《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》是斯坦福大学信息检索和挖掘课程的首选教材之一，并已成为全球主要大学信息检索的主要教材。《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》理论和实践并重，深入浅出地给出了海量信息数据处理的整套解决方案，包括压缩、索引和查询的方方面面。其最大的特色在于不仅仅满足信息检索理论学习的需要，更重要的是给出了实践中可能面对的各种问题及其解决方法。 《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》作为斯坦福大学信息检索课程的教材之一，具有一定的阅读难度，主要面向信息检索专业高年级本科生和研究生、搜索引擎业界的专业技术人员和从事海量数据处理相关专业的技术人员。

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本书由搜索引擎开发研究领域三位年轻的博士生精心编写，作者们希望将自己对搜索引擎的理解和实际应用相结合，让未接触过搜索引擎原理和方法的读者也能轻松读懂该书的大部分内容。本书在第一版的基础上，删除了搜索引擎历史等章节，并对错误和不足进行了修订和补充，同时增加了潘雪峰编写的第6章“搜索引擎日志分析”，花贵春编写的第7章“排序学习(Learning to Rank)”和梁斌编写的第8章“搜索引擎的性能调优”三个主要章节，变更的内容约占第一版的一半。

《管理海量数据——压缩、索引和查询（第2版）》是斯坦福大学信息检索和挖掘课程的首选教材之一，并已成为全球主要大学信息检索的主要教材。《管理海量数据——压缩、索引和查询（第2版）》理论和实践并重，深入浅出地给出了海量信息数据处理的整套解决方案，包括压缩、索引和查询的方方面面。其最大的特色在于不仅仅满足信息检索理论学习的需要，更重要的是给出了实践中可能面对的各种问题及其解决方法。 《管理海量数据——压缩、索引和查询（第2版）》作为斯坦福大学信息检索课程的教材之一，具有一定的阅读难度，主要面向信息检索专业高年级本科生和研究生、搜索引擎业界的专业技术人员和从事海量数据处理相关专业的技术人员。

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本书介绍了信息检索（IR）中的关键问题，以及这些问题如何影响搜索引擎的设计与实现，并且用数学模型强化了重要的概念。对于网络搜素引擎这一重要的话题，书中主要涵盖了在网络上广泛使用的搜索技术。 本书适用于高等院校计算机科学或计算机工程专业的本科生、研究生，对于专业人士而言，本书也不失为一本理想的入门教材。

互联网提供了海量信息资源，新的信息获取技术——搜索引擎技术可以帮助我们快速准确甚至个性化地从海量信息中挑选出需要的信息。本书主要介绍搜索引擎和信息获取技术，包括：信息获取的基本原理与技术；实现用户个性化搜索的相关技术，面向普通用户需求从不同角度讨论搜索引擎的使用（使用在相关领域所做的主要工作与取得的成果）。 本书适合高等院校计算机科学与技术专业及相关专业的高年级学生和研究生阅读参考，也适合其工作范围涉及该领域的工程技术人员参阅。

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本书详细地描述一种当下十分流行的网站推广方法——搜索引擎优化。本书作者将自己多年以来的网站推广经验毫无保留地在书中详细周到地叙述出来：从网站的细节分析到网站优化，再到搜索引擎优化（SEO），手把手地引导从未听说过搜索引擎营销的人们走进SEO的大门，并从事此项事业。 本书适合网站构建者、网站所有者、网站推广者、电子商务工作人员，以及有志于从事搜索引擎营销的读者阅读。

本书针对搜索引擎领域相关技术有非常全面性的描述，涉及到了搜索引擎研发中的几乎所有的重要技术点，同时对机器学习排序等学术前沿的研究方向做了总结与归纳，另外，还紧密结合Google等搜索引擎的实际体系结构和算法进行了归纳与分析，是理论与实践结合紧密的书籍。