搜索引擎：信息检索实践
克罗夫特（W.Bruce Croft），马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学特聘教授、ACM会士。他创建了智能信息检索研究中心，发表了200余篇论文，多次获奖，其中包括2003年由ACM SIGIR颁发的Gerard Salton奖。
Donald Metzler，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士，是位于加州Santa Clara的雅虎研究中心搜索与计算机广告组的研究科学家。
Trevor Strohman，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士。他开发了Galago搜索引擎，也是Indri搜索引擎的主要开发者。
Donald Metzler，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士，是位于加州Santa Clara的雅虎研究中心搜索与计算机广告组的研究科学家。
Trevor Strohman，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士。他开发了Galago搜索引擎，也是Indri搜索引擎的主要开发者。
《搜索引擎：信息检索实践》介绍了信息检索中的关键问题，以及这些问题如何影响搜索引擎的设计与实现，很好地兼顾了信息检索理论以及搜索引擎的设计、实现和使用中的知识面广度与深度问题，重点关注于那些对于实现搜索引擎组件以及组件背后的信息检索模型最重要的部分，以及网络上使用的搜索技术。
《搜索引擎：信息检索实践》适合作为高等院校计算机科学或计算机工程专业本科生或研究生的教材。
《搜索引擎：信息检索实践》适合作为高等院校计算机科学或计算机工程专业本科生或研究生的教材。
出版者的话
译者序
前言
第1章 搜索引擎和信息检索
1.1 什么是信息检索
1.2 重要问题
1.3 搜索引擎
1.4 搜索工程师
参考文献和深入阅读
练习
第2章 搜索引擎的架构
2.1 什么是软件架构
2.2 基本的构件
2.3 组件及其功能
2.3.1 文本采集
2.3.2 文本转换
2.3.3 索引的创建
2.3.4 用户交互
2.3.5 排序
2.3.6 评价
2.4 搜索引擎是如何工作的
参考文献和深入阅读
练习
第3章 信息采集和信息源
3.1 确定搜索的内容
3.2 网络信息爬取
3.2.1 抓取网页
3.2.2 网络爬虫
3.2.3 时新性
3.2.4 面向主题的信息采集
3.2.5 深层网络
3.2.6 网站地图
3.2.7 分布式信息采集
3.3 文档和电子邮件的信息采集
3.4 文档信息源
3.5 转换问题
3.6 存储文档
3.6.1 使用数据库系统
3.6.2 随机存取
3.6.3 压缩和大规模文件
3.6.4 更新
3.6.5 BigTable
3.7 重复检测
3.8 去除噪声
参考文献和深入阅读
练习
第4章 文本处理
4.1 从词到词项
4.2 文本统计
4.2.1 词表增长
4.2.2 估计数据集和结果集大小
4.3 文档解析
4.3.1 概述
4.3.2 词素切分
4.3.3 停用词去除
4.3.4 词干提取
4.3.5 短语和n元串
4.4 文档结构和标记
4.5 链接分析
4.5.1 锚文本
4.5.2 PageRank
4.5.3 链接质量
4.6 信息抽取
4.7 国际化
参考文献和深入阅读
练习
第5章 基于索引的相关排序
5.1 概述
5.2 抽象的相关排序模型
5.3 倒排索引
5.3.1 文档
5.3.2 计数
5.3.3 位置
5.3.4 域与范围
5.3.5 分数
5.3.6 排列
5.4 压缩
5.4.1 熵与歧义
5.4.2 Delta编码
5.4.3 位对齐码
5.4.4 字节对齐码
5.4.5 实际应用中的压缩
5.4.6 展望
5.4.7 跳转和跳转指针
5.5 辅助结构
5.6 索引构建
5.6.1 简单构建
5.6.2 融合
5.6.3 并行与分布式
5.6.4 更新
5.7 查询处理
5.7.1 document—at.a.time评价
5.7.2 term—at.a.time评价
5.7.3 优化技术
5.7.4 结构化查询
5.7.5 分布式的评价
5.7.6 缓存
参考文献和深入阅读
练习
第6章 查询与界面
6.1 信息需求与查询
6.2 查询转换与提炼
6.2.1 停用词去除和词干提取
6.2.2 拼写检查和建议
6.2.3 查询扩展
6.2.4 相关反馈
6.2.5 上下文和个性化
6.3 搜索结果显示
6.3.1 搜索结果页面与页面摘要
6.3.2 广告与搜索
6.3.3 结果聚类
6.4 跨语言搜索
参考文献和深入阅读
练习
第7章 检索模型
7.1 检索模型概述
7.1.1 布尔检索
7.1.2 向量空间模型
7.2 概率模型
7.2.1 将信息检索作为分类问题
7.2.2 BM25排序算法
7.3 基于排序的语言模型
7.3.1 查询项似然排序
7.3.2 相关性模型和伪相关反馈
7.4 复杂查询和证据整合
7.4.1 推理网络模型
7.4.2 Galago查询语言
7.5 网络搜索
7.6 机器学习和信息检索
7.6.1 排序学习
7.6.2 主题模型和词汇不匹配
7.7 基于应用的模型
参考文献和深入阅读
练习
第8章 搜索引擎评价
8.1 搜索引擎评价的意义
8.2 评价语料
8.3 日志
8.4 效果评价
8.4.1 召回率和准确率
8.4.2 平均化和插值
8.4.3 关注排序靠前的文档
8.4.4 使用用户偏好
8.5 效率评价
8.6 训练、测试和统计
8.6.1 显著性检验
8.6.2 设置参数值
8.6.3 在线测试
8.7 基本要点
参考文献和深入阅读
练习
第9章 分类和聚类
9.1 分类
9.1.1 朴素贝叶斯
9.1.2 支持向量机
9.1.3 评价
9.1.4 分类器和特征选择
9.1.5 垃圾、情感及在线广告
9.2 聚类
9.2.1 层次聚类和K均值聚类
9.2.2 K近邻聚类
9.2.3 评价
9.2.4 如何选择K
9.2.5 聚类和搜索
参考文献和深入阅读
练习
第10章 社会化搜索
10.1 什么是社会化搜索
10.2 用户标签和人工索引
10.2.1 搜索标签
10.2.2 推测缺失的标签
10.2.3 浏览和标签云
10.3 社区内搜索
10.3.1 什么是社区
10.3.2 社区发现
10.3.3 基于社区的问答
10.3.4 协同搜索
10.4 过滤和推荐
10.4.1 文档过滤
10.4.2 协同过滤
10.5 P2P搜索和元搜索
10.5.1 分布式搜索
10.5.2 P2P网络
参考文献和深入阅读
练习
第11章 超越词袋
11.1 概述
11.2 基于特征的检索模型
11.3 词项依赖模型
11.4 再谈结构化
11.4.1 XML检索
11.4.2 实体搜索
11.5 问题越长，答案越好
11.6 词语、图片和音乐
11.7 搜索能否适用于所有情况
参考文献和深入阅读
练习
参考文献
^ 收 起
译者序
前言
第1章 搜索引擎和信息检索
1.1 什么是信息检索
1.2 重要问题
1.3 搜索引擎
1.4 搜索工程师
参考文献和深入阅读
练习
第2章 搜索引擎的架构
2.1 什么是软件架构
2.2 基本的构件
2.3 组件及其功能
2.3.1 文本采集
2.3.2 文本转换
2.3.3 索引的创建
2.3.4 用户交互
2.3.5 排序
2.3.6 评价
2.4 搜索引擎是如何工作的
参考文献和深入阅读
练习
第3章 信息采集和信息源
3.1 确定搜索的内容
3.2 网络信息爬取
3.2.1 抓取网页
3.2.2 网络爬虫
3.2.3 时新性
3.2.4 面向主题的信息采集
3.2.5 深层网络
3.2.6 网站地图
3.2.7 分布式信息采集
3.3 文档和电子邮件的信息采集
3.4 文档信息源
3.5 转换问题
3.6 存储文档
3.6.1 使用数据库系统
3.6.2 随机存取
3.6.3 压缩和大规模文件
3.6.4 更新
3.6.5 BigTable
3.7 重复检测
3.8 去除噪声
参考文献和深入阅读
练习
第4章 文本处理
4.1 从词到词项
4.2 文本统计
4.2.1 词表增长
4.2.2 估计数据集和结果集大小
4.3 文档解析
4.3.1 概述
4.3.2 词素切分
4.3.3 停用词去除
4.3.4 词干提取
4.3.5 短语和n元串
4.4 文档结构和标记
4.5 链接分析
4.5.1 锚文本
4.5.2 PageRank
4.5.3 链接质量
4.6 信息抽取
4.7 国际化
参考文献和深入阅读
练习
第5章 基于索引的相关排序
5.1 概述
5.2 抽象的相关排序模型
5.3 倒排索引
5.3.1 文档
5.3.2 计数
5.3.3 位置
5.3.4 域与范围
5.3.5 分数
5.3.6 排列
5.4 压缩
5.4.1 熵与歧义
5.4.2 Delta编码
5.4.3 位对齐码
5.4.4 字节对齐码
5.4.5 实际应用中的压缩
5.4.6 展望
5.4.7 跳转和跳转指针
5.5 辅助结构
5.6 索引构建
5.6.1 简单构建
5.6.2 融合
5.6.3 并行与分布式
5.6.4 更新
5.7 查询处理
5.7.1 document—at.a.time评价
5.7.2 term—at.a.time评价
5.7.3 优化技术
5.7.4 结构化查询
5.7.5 分布式的评价
5.7.6 缓存
参考文献和深入阅读
练习
第6章 查询与界面
6.1 信息需求与查询
6.2 查询转换与提炼
6.2.1 停用词去除和词干提取
6.2.2 拼写检查和建议
6.2.3 查询扩展
6.2.4 相关反馈
6.2.5 上下文和个性化
6.3 搜索结果显示
6.3.1 搜索结果页面与页面摘要
6.3.2 广告与搜索
6.3.3 结果聚类
6.4 跨语言搜索
参考文献和深入阅读
练习
第7章 检索模型
7.1 检索模型概述
7.1.1 布尔检索
7.1.2 向量空间模型
7.2 概率模型
7.2.1 将信息检索作为分类问题
7.2.2 BM25排序算法
7.3 基于排序的语言模型
7.3.1 查询项似然排序
7.3.2 相关性模型和伪相关反馈
7.4 复杂查询和证据整合
7.4.1 推理网络模型
7.4.2 Galago查询语言
7.5 网络搜索
7.6 机器学习和信息检索
7.6.1 排序学习
7.6.2 主题模型和词汇不匹配
7.7 基于应用的模型
参考文献和深入阅读
练习
第8章 搜索引擎评价
8.1 搜索引擎评价的意义
8.2 评价语料
8.3 日志
8.4 效果评价
8.4.1 召回率和准确率
8.4.2 平均化和插值
8.4.3 关注排序靠前的文档
8.4.4 使用用户偏好
8.5 效率评价
8.6 训练、测试和统计
8.6.1 显著性检验
8.6.2 设置参数值
8.6.3 在线测试
8.7 基本要点
参考文献和深入阅读
练习
第9章 分类和聚类
9.1 分类
9.1.1 朴素贝叶斯
9.1.2 支持向量机
9.1.3 评价
9.1.4 分类器和特征选择
9.1.5 垃圾、情感及在线广告
9.2 聚类
9.2.1 层次聚类和K均值聚类
9.2.2 K近邻聚类
9.2.3 评价
9.2.4 如何选择K
9.2.5 聚类和搜索
参考文献和深入阅读
练习
第10章 社会化搜索
10.1 什么是社会化搜索
10.2 用户标签和人工索引
10.2.1 搜索标签
10.2.2 推测缺失的标签
10.2.3 浏览和标签云
10.3 社区内搜索
10.3.1 什么是社区
10.3.2 社区发现
10.3.3 基于社区的问答
10.3.4 协同搜索
10.4 过滤和推荐
10.4.1 文档过滤
10.4.2 协同过滤
10.5 P2P搜索和元搜索
10.5.1 分布式搜索
10.5.2 P2P网络
参考文献和深入阅读
练习
第11章 超越词袋
11.1 概述
11.2 基于特征的检索模型
11.3 词项依赖模型
11.4 再谈结构化
11.4.1 XML检索
11.4.2 实体搜索
11.5 问题越长，答案越好
11.6 词语、图片和音乐
11.7 搜索能否适用于所有情况
参考文献和深入阅读
练习
参考文献
^ 收 起
克罗夫特（W.Bruce Croft），马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学特聘教授、ACM会士。他创建了智能信息检索研究中心，发表了200余篇论文，多次获奖，其中包括2003年由ACM SIGIR颁发的Gerard Salton奖。
Donald Metzler，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士，是位于加州Santa Clara的雅虎研究中心搜索与计算机广告组的研究科学家。
Trevor Strohman，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士。他开发了Galago搜索引擎，也是Indri搜索引擎的主要开发者。
Donald Metzler，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士，是位于加州Santa Clara的雅虎研究中心搜索与计算机广告组的研究科学家。
Trevor Strohman，马萨诸塞大学阿默斯特分校博士。他开发了Galago搜索引擎，也是Indri搜索引擎的主要开发者。
《搜索引擎：信息检索实践》介绍了信息检索中的关键问题，以及这些问题如何影响搜索引擎的设计与实现，很好地兼顾了信息检索理论以及搜索引擎的设计、实现和使用中的知识面广度与深度问题，重点关注于那些对于实现搜索引擎组件以及组件背后的信息检索模型最重要的部分，以及网络上使用的搜索技术。
《搜索引擎：信息检索实践》适合作为高等院校计算机科学或计算机工程专业本科生或研究生的教材。
《搜索引擎：信息检索实践》适合作为高等院校计算机科学或计算机工程专业本科生或研究生的教材。
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