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7.5.2信息检索简史

信息检索起源于人们为方便查询和访问文献资料而将它们重新整理与分类的手工劳动。

现代信息检索技术产生于1950’s年代

1950年，美国学者Calvin N. Mooers首创“信息检索”这一术语
1958年，美国学者Luhn提出了统计信息检索的基本理论和方法
1960年，Marson和Kuhns提出了信息检索的概率模型
1965年，美国康奈尔大学的Gerard Salton教授及其学生，创立了信息检索向量空间模型
1966年，在Cranfield项目中，信息检索系统的评价方法被首次提出
1968年，Rocchio和Salton共同提出了查询扩展的方法
1972年，Lockheed公司推出了DIALOG系统，成为世界首例商用在线信息查询服务系统。这一阶段的卓越工作为信息检索技术奠定了坚实的理论基础
1980's年代，信息检索技术的发展进入了一个相对沉寂的时期。典型的理论成果包括模糊集、模糊推理、线性回归技术、通用向量空间模型等。
1990’s年代国际互联网技术的诞生和随之而来的网络信息的爆炸式增长，使信息检索技术进入了一个崭新的发展时期 ,代表性的理论成果包括潜在语义索引技术，贝叶斯网络和神经网技术等,基于国际互联网的大型搜索引擎大量涌现，如Google，infoseek，Lycos等。
当前趋势：

深度上，进一步提高信息自动管理和自动加工的能力，如探索自动抽词、自动索引、自动检索、自动文摘、自动分类、自动翻译等 „ 广度方面，正由文本信息检索向全文文本、多媒体、跨语言等新型信息检索发展。

下一节:7.5.3信息检索模型

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人工智能课程列表：

1.绪论

-1.1人工智能的定义与发展

--人工智能的诞生

-1.2智能的本质

--人工的智能

--弱人工智能、强人工智能和超人工智能

-1.3人工智能各学派的认知观

--人工智能各学派的认知观

-1.4人工智能的研究与应用领域

--AI在世界各国的重要地位

--AI的研究范围

-图灵测试讨论

-资源推荐

--有趣的资源

-章节习题

2.知识表示

-2.1知识的基本概念

--2.1.1知识的层次

--2.1.2知识的属性

--2.1.3知识的分类

--2.1.4知识表示的基本概念

--2.1.5知识表示方法的分类

--2.1.6知识表示方法的衡量及特性

-2.2状态空间法

--人工智能中重点关注的两方面内容

--教师讲解：状态和算符

--2.2.2状态图示法

--2.2.3实例-八数码问题

--2.2.4实例-迷宫问题

--2.2.5实例-梵塔问题（三个盘）

--教师讲解：猴子与香蕉问题

-2.3问题归约法

--2.3.1问题规约的基本思想

--2.3.2问题规约法三个组成部分

--教师讲解：梵塔问题规约法描述

-2.4谓词逻辑法

--2.4.1谓词公式

--教师讲解：置换和合一

-章节习题

3.搜索推理技术

-3.1图搜索策略

--图搜索策略概述

-3.2盲目搜索策略

--教师讲解：盲目搜索

--教师讲解：八数码实例

-3.3启发式搜索策略

--教师讲解：启发式搜索

-3.4消解原理

--3.4.1消解（归结）推理概述

--3.4.2子句集的求取

--3.4.3消解演绎

-章节习题

4.计算智能

-4.1概述

--计算智能定义

-4.2神经网络

--4.2.1神经网络概述

--4.2.2人工神经元

--4.2.3人工神经网络的互联结构

--4.2.4BP网络模型

--4.2.5Hopfield网络模型

--教师讲解：神经网络-生物神经元

--教师讲解：神经网络-人工神经元

--教师讲解：神经网络-典型网络结构

--教师讲解：神经网络-学习方式和规则

-4.3进化计算

--4.3.1进化计算概述

--4.3.2遗传算法

--教师讲解：遗传算法教师讲解

--教师讲解：遗传算法实例求函数最大值

-4.4蚁群算法

--4.4.1蚁群算法概述

--教师讲解：蚁群算法

-4.5模拟退火算法

--教师讲解：模拟退火算法

-4.6博弈搜索策略

--教师讲解：博弈树

--教师讲解：剪枝

-章节习题

5.专家系统

-5.1专家系统概述

--5.1.1专家系统概念

--5.1.2专家系统的特点

--5.1.3专家系统的类型

-5.2专家系统结构

--5.2.1专家系统概念结构

--5.2.2专家系统实际结构

--5.2.3 网络与分布式结构

--5.4 黑板模型

-5.3专家系统的应用与发展概况

--5.3.1专家系统的意义

--5.3.2专家系统的应用

--5.3.3专家系统的发展概况

-5.4专家系统实例

--5.4.1 PROSPECTOR的功能与结构

--5.4.2 PROSPECTOR知识表示

6.机器学习

-6.1机器学习的基本概念

--6.1.1学习和机器学习

--6.1.2学习系统

--6.1.3机器学习的主要策略

-6.2记忆学习

--6.2.1记忆学习的概念

--6.2.1记忆学习的模型

-6.3归纳学习

--6.3.1归纳学习概念

--6.3.2示例学习

-- 6.3.3决策树学习

--6.3.4ID3算法

-6.4解释学习

--6.4.1解释学习基本概念

--6.4.2解释学习的基本原理

--6.4.3解释学习的基本过程

-6.5神经学习

--6.5.1神经学习的概念

--6.5.2感知器学习

--6.5.3BP网络学习

-章节习题

7.自然语言理解

-7.1自然语言理解概述

--7.1.2语言与语言的理解

--7.1.3自然语言处理的概念与定义

--7.1.4自然语言处理的研究领域和意义

-7.2词法分析

-7.3句法分析

--句法模式匹配和转移网络

-7.4 统计语言建模

--7.4.1统计语言模型定义

--7.4.2N-gram模型

-7.5信息检索

--7.5.1信息检索概述

--7.5.2信息检索简史

--7.5.3信息检索模型

--7.5.4信息检索中的自然语言处理方法

7.5.2信息检索简史笔记与讨论

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