入門的な内容。3章のKeyGraphの話とパトリシア・トライの話が面白かった。KeyGraphで極大連結な部分グラフを求めるのに、igraphに適当な関数はないのだろうか？地道に辺を切ってみて連結かどうか再帰的に探索するしかないのかなぁ。
情報検索アルゴリズム- 第1章 序 章
- 1.1 情報検索のモデル
- 1.2 情報検索の分類
- 第2章 情報検索の適用と評価
- 2.1 情報検索の適用例と関連技術
- 2.2 情報検索システムの評価尺度
- 2.3 情報検索用テスト・コレクション
- 第3章 索引語の抽出と重み付け
- 3.1 索引語の抽出
- 3.2 索引語の重み付け
- 3.3 単語分布モデルに基づく重み付け
- 3.4 KeyGraphによるキーワード抽出
- 第4章 ベクトル空間モデルに基づく文書検索
- 4.1 線形代数の基礎
- 4.2 ベクトル空間モデル
- 4.3 適合性フィードバック
- 4.4 潜在的意味インデキシング
- 4.5 潜在的意味インデキシングの関連技術
- 4.6 高次元スパース行列の処理
- 第5章 文字列照合に基づく全文検索
- 5.1 文字列照合問題
- 5.2 文字列照合問題の単純な解決法
- 5.3 Knuth-Morris-Pratt法
- 5.4 Boyer-Moore法
- 5.5 Aho-Corasick法
- 5.6 マシンACの動的構成法
- 第6章 索引を用いた全文検索
- 6.1 特徴ベクトルを用いた全文検索
- 6.2 転置ファイルを用いた全文検索
- 6.3 パトリシア・トライを用いた全文検索
- 6.4 パトリシア・トライの圧縮
4,5章は知っている内容だったのでさっと読んだ。Knuth-Morris-Pratt法やBoyer-Moore法 はMAWPにperlでの実装方法が載っているので、読むべし。MAWPも読んで楽しい本です。
Mastering Algorithms With PerlJon Orwant,Jarkko Hietaniemi,John MacDonald
Oreilly & Associates Inc / ￥ 3,002 ()
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