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內容簡介： 本书涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在 Web 应用中的角色及要注意的问题。除了第 1 章的概要性介绍以及第 7 章对所有技术的整合应用外，第 2～6 章以代码示例的形式分别对这五类算法进行了介绍。 目錄： 前言 致谢 关于本书 1 什么是智能Web 1.1 智能Web应用实例 1.2 智能应用的基本要素 1.3 什么应用会受益于智能 1.3.1 社交网络 1.3.2 Mashup 1.3.3 门户网站 1.3.4 维基 1.3.5 文件分享网站 1.3.6 网络游戏 1.4 如何构建智能应用 1.4.1 检查功能和数据 1.4.2 获取更多的数据 1.5 机器学习、数据挖掘及其他 1.6 智能应用中八个常见的误区 1.6.1 误区1：数据是可靠的 1.6.2 误区2：计算能马上完成 1.6.3 误区3：不用考虑数据规模 1.6.4 误区4：不考虑解决方案的可扩展性 1.6.5 误区5：随处使用同样的方法 1.6.6 误区6：总是能知道计算时间 1.6.7 误区7：复杂的模型更好 1.6.8 误区8：存在无偏见的模型 1.7 小结 1.8 参考资料 2 搜索 2.1 用Lucene实现搜索 2.1.1 理解Lucene代码 2.1.2 搜索的基本步骤 2.2 为什么搜索不仅仅是索引 2.3 用链接分析改进搜索结果 2.3.1 PageRank简介 2.3.2 计算PageRank向量 2.3.3 alpha：网页间跳转的影响 2.3.4 理解幂方法 2.3.5 结合索引分值和 PageRank分值 2.4 根据用户点击改进搜索结果 2.4.1 用户点击初探 2.4.2 朴素贝叶斯分类器的使用 2.4.3 整合Lucene索引、PageRank和用户点击 2.5 Word、PDF等无链接文档的排序 2.5.1 DocRank算法简介 2.5.2 DocRank的原理 2.6 大规模实现的有关问题 …… 3 推荐系统 4 聚类：事物的分组 5 分类：把事物放到它该在的地方 6 分类器组合 7 智能技术大汇集：一个智能新闻门户 附录 A BeanShell简介 附录 B 网络采集 附录 C 数学知识回顾 附录 D 自然语言处理 附录 E 神经网络 索引

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