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目次

情報検索の基礎

情報検索の基礎

  • Christopher D.Manning(著)/ Prabhakar Raghavan(著)/ Hinrich Schütze(著)/ 岩野 和生(訳)/ 黒川 利明(訳)/ 濱田 誠司(訳)/ 村上 明子(訳)
  • 1 論理検索
    • 1.1 情報検索問題の例
    • 1.2 逆インデックス構築の最初の試み
    • 1.3 論理クエリーの処理
    • 1.4 拡張された論理モデル対ランク付けされた検索
    • 1.5 引用文献と参考図書
  • 2 用語語彙とポスティングリスト
    • 2.1 文書輪郭と文字列解読
    • 2.2 用語の語彙を決定する
    • 2.3 スキップポインターによる高速なポスティングリストの共通集合操作
    • 2.4 位置ポスティングとフレーズクエリー
    • 2.5 引用文献と参考図書
  • 3 辞書と融通のきく検索
    • 3.1 辞書検索の構成
    • 3.2 ワイルドカードクエリー
    • 3.3 スペル修正
    • 3.4 音声上の修正
    • 3.5 引用文献と参考図書
  • 4 インデックスの構築
    • 4.1 ハードウェア概説
    • 4.2 ブロックソートインデックス
    • 4.3 シングルパスインメモリーインデックス
    • 4.4 分散インデックス
    • 4.5 動的インデックス
    • 4.6 他のタイプのインデックスについて
    • 4.7 引用文献と参考図書
  • 5 インデックスの圧縮
    • 5.1 検索システムにおける用語の統計的性格
    • 5.2 辞書の圧縮
    • 5.3 ポスティングファイルの圧縮
    • 5.4 引用文献と参考図書
  • 6 スコア付け,用語重み付け,ベクトル空間モデル
    • 6.1 パラメーターおよびゾーンインデックス
    • 6.2 用語頻度と重み付け
    • 6.3 スコア付けのベクトル空間モデル
    • 6.4 改良型tf−idf関数
    • 6.5 引用文献と参考図書
  • 7 検索システム全体のスコア計算
    • 7.1 効果的なスコア付けとランキング
    • 7.2 情報検索システムのコンポーネント
    • 7.3 ベクトル空間スコア付けとクエリー演算子の相互作用
    • 7.4 引用文献と参考図書
  • 8 情報検索の評価
    • 8.1 情報検索システムの評価
    • 8.2 一般的に使われているテストコレクション
    • 8.3 ランクなし検索集合の評価
    • 8.4 ランク付き検索結果の評価
    • 8.5 関連性の評価
    • 8.6 さらに広い観点から:システムの質とユーザーの実用性
    • 8.7 検索結果のスニペット
    • 8.8 引用文献と参考図書
  • 9 適合フィードバックとクエリー拡張
    • 9.1 適合フィードバックと疑似適合フィードバック
    • 9.2 クエリー改良のためのグローバルな手法
    • 9.3 引用文献と参考図書
  • 10 XML検索
    • 10.1 基本的なXML概念
    • 10.2 XML検索の課題
    • 10.3 XML検索のベクトル空間モデル
    • 10.4 XML検索の評価
    • 10.5 テキスト中心のXML検索対データ中心のXML検索
    • 10.6 引用文献と参考図書
  • 11 確率的情報検索
    • 11.1 基本的な確率論の復習
    • 11.2 確率ランキング原理
    • 11.3 バイナリー独立モデル
    • 11.4 評価といくらかの拡張
    • 11.5 引用文献と参考図書
  • 12 情報検索のための言語モデル
    • 12.1 言語モデル
    • 12.2 クエリー尤度モデル
    • 12.3 情報検索における言語モデル手法と他の手法との対比
    • 12.4 拡張言語モデル手法
    • 12.5 引用文献と参考図書
  • 13 テキストの分類とナイーブベイズ
    • 13.1 テキスト分類問題
    • 13.2 ナイーブベイズテキスト分類
    • 13.3 ベルヌーイモデル
    • 13.4 ナイーブベイズの性質
    • 13.5 特徴選択
    • 13.6 テキスト分類の評価
    • 13.7 引用文献と参考図書
  • 14 ベクトル空間分類
    • 14.1 文書の表現とベクトル空間での関係性の指標
    • 14.2 ロッキオ分類
    • 14.3 k最近傍法
    • 14.4 線形分類器対非線形分類器
    • 14.5 クラス数が2より多い分類
    • 14.6 バイアス−バリアンストレードオフ
    • 14.7 引用文献と参考図書
  • 15 サポートベクターマシンと文書の機械学習
    • 15.1 サポートベクターマシン−線形分離可能な場合
    • 15.2 サポートベクターモデルへの拡張
    • 15.3 テキスト文書の分類における問題
    • 15.4 アドホック情報検索での機械学習手法
    • 15.5 引用文献と参考図書
  • 16 フラットクラスタリング
    • 16.1 情報検索でのクラスタリング
    • 16.2 問題設定
    • 16.3 クラスタリングの評価
    • 16.4 K平均法
    • 16.5 モデルに基づいたクラスタリング
    • 16.6 引用文献と参考図書
  • 17 階層的クラスタリング
    • 17.1 階層的凝集クラスタリング
    • 17.2 単一リンククラスタリングと完全リンククラスタリング
    • 17.3 グループ平均凝集クラスタリング
    • 17.4 重心クラスタリング
    • 17.5 階層的凝集クラスタリングの最適性
    • 17.6 分割可能クラスタリング
    • 17.7 クラスターラベル付け
    • 17.8 実装上の注意
    • 17.9 引用文献と参考図書
  • 18 行列の分解と潜在意味インデックス
    • 18.1 線形代数の復習
    • 18.2 用語文書行列と特異値分解
    • 18.3 低階数近似
    • 18.4 潜在意味インデックス
    • 18.5 引用文献と参考図書
  • 19 ウェブ検索の基礎
    • 19.1 背景と歴史
    • 19.2 ウェブの特徴
    • 19.3 経済モデルとしての宣伝
    • 19.4 検索のユーザーエクスペリエンス
    • 19.5 インデックスのサイズと推定
    • 19.6 ほぼ複製とシングリング
    • 19.7 引用文献と参考図書
  • 20 ウェブのクローリングとインデックス付け
    • 20.1 概説
    • 20.2 クローリング
    • 20.3 インデックスを分散化する
    • 20.4 接続サーバー
    • 20.5 引用文献と参考図書
  • 21 リンク解析
    • 21.1 グラフとしてのウェブの世界
    • 21.2 PageRank
    • 21.3 ハブと権威者
    • 21.4 引用文献と参考図書

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