叶变换 89
3.7 MFCC特征 92
3.8 在线解码 93
3.8.1 使用现成的模型 93
3.8.2 使用Alex-ASR 94
3.9 加权有限状态转换 95
3.9.1 FSA 96
3.9.2 FST 97
3.9.3 WFST 98
3.10 语音识别语料库 99
3.10.1 TIMIT语音库 99
3.10.2 中文语音库 99
3.11 本章小结 100
第4章 Elasticsearch分布式搜索引擎 101
4.1 搭建Elasticsearch集群 101
4.2 索引数据 103
4.3 实现搜索接口 107
4.4 搜索界面开发 108
4.4.1 使用Spring Boot开发搜索界面 109
4.4.2 使用.NET开发搜索界面 132
4.5 检索模型 142
4.5.1 使用BM25检索模型 146
4.5.2 参数调优 146
4.6 搜索中文优化 147
4.7 Elasticsearch源代码分析 152
4.7.1 导入源代码到Eclipse 152
4.7.2 Guice框架 152
4.7.3 Netty异步IO框架 154
4.7.4 分布式设计与实现 155
4.7.5 使用Lucene 156
4.8 本章小结 159
第5章 分布式计算平台 160
5.1 Atomix框架 160
5.1.1 Raft协议 160
5.1.2 使用Atomix 162
5.2 gRPC框架 164
5.3 本章小结 167
第6章 智能搜索案例分析 168
6.1 医药垂直搜索引擎 168
6.1.1 网络爬虫 169
6.1.2 抓取PubMed 177
6.1.3 MVC搜索界面开发 179
6.1.4 构建知识库 183
6.1.5 自动问答 185
6.2 电商搜索 188
6.2.1 电商爬虫 188
6.2.2 商品搜索 192
6.2.3 在线客服 195
6.3 本章小结 198
参考文献 199
1.1 人工智能与智能搜索引擎 1
1.2 Linux操作系统基础 2
1.2.1 SSH远程登录 2
1.2.2 Micro文本编辑器 4
1.2.3 Linux Shell脚本基础 4
1.2.4 Shell脚本 5
1.2.5 AWK 8
1.3 Java基础 8
1.3.1 使用Ant 9
1.3.2 使用Maven 11
1.3.3 使用Gradle 13
1.3.4 使用Groovy Shell 16
1.3.5 使用JShell 17
1.4 Python基础 17
1.4.1 Windows下安装Python 17
1.4.2 Linux下安装Python 17
1.4.3 开发环境 18
1.5 C#基础 19
1.6 硬件基础 21
1.7 本章小结 22
第2章 搜索引擎理解语义 23
2.1 处理文本 23
2.2 基于文法的语言模型 24
2.3 正则表达式查找文本 25
2.4 中文词语切分与词性标注 27
2.4.1 使用中文分词 28
2.4.2 正向*大长度匹配法 30
2.4.3 未登录串识别 31
2.4.4 基本的N元模型 34
2.5 隐马尔可夫模型 43
2.5.1 数据基础 43
2.5.2 维特比算法 44
2.6 英文文本切分与标注 48
2.6.1 句子切分 48
2.6.2 标注词性 50
2.7 命名实体识别 52
2.7.1 人名识别 52
2.7.2 人名识别规则 53
2.8 文本归一化 61
2.9 依存树模型 62
2.10 情感分析 63
2.11 本章小结 66
第3章 搜索引擎听懂语音 67
3.1 语音识别总体结构 67
3.2 Kaldi快速入门 68
3.2.1 安装Kaldi 69
3.2.2 yesno例子 69
3.2.3 数据准备 70
3.2.4 词典准备 71
3.2.5 构建一个简单的ASR 74
3.3 使用FFmpeg提取音频 82
3.4 时间序列 82
3.5 动态时间规整 84
3.6 傅里叶变换 86
3.6.1 离散傅里叶变换 86
3.6.2 快速傅里叶变换 89
3.7 MFCC特征 92
3.8 在线解码 93
3.8.1 使用现成的模型 93
3.8.2 使用Alex-ASR 94
3.9 加权有限状态转换 95
3.9.1 FSA 96
3.9.2 FST 97
3.9.3 WFST 98
3.10 语音识别语料库 99
3.10.1 TIMIT语音库 99
3.10.2 中文语音库 99
3.11 本章小结 100
第4章 Elasticsearch分布式搜索引擎 101
4.1 搭建Elasticsearch集群 101
4.2 索引数据 103
4.3 实现搜索接口 107
4.4 搜索界面开发 108
4.4.1 使用Spring Boot开发搜索界面 109
4.4.2 使用.NET开发搜索界面 132
4.5 检索模型 142
4.5.1 使用BM25检索模型 146
4.5.2 参数调优 146
4.6 搜索中文优化 147
4.7 Elasticsearch源代码分析 152
4.7.1 导入源代码到Eclipse 152
4.7.2 Guice框架 152
4.7.3 Netty异步IO框架 154
4.7.4 分布式设计与实现 155
4.7.5 使用Lucene 156
4.8 本章小结 159
第5章 分布式计算平台 160
5.1 Atomix框架 160
5.1.1 Raft协议 160
5.1.2 使用Atomix 162
5.2 gRPC框架 164
5.3 本章小结 167
第6章 智能搜索案例分析 168
6.1 医药垂直搜索引擎 168
6.1.1 网络爬虫 169
6.1.2 抓取PubMed 177
6.1.3 MVC搜索界面开发 179
6.1.4 构建知识库 183
6.1.5 自动问答 185
6.2 电商搜索 188
6.2.1 电商爬虫 188
6.2.2 商品搜索 192
6.2.3 在线客服 195
6.3 本章小结 198
参考文献 199
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人工智能与大数据系列智能搜索:大数据搜索引擎原理及算法解析 作者简介
沙芸，北京石油化工学院信息工程学院计算机系副主任，工学博士，副教授，硕士生导师，IEEE会员，北京市拔尖人才。多年从事图像处理、模式识别、数据挖掘等领域的研究，主持北京市教委项目，参与多项国家自然基金等纵向课题，作为骨干参与多项横向课题。发表论文多篇，其中EI检索15篇，软件著作权一部。
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