这门课会把web信息处理方面的操作和算法的概念讲解的很清楚，ppt上有丰富的例子和参考文献，还补充了一些有意思的web发展史；课程也涉及到一些神经网络的内容，但不会深入讲解。今年老师在考试前非常细致地划了重点，所以我只用一天半的时间复习+做小抄，最后出乎意料的拿了4.整体来就是，实验部分比较开放，而 >>更多

体验挺好的，前人之述备矣～ 感觉自己也考的还行，实验都写了，不知道为什么只有81 >>更多

上课：Slides 很新，紧跟时事。老师也是互联网冲浪大手子，上课很有意思。算法介绍部分给的例子很清晰，不会出现听不懂的情况。这学期大三人是线上课，没有点名。似乎以前全员线下课的时候也没有点名。作业：两次书面作业，个人感觉挺有难度的（可能因为没好好听课）。每次作业四、五道计算题，四道简答题。计算题就 >>更多

实验安排不合理。 时间上比较靠近期末， 而且工作量大分少。我上个学期修了随机过程， 还算有时间， 也有同学提前修了计网。 而没有提前修的同学， 时间就比较紧， 有的同学最后只得放弃课程。建议以后选的大三同学， 要有足够的时间。 或者有一个强大的肝也行. 不然实验 ddl 与 考试 两开花 ✿ >>更多

感谢徐童老师和各位助教这学期的付出，本课程的脉络是从网页抽取信息->建立网页信息的搜索引擎->根据信息进行个性化推荐。包含知识图谱、推荐系统、信息检索等内容，课程质量在科大算是上乘，值得推荐。以下是针对这门课提出的一点建议，仅代表本人观点。关于这门课优点在于信息检索方面相关内容的宽度很广，但是由于时 >>更多

/uploads/files/4f3e73237f3907bc5ae3572e2fff1713c22a8e35.pdf 实验设计一般，扣一分别的都挺好，等成绩更新大四无所畏惧 >>更多

一学期没去上过课。金师兄(误)部分ppt一如既往比较易懂，莉莉的ppt执着于全英文。实验拜去年各位师兄/同班同学所赐，改了。。实验一基于DBWorld搜索引擎，要用Stanford coreNLP。大四狗只求不挂，就水水的实现了基本要求。考试往年相似度80%。大题：倒排索引、F值AP值MAP值、tf >>更多

老师很nice 实验其实有太多可以深挖的 但是上课只能往广了讲。因为今年不用刷榜了，整体来讲实验也不算这门课的重点，大部分分数还是集中在考试上，所以实验做完感觉很多地方没有尽全力，想试的东西没有试。还挺遗憾的 其实实验都还挺有意思的 >>更多

给Web献上评课社区的首评。作业：大概有四次作业，每次作业的客观题基本都是考试要考的点，最好认真完成；主观题言之有理即可，可以参考各种资料并且发挥自己的想象力。 实验：三次实验。内容其他同学有提到过。今年没有去年的“军备竞赛”了，实验的运行时间、效率在实验中占的分数也不是很多，可以至多两个人组队完成 >>更多

10分！老师讲课风格幽默，内容充实，上课像听相声一共3次组队双人实验，第一个是倒排表、布尔查询、语义查询，第二个是关系抽取、实体识别，第三个是豆瓣评分预测。第一个工作量比较大，后面两个调研了不少，但代码主要是调包，感觉总体工作量还好。实验好好写还是能学到不少东西的，习题课助教还会分享优秀实验案例，看 >>更多