信息检索导论（修订版）

本书是信息检索的教材，旨在从计算机科学的视角提供一种现代的信息检索方法。书中从基本概念讲解网络搜索以及文本分类和文本聚类等，对收集、索引和搜索文档系统的设计和实现的方方面面、评估系统的方法、机器学习方法在文本收集中的应用等给出了最新的讲解。 什么是排序SVM、XML、DNS和LSI？什么是信息检索中的垃圾信息、隐藏页和门页？MapReduce和其他一些并行运算方法是如何实现由兆字节到百万兆字节的飞跃的？这些问题你都能从本书中找到答案。本书首次将构建Web搜索引擎的复杂过程以一种清晰的全景方式展现给读者。——Peter Norvig，计算机科学家，Google研发总监 本书对信息检索这个举足轻重、发展迅猛的领域进行了全面、准确的介绍，是一本不可多得的教材。——Raymond Mooney，得克萨斯大学奥斯汀分校教授 本书选材独特，对信息检索的基础知识和发展方向进行了生动描述。——Jon Kleinberg，康奈尔大学教授

第 1章 布尔检索 ． 1 1．1 一个信息检索的例子 2 1．2 构建倒排索引的初体验 ． 5 1．3 布尔查询的处理 8 1．4 对基本布尔操作的扩展及有序检索 11 1．5 参考文献及补充读物 ． 13 第 2章 词项词典及倒排记录表 14 2．1 文档分析及编码转换 ． 14 2．1．1 字符序列的生成 ． 14 2．1．2 文档单位的选择 ． 16 2．2 词项集合的确定 16 2．2．1 词条化 16 2．2．2 去除停用词 19 2．2．3 词项归一化 ． 20 2．2．4 词干还原和词形归并 ． 23 2．3 基于跳表的倒排记录表快速合并算法 26 2．4 含位置信息的倒排记录表及短语查询 28 2．4．1 二元词索引 ． 28 2．4．2 位置信息索引 ． 29 2．4．3 混合索引机制 ． 31 2．5 参考文献及补充读物 ． 32 第 3章 词典及容错式检索 ． 34 3．1 词典搜索的数据结构 34 3．2 通配符查询 ． 36 3．2．1 一般的通配符查询 ． 37 3．2．2 支持通配符查询的k-gram索引 ． 38 3．3 拼写校正 39 3．3．1 拼写校正的实现 ． 39 3．3．2 拼写校正的方法 40 3．3．3 编辑距离 40 3．3．4 拼写校正中的 k-gram索引 42 3．3．5 上下文敏感的拼写校正 ． 43 3．4 基于发音的校正技术 44 3．5 参考文献及补充读物 ． 45 第 4章 索引构建 ． 46 4．1 硬件基础 46 4．2 基于块的排序索引方法 ． 47 4．3 内存式单遍扫描索引构建方法 ． 50 4．4 分布式索引构建方法 ． 51 4．5 动态索引构建方法 ． 54 4．6 其他索引类型 56 4．7 参考文献及补充读物 ． 57 第 5章 索引压缩 ． 59 5．1 信息检索中词项的统计特性 ． 59 5．1．1 Heaps定律：词项数目的估计 61 5．1．2 Zipf定律：对词项的分布建模 ． 62 5．2 词典压缩 63 5．2．1 将词典看成单一字符串的 压缩方法 63 5．2．2 按块存储 64 5．3 倒排记录表的压缩 ． 66 5．3．1 可变字节码 ． 67 5．3．2 γ编码 68 5．4 参考文献及补充读物 74 第 6章 文档评分、词项权重计算及 向量空间模型 76 6．1 参数化索引及域索引 76 6．1．1 域加权评分 78 6．1．2 权重学习 79 6．1．3 最优权重g 的计算 80 6．2 词项频率及权重计算 ． 81 6．2．1 逆文档频率 ． 81 6．2．2 tf-idf 权重计算 82 6．3 向量空间模型 83 6．3．1 内积 83 6．3．2 查询向量 86 6．3．3 向量相似度计算 ． 87 6．4 其他tf-idf 权重计算方法 ． 88 6．4．1 tf的亚线性尺度变换方法 ． 88 6．4．2 基于最大值的tf归一化 ． 88 6．4．3 文档权重和查询权重机制 89 6．4．4 文档长度的回转归一化 ． 89 6．5 参考文献及补充读物 92 第 7章 一个完整搜索系统中的评分计算 93 7．1 快速评分及排序 ． 93 7．1．1 非精确返回前K篇文档的方法 ． 94 7．1．2 索引去除技术 ． 94 7．1．3 胜者表 ． 95 7．1．4 静态得分和排序 ． 95 7．1．5 影响度排序 96 7．1．6 簇剪枝方法 ． 97 7．2 信息检索系统的组成 98 7．2．1 层次型索引 98 7．2．2 查询词项的邻近性 ． 98 7．2．3 查询分析及文档评分函数的 设计 ． 99 7．2．4 搜索系统的组成 ． 100 7．3 向量空间模型对各种查询操作的支持 101 7．3．1 布尔查询 101 7．3．2 通配符查询 ． 102 7．3．3 短语查询 102 7．4 参考文献及补充读物 ． 102 第 8章 信息检索的评价 ． 103 8．1 信息检索系统的评价 ． 103 8．2 标准测试集 ． 104 8．3 无序检索结果集合的评价 ． 105 8．4 有序检索结果的评价方法 ． 108 8．5 相关性判定 ． 112 8．6 更广的视角看评价：系统质量及用户效用 ． 115 8．6．1 系统相关问题 ． 115 8．6．2 用户效用 115 8．6．3 对已有系统的改进 ． 116 8．7 结果片段 ． 116 8．8 参考文献及补充读物 ． 118 第 9章 相关反馈及查询扩展 120 9．1 相关反馈及伪相关反馈 ． 120 9．1．1 Rocchio相关反馈算法 ． 122 9．1．2 基于概率的相关反馈方法 125 9．1．3 相关反馈的作用时机 125 9．1．4 Web上的相关反馈 ． 126 9．1．5 相关反馈策略的评价 127 9．1．6 伪相关反馈 ． 127 9．1．7 间接相关反馈 ． 128 9．1．8 小结 128 9．2 查询重构的全局方法 ． 128 9．2．1 查询重构的词汇表工具 128 9．2．2 查询扩展 129 9．2．3 同义词词典的自动构建 130 9．3 参考文献及补充读物 ． 131 第 10章 XML检索 133 10．1 XML的基本概念 134 10．2 XML检索中的挑战性问题 ． 137 10．3 基于向量空间模型的XML检索 ． 140 10．4 XML检索的评价 144 10．5 XML检索：以文本为中心与以数据为中心的对比 ． 146 10．6 参考文献及补充读物 ． 148 第 11 章 概率检索模型 150 11．1 概率论基础知识 ． 150 11．2 概率排序原理 151 11．2．1 1 0风险的情况 151 11．2．2 基于检索代价的概率排序 原理 152 11．3 二值独立模型 152 11．3．1 排序函数的推导 ． 153 11．3．2 理论上的概率估计方法 155 11．3．3 实际中的概率估计方法 156 11．3．4 基于概率的相关反馈方法 157 11．4 概率模型的相关评论及扩展 158 11．4．1 概率模型的评论 ． 158 11．4．2 词项之间的树型依赖 159 11．4．3 Okapi BM25：一个非二值的 模型 160 11．4．4 IR中的贝叶斯网络 方法 161 11．5 参考文献及补充读物 ． 162 第 12章 基于语言建模的信息检索模型 163 12．1 语言模型 ． 163 12．1．1 有穷自动机和语言模型 163 12．1．2 语言模型的种类 ． 165 12．1．3 词的多项式分布 ． 166 12．2 查询似然模型 ． 167 12．2．1 IR中的查询似然模型 167 12．2．2 查询生成概率的估计 167 12．2．3 Ponte和Croft进行的实验 169 12．3 语言建模的方法与其他检索方法的 比较 ． 171 12．4 扩展的LM方法 172 12．5 参考文献及补充读物 ． 173 第 13章 文本分类及朴素贝叶斯方法 175 13．1 文本分类问题 ． 177 13．2 朴素贝叶斯文本分类 ． 178 13．3 伯努利模型 ． 182 13．4 NB的性质 183 13．5 特征选择 ． 188 13．5．1 互信息 ． 188 13．5．2 2 统计量 ． 191 13．5．3 基于频率的特征选择方法 192 13．5．4 多类问题的特征选择方法 193 13．5．5 不同特征选择方法的比较 193 13．6 文本分类的评价 ． 194 13．7 参考文献及补充读物 ． 199 第 14章 基于向量空间模型的文本 分类 200 14．1 文档表示及向量空间中的关联度计算 ． 201 14．2 Rocchio分类方法 ． 202 14．3 k近邻分类器 205 14．4 线性及非线性分类器 ． 209 14．5 多类问题的分类 ． 212 14．6 偏差—方差折中准则 ． 214 14．7 参考文献及补充读物 ． 219 第 15章 支持向量机及文档机器学习方法 221 15．1 二类线性可分条件下的支持向量机 221 15．2 支持向量机的扩展 ． 226 15．2．1 软间隔分类 ． 226 15．2．2 多类情况下的支持向量机 228 15．2．3 非线性支持向量机 228 15．2．4 实验结果 ． 230 15．3 有关文本文档分类的考虑 ． 231 15．3．1 分类器类型的选择 232 15．3．2 分类器效果的提高 233 15．4 ad hoc检索中的机器学习方法 ． 236 15．4．1 基于机器学习评分的简单 例子 ． 236 15．4．2 基于机器学习的检索结果 排序 ． 238 15．5 参考文献及补充读物 ． 239 第 16章 扁平聚类 ． 241 16．1 信息检索中的聚类应用 ． 242 16．2 问题描述 244 16．3 聚类算法的评价 ． 246 16．4 K-均值算法 248 16．5 基于模型的聚类 ． 254 16．6 参考文献及补充读物 ． 258 第 17章 层次聚类 ． 260 17．1 凝聚式层次聚类 ． 260 17．2 单连接及全连接聚类算法 ． 263 17．3 组平均凝聚式聚类 ． 268 17．4 质心聚类 269 17．5 层次凝聚式聚类的最优性 ． 270 17．6 分裂式聚类 272 17．7 簇标签生成 273 17．8 实施中的注意事项 ． 274 17．9 参考文献及补充读物 ． 275 第 18章 矩阵分解及隐性语义索引 277 18．1 线性代数基础 277 18．2 词项—文档矩阵及SVD ． 280 18．3 低秩逼近 282 18．4 LSI 284 18．5 参考文献及补充读物 ． 288 第 19章 Web搜索基础 289 19．1 背景和历史 ． 289 19．2 Web的特性 290 19．2．1 Web图 291 19．2．2 作弊网页 293 19．3 广告经济模型 ． 294 19．4 搜索用户体验 ． 296 19．5 索引规模及其估计 297 19．6 近似重复及搭叠 300 19．7 参考文献及补充读物 ． 303 第 20章 Web采集及索引 ． 304 20．1 概述 ． 304 20．1．1 采集器必须提供的 功能特点 304 20．1．2 采集器应该提供的功能特点 304 20．2 采集 ． 305 20．2．1 采集器架构 ． 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 连接服务器 312 20．5 参考文献及补充读物 ． 314 第 21章 链接分析 ． 316 21．1 Web图 316 21．2 PageRank． 318 21．2．1 马尔科夫链 ． 318 21．2．2 PageRank的计算 ． 320 21．2．3 面向主题的PageRank 322 21．3 Hub网页及Authority网页 325 21．4 参考文献及补充读物． 329 参考文献 331 索引 ． 356

【美】克里斯托夫•曼宁 （Christopher Manning） 计算机科学家，斯坦福大学教授，斯坦福大学人工智能实验室主任，ACM会士、AAAI会士、ACL会士。目前的研究目标为计算机如何智能地处理、理解和生成人类语言资料。曼宁博士是深度学习在自然语言处理应用方面的先锋人物，在树递归神经网络、语义分析、神经机器翻译、深度语言理解等方面均有令业界瞩目的研究成果。 【美】普拉巴卡尔•拉格万（Prabhakar Raghavan）Google高级副总裁，目前负责谷歌的广告与商业产品、基础设施团队。之前作为Google App和Google Cloud的副总裁，带领团队做出了突出业绩。在加入Google前任职于Yahoo!，是Yahoo!实验室的创建者和负责人。拉格万博士毕业于加州大学伯克利分校，长期担任斯坦福大学计算机科学系顾问教授，主要研究方向是文本及Web数据挖掘、随机算法等，是美国国家工程院院士、ACM会士、IEEE会士。 【德】欣里希•舒策（Hinrich Schütze） 德国慕尼黑大学信息与语言处理中心主任，计算语言学家，斯坦福大学博士。曾在美国硅谷工作多年。 王斌 博士，小米公司AI实验室NLP方向首席科学家，前中国科学院信息工程研究所研究员、博导，中国科学院大学教授。 李鹏 博士，中国科学院信息工程研究所高级工程师，硕士生导师。

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  来源：豆瓣 发布时间：2025-05-08 09:03:48