《智能web算法》是一本深入探讨人工智能在Web应用中的关键技术和方法的著作,由Haralambos Marmanis和Dmitry Babenko合著,收录于Manning出版社的系列。本书旨在帮助读者理解和实现智能网页功能,包括搜索优化、个性化推荐、聚类分析、分类技术以及结合多种算法的应用。
第1章“什么是智能web?”首先介绍了智能web的基本概念,它不仅涉及传统的搜索引擎,而是利用先进的AI技术,如自然语言处理(NLP)和神经网络(NN),来提供更加智能化的服务,如理解用户意图、自动化内容检索等。
第二部分是“搜索”,涵盖了如何通过机器学习改进搜索算法,提高搜索结果的相关性和精确性,利用算法分析用户行为数据,以预测和优化搜索体验。
第三章“创建建议和推荐”详细阐述了推荐系统的工作原理,如何通过协同过滤、基于内容的推荐以及混合方法,根据用户的兴趣和历史行为生成个性化建议和商品推荐。
第四和第五章“聚类与分类”介绍如何通过算法将相似的事物分组(聚类)和确定它们所属的类别(分类),这对于内容管理和用户画像构建至关重要。这可能涉及到层次聚类、K-means算法以及决策树或支持向量机等机器学习模型。
第六章“组合分类器”讨论了如何结合多个分类器的优势,通过集成学习提高整体预测性能,比如bagging、boosting和ensemble方法。
最后一章“一个智能新闻门户网站的综合运用”展示了如何将前面提到的所有技术整合到实际场景中,构建一个具备高度智能的新闻聚合平台,实时更新内容,提供个性化推送。
附录A“BeanShell简介”可能是一个用于编程示例的脚本语言简明教程,有助于读者实践书中提到的算法。
其他附录如B“Web爬虫”讲解如何利用自动化工具抓取和解析网页信息,C“数学复习”为算法理解提供必要的数学背景,D“自然语言处理”则深入讲解文本分析的基础和高级技术,E“神经网络”则涵盖了深度学习在智能web中的应用。
版权页提供了版权信息、购买渠道以及关于授权复制的详细条款。该书的出版时间为2009年,反映了当时人工智能领域的前沿进展,并为读者提供了丰富的实践指导和理论知识。《智能web算法》是一本对于希望在互联网技术尤其是AI驱动的web服务领域深造的专业人士来说非常有价值的参考资料。