智能Web算法

前言
致謝
關於本書
1 什麼是智能Web
1.1 智能Web應用實例
1.2 智能應用的基本要素
1.3 什麼應用會受益於智能
1.3.1 社交網絡
1.3.2 Mashup
1.3.3 門戶網站
1.3.4 維基
1.3.5 文件分享網站
1.3.6 網絡游戲
1.4 如何構建智能應用
1.4.1 檢查功能和數據
1.4.2 獲取更多的數據
1.5 機器學習、數據挖掘及其他
1.6 智能應用中八個常見的誤區
1.6.1 誤區1：數據是可靠的
1.6.2 誤區2：計算能馬上完成
1.6.3 誤區3：不用考慮數據規模
1.6.4 誤區4：不考慮解決方案的可擴展性
1.6.5 誤區5：隨處使用同樣的方法
1.6.6 誤區6：總是能知道計算時間
1.6.7 誤區7：復雜的模型更好
1.6.8 誤區8：存在無偏見的模型
1.7 小結
1.8 參考資料
2 搜索
2.1 用Lucene實現搜索
2.1.1 理解Lucene代碼
2.1.2 搜索的基本步驟
2.2 為什麼搜索不僅僅是索引
2.3 用鏈接分析改進搜索結果
2.3.1 PageRank簡介
2.3.2 計算PageRank向量
2.3.3 alpha：網頁間跳轉的影響
2.3.4 理解冪方法
2.3.5 結合索引分值和 PageRank分值
2.4 根據用戶點擊改進搜索結果
2.4.1 用戶點擊初探
2.4.2 朴素貝葉斯分類器的使用
2.4.3 整合Lucene索引、PageRank和用戶點擊
2.5 Word、PDF等無鏈接文檔的排序
2.5.1 DocRank算法簡介
2.5.2 DocRank的原理
2.6 大規模實現的有關問題
……
3 推薦系統
4 聚類：事物的分組
5 分類：把事物放到它該在的地方
6 分類器組合
7 智能技術大匯集：一個智能新聞門戶
附錄 A BeanShell簡介
附錄 B 網絡采集
附錄 C 數學知識回顧
附錄 D 自然語言處理
附錄 E 神經網絡
索引