一、课程基本信息

课程名称：智能信息获取

课程代码：XXXXXXX

学分：3

总学时：48（理论32学时，实践16学时）

适用专业：计算机科学与技术、信息管理与信息系统等相关专业

二、课程性质与目标

课程性质：

本课程是计算机及相关专业的一门核心专业基础课，旨在培养学生在信息获取领域的理论知识和实践能力，为学生未来从事人工智能、大数据分析及信息处理相关工作打下坚实的基础。

课程目标：

1. 理解智能信息获取的基本概念和技术框架；

2. 掌握信息检索、数据挖掘等核心技术原理及其应用场景；

3. 培养学生运用现代工具解决实际问题的能力；

4. 提升学生的创新思维和团队协作意识。

三、课程内容

（一）绪论

- 智能信息获取的概念与发展历程

- 当前研究热点与未来发展趋势

- 学科交叉背景下的应用案例分析

（二）信息检索基础

- 文本表示与向量空间模型

- 布尔检索模型与布尔运算符

- 检索系统的构建流程

（三）搜索引擎技术

- 爬虫技术与网页抓取

- 索引建立与倒排文件结构

- 查询优化与排名算法

（四）自然语言处理

- 分词与词性标注

- 句法分析与语义理解

- 机器翻译与情感分析

（五）数据挖掘与知识发现

- 关联规则学习

- 聚类分析方法

- 决策树与分类器设计

（六）推荐系统

- 协同过滤算法

- 基于内容的推荐机制

- 混合推荐策略

（七）实验环节

- 实现一个简单的搜索引擎

- 数据集预处理与特征提取

- 不同算法的效果对比评估

四、考核方式

| 考核形式 | 权重 | 备注 |

|----------------|--------|--------------------------|

| 平时作业 | 20%| 包括理论题与编程任务 |

| 实验报告 | 20%| 针对具体任务完成度评分 |

| 期中考试 | 20%| 开卷或闭卷形式视情况而定 |

| 期末项目 | 40%| 综合运用所学知识完成任务 |

五、教材与参考书目

主教材：

《智能信息获取导论》，李明著，清华大学出版社，2022年版

参考书目：

1. 《信息检索系统导论》，张三编著，北京大学出版社，2019年版

2. 《数据挖掘：概念与技术》，韩梅伊译，机械工业出版社，2020年版

3. 《Python自然语言处理实战》，王小红等著，人民邮电出版社，2021年版

六、教学方法

采用多元化教学手段，包括课堂讲授、案例讨论、小组合作以及在线资源利用等方式，注重理论与实践相结合，鼓励学生主动参与并提出自己的见解。

七、预期效果

通过本课程的学习，学生能够掌握智能信息获取的核心技术和基本技能，具备独立分析问题、解决问题的能力，并能在实际工作中灵活应用所学知识，为社会信息化建设贡献力量。

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以上即为《智能信息获取》课程的教学大纲概要，希望每位同学都能在此过程中有所收获！