信息檢索導論（修訂版）

第 1章 布爾檢索 ． 1
1．1 一個信息檢索的例子 2
1．2 構(gòu)建倒排索引的初體驗 ． 5
1．3 布爾查詢的處理 8
1．4 對基本布爾操作的擴展及有序檢索 11
1．5 參考文獻及補充讀物 ． 13
第 2章 詞項詞典及倒排記錄表 14
2．1 文檔分析及編碼轉(zhuǎn)換 ． 14
2．1．1 字符序列的生成 ． 14
2．1．2 文檔單位的選擇 ． 16
2．2 詞項集合的確定 16
2．2．1 詞條化 16
2．2．2 去除停用詞 19
2．2．3 詞項歸一化 ． 20
2．2．4 詞干還原和詞形歸并 ． 23
2．3 基于跳表的倒排記錄表快速合并算法 26
2．4 含位置信息的倒排記錄表及短語查詢 28
2．4．1 二元詞索引 ． 28
2．4．2 位置信息索引 ． 29
2．4．3 混合索引機制 ． 31
2．5 參考文獻及補充讀物 ． 32
第 3章 詞典及容錯式檢索 ． 34
3．1 詞典搜索的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 34
3．2 通配符查詢 ． 36
3．2．1 一般的通配符查詢 ． 37
3．2．2 支持通配符查詢的k-gram索引 ． 38
3．3 拼寫校正 39
3．3．1 拼寫校正的實現(xiàn) ． 39
3．3．2 拼寫校正的方法 40
3．3．3 編輯距離 40
3．3．4 拼寫校正中的 k-gram索引 42
3．3．5 上下文敏感的拼寫校正 ． 43
3．4 基于發(fā)音的校正技術(shù) 44
3．5 參考文獻及補充讀物 ． 45
第 4章 索引構(gòu)建 ． 46
4．1 硬件基礎(chǔ) 46
4．2 基于塊的排序索引方法 ． 47
4．3 內(nèi)存式單遍掃描索引構(gòu)建方法 ． 50
4．4 分布式索引構(gòu)建方法 ． 51
4．5 動態(tài)索引構(gòu)建方法 ． 54
4．6 其他索引類型 56
4．7 參考文獻及補充讀物 ． 57
第 5章 索引壓縮 ． 59
5．1 信息檢索中詞項的統(tǒng)計特性 ． 59
5．1．1 Heaps定律：詞項數(shù)目的估計 61
5．1．2 Zipf定律：對詞項的分布建模 ． 62
5．2 詞典壓縮 63
5．2．1 將詞典看成單一字符串的 壓縮方法 63
5．2．2 按塊存儲 64
5．3 倒排記錄表的壓縮 ． 66
5．3．1 可變字節(jié)碼 ． 67
5．3．2 γ編碼 68
5．4 參考文獻及補充讀物 74
第 6章 文檔評分、詞項權(quán)重計算及 向量空間模型 76
6．1 參數(shù)化索引及域索引 76
6．1．1 域加權(quán)評分 78
6．1．2 權(quán)重學習 79
6．1．3 最優(yōu)權(quán)重g 的計算 80
6．2 詞項頻率及權(quán)重計算 ． 81
6．2．1 逆文檔頻率 ． 81
6．2．2 tf-idf 權(quán)重計算 82
6．3 向量空間模型 83
6．3．1 內(nèi)積 83
6．3．2 查詢向量 86
6．3．3 向量相似度計算 ． 87
6．4 其他tf-idf 權(quán)重計算方法 ． 88
6．4．1 tf的亞線性尺度變換方法 ． 88
6．4．2 基于最大值的tf歸一化 ． 88
6．4．3 文檔權(quán)重和查詢權(quán)重機制 89
6．4．4 文檔長度的回轉(zhuǎn)歸一化 ． 89
6．5 參考文獻及補充讀物 92
第 7章 一個完整搜索系統(tǒng)中的評分計算 93
7．1 快速評分及排序 ． 93
7．1．1 非精確返回前K篇文檔的方法 ． 94
7．1．2 索引去除技術(shù) ． 94
7．1．3 勝者表 ． 95
7．1．4 靜態(tài)得分和排序 ． 95
7．1．5 影響度排序 96
7．1．6 簇剪枝方法 ． 97
7．2 信息檢索系統(tǒng)的組成 98
7．2．1 層次型索引 98
7．2．2 查詢詞項的鄰近性 ． 98
7．2．3 查詢分析及文檔評分函數(shù)的 設(shè)計 ． 99
7．2．4 搜索系統(tǒng)的組成 ． 100
7．3 向量空間模型對各種查詢操作的支持 101
7．3．1 布爾查詢 101
7．3．2 通配符查詢 ． 102
7．3．3 短語查詢 102
7．4 參考文獻及補充讀物 ． 102
第 8章 信息檢索的評價 ． 103
8．1 信息檢索系統(tǒng)的評價 ． 103
8．2 標準測試集 ． 104
8．3 無序檢索結(jié)果集合的評價 ． 105
8．4 有序檢索結(jié)果的評價方法 ． 108
8．5 相關(guān)性判定 ． 112
8．6 更廣的視角看評價：系統(tǒng)質(zhì)量及用戶效用 ． 115
8．6．1 系統(tǒng)相關(guān)問題 ． 115
8．6．2 用戶效用 115
8．6．3 對已有系統(tǒng)的改進 ． 116
8．7 結(jié)果片段 ． 116
8．8 參考文獻及補充讀物 ． 118
第 9章 相關(guān)反饋及查詢擴展 120
9．1 相關(guān)反饋及偽相關(guān)反饋 ． 120
9．1．1 Rocchio相關(guān)反饋算法 ． 122
9．1．2 基于概率的相關(guān)反饋方法 125
9．1．3 相關(guān)反饋的作用時機 125
9．1．4 Web上的相關(guān)反饋 ． 126
9．1．5 相關(guān)反饋策略的評價 127
9．1．6 偽相關(guān)反饋 ． 127
9．1．7 間接相關(guān)反饋 ． 128
9．1．8 小結(jié) 128
9．2 查詢重構(gòu)的全局方法 ． 128
9．2．1 查詢重構(gòu)的詞匯表工具 128
9．2．2 查詢擴展 129
9．2．3 同義詞詞典的自動構(gòu)建 130
9．3 參考文獻及補充讀物 ． 131
第 10章 XML檢索 133
10．1 XML的基本概念 134
10．2 XML檢索中的挑戰(zhàn)性問題 ． 137
10．3 基于向量空間模型的XML檢索 ． 140
10．4 XML檢索的評價 144
10．5 XML檢索：以文本為中心與以數(shù)據(jù)為中心的對比 ． 146
10．6 參考文獻及補充讀物 ． 148
第 11 章 概率檢索模型 150
11．1 概率論基礎(chǔ)知識 ． 150
11．2 概率排序原理 151
11．2．1 1 0風險的情況 151
11．2．2 基于檢索代價的概率排序 原理 152
11．3 二值獨立模型 152
11．3．1 排序函數(shù)的推導 ． 153
11．3．2 理論上的概率估計方法 155
11．3．3 實際中的概率估計方法 156
11．3．4 基于概率的相關(guān)反饋方法 157
11．4 概率模型的相關(guān)評論及擴展 158
11．4．1 概率模型的評論 ． 158
11．4．2 詞項之間的樹型依賴 159
11．4．3 Okapi BM25：一個非二值的 模型 160
11．4．4 IR中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 方法 161
11．5 參考文獻及補充讀物 ． 162
第 12章 基于語言建模的信息檢索模型 163
12．1 語言模型 ． 163
12．1．1 有窮自動機和語言模型 163
12．1．2 語言模型的種類 ． 165
12．1．3 詞的多項式分布 ． 166
12．2 查詢似然模型 ． 167
12．2．1 IR中的查詢似然模型 167
12．2．2 查詢生成概率的估計 167
12．2．3 Ponte和Croft進行的實驗 169
12．3 語言建模的方法與其他檢索方法的 比較 ． 171
12．4 擴展的LM方法 172
12．5 參考文獻及補充讀物 ． 173
第 13章 文本分類及樸素貝葉斯方法 175
13．1 文本分類問題 ． 177
13．2 樸素貝葉斯文本分類 ． 178
13．3 伯努利模型 ． 182
13．4 NB的性質(zhì) 183
13．5 特征選擇 ． 188
13．5．1 互信息 ． 188
13．5．2 2 統(tǒng)計量 ． 191
13．5．3 基于頻率的特征選擇方法 192
13．5．4 多類問題的特征選擇方法 193
13．5．5 不同特征選擇方法的比較 193
13．6 文本分類的評價 ． 194
13．7 參考文獻及補充讀物 ． 199
第 14章 基于向量空間模型的文本 分類 200
14．1 文檔表示及向量空間中的關(guān)聯(lián)度計算 ． 201
14．2 Rocchio分類方法 ． 202
14．3 k近鄰分類器 205
14．4 線性及非線性分類器 ． 209
14．5 多類問題的分類 ． 212
14．6 偏差—方差折中準則 ． 214
14．7 參考文獻及補充讀物 ． 219
第 15章 支持向量機及文檔機器學習方法 221
15．1 二類線性可分條件下的支持向量機 221
15．2 支持向量機的擴展 ． 226
15．2．1 軟間隔分類 ． 226
15．2．2 多類情況下的支持向量機 228
15．2．3 非線性支持向量機 228
15．2．4 實驗結(jié)果 ． 230
15．3 有關(guān)文本文檔分類的考慮 ． 231
15．3．1 分類器類型的選擇 232
15．3．2 分類器效果的提高 233
15．4 ad hoc檢索中的機器學習方法 ． 236
15．4．1 基于機器學習評分的簡單 例子 ． 236
15．4．2 基于機器學習的檢索結(jié)果 排序 ． 238
15．5 參考文獻及補充讀物 ． 239
第 16章 扁平聚類 ． 241
16．1 信息檢索中的聚類應(yīng)用 ． 242
16．2 問題描述 244
16．3 聚類算法的評價 ． 246
16．4 K-均值算法 248
16．5 基于模型的聚類 ． 254
16．6 參考文獻及補充讀物 ． 258
第 17章 層次聚類 ． 260
17．1 凝聚式層次聚類 ． 260
17．2 單連接及全連接聚類算法 ． 263
17．3 組平均凝聚式聚類 ． 268
17．4 質(zhì)心聚類 269
17．5 層次凝聚式聚類的最優(yōu)性 ． 270
17．6 分裂式聚類 272
17．7 簇標簽生成 273
17．8 實施中的注意事項 ． 274
17．9 參考文獻及補充讀物 ． 275
第 18章 矩陣分解及隱性語義索引 277
18．1 線性代數(shù)基礎(chǔ) 277
18．2 詞項—文檔矩陣及SVD ． 280
18．3 低秩逼近 282
18．4 LSI 284
18．5 參考文獻及補充讀物 ． 288
第 19章 Web搜索基礎(chǔ) 289
19．1 背景和歷史 ． 289
19．2 Web的特性 290
19．2．1 Web圖 291
19．2．2 作弊網(wǎng)頁 293
19．3 廣告經(jīng)濟模型 ． 294
19．4 搜索用戶體驗 ． 296
19．5 索引規(guī)模及其估計 297
19．6 近似重復及搭疊 300
19．7 參考文獻及補充讀物 ． 303
第 20章 Web采集及索引 ． 304
20．1 概述 ． 304
20．1．1 采集器必須提供的 功能特點 304
20．1．2 采集器應(yīng)該提供的功能特點 304
20．2 采集 ． 305
20．2．1 采集器架構(gòu) ． 305
20．2．2 DNS解析 ． 308
20．2．3 待采集URL池 ． 309
20．3 分布式索引 311
20．4 連接服務(wù)器 312
20．5 參考文獻及補充讀物 ． 314
第 21章 鏈接分析 ． 316
21．1 Web圖 316
21．2 PageRank． 318
21．2．1 馬爾科夫鏈 ． 318
21．2．2 PageRank的計算 ． 320
21．2．3 面向主題的PageRank 322
21．3 Hub網(wǎng)頁及Authority網(wǎng)頁 325
21．4 參考文獻及補充讀物． 329
參考文獻 331
索引 ． 356