智能Web算法详解：搜索、推荐与深度应用

《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。