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第1章 引言 1
第2章 檢索模型與算法 7
2.1 嚮量空間模型 8
2.1.1 相似度計算舉例 11
2.1.2 相似度 13
2.2 概率檢索模型 14
2.2.1 簡單的詞項權重 15
2.2.2 非二值獨立模型 24
2.2.3 泊鬆模型 25
2.2.4 文檔片段 29
2.2.5 概率模型的關鍵問題 30
2.3 語言模型 32
2.3.1 平滑 33
2.3.2 語言模型舉例 34
2.4 推理網絡 40
2.4.1 相關背景 41
2.4.2 鏈接矩陣 42
2.4.3 相關性排序 44
2.4.4 推理網絡實例 45
2.5 擴展布爾檢索 47
2.5.1 引入查詢權重 48
2.5.2 擴展為任意數量的查詢詞 48
2.5.3 自動插入布爾邏輯 49
2.6 LSI 49
2.6.1 LSI舉例 50
2.6.2 選擇較優的k值 52
2.6.3 與其他檢索模型比較 52
2.6.4 可能的擴展 52
2.6.5 運行時性能 52
2.7 神經網絡 52
2.7.1 嚮量空間 53
2.7.2 相關反饋 53
2.7.3 學習與調整 54
2.7.4 概率檢索 54
2.7.5 基於片段的概率檢索 55
2.7.6 聯閤權重 55
2.7.7 文檔聚類 56
2.8 遺傳算法 56
2.8.1 文檔錶示形式 58
2.8.2 查詢權重的自動賦值 58
2.8.3 自動生成帶權重的布爾查詢 59
2.9 模糊集檢索 59
2.9.1 布爾檢索 60
2.9.2 使用概念層次 62
2.9.3 采用區間和提升效率 62
2.10 本章小結 63
2.11 練習題 64
第3章 檢索實用策略 65
3.1 相關反饋 66
3.1.1 基於嚮量空間模型的相關反饋 67
3.1.2 基於概率模型的相關反饋 68
3.2 聚類 73
3.2.1 結果集聚類 74
3.2.2 層次聚類 74
3.2.3 不采用預定義矩陣的聚類方法 75
3.2.4 在層次聚類結果中進行查詢 77
3.2.5 效率方麵 77
3.3 基於段落的檢索 78
3.3.1 基於標記的段落劃分方法 78
3.3.2 動態段落劃分方法 79
3.3.3 閤並基於段落的相似度 79
3.4 n元語法 80
3.4.1 D’Amore與Mah方法 80
3.4.2 Damashek算法 81
3.4.3 Pearce與Nicholas方法 81
3.4.4 Teufel 81
3.4.5 Cavnar和Vayda 82
3.5 迴歸分析 82
3.6 同義詞錶 84
3.6.1 自動構建同義詞錶 84
3.6.2 使用人工構建的同義詞錶 90
3.7 語義網絡 91
3.7.1 距離計算方法 92
3.7.2 基於“概念”擴展查詢詞 95
3.7.3 基於約束激活擴散的排序 95
3.8 語言解析 96
3.8.1 單個詞 96
3.8.2 簡單短語 97
3.8.3 復雜短語 97
3.9 本章小結 100
3.10 練習 100
第4章 CLIR 102
4.1 簡介 102
4.1.1 資源 102
4.1.2 評測 103
4.2 跨越語言障礙 103
4.2.1 查詢翻譯 104
4.2.2 文檔翻譯 105
4.2.3 短語翻譯 105
4.2.4 譯文的選擇 105
4.2.5 翻譯刪減技術 107
4.3 跨語言檢索模型與算法 107
4.3.1 CLIR中的語言模型 107
4.3.2 雙語語料庫方法 112
4.3.3 可比語料庫方法 113
4.4 跨語言檢索實用策略 117
4.4.1 跨語言檢索的相關反饋 117
4.4.2 詞乾還原 118
4.4.3 n元語法模型 120
4.4.4 音譯名 120
4.4.5 命名實體識彆 121
4.4.6 檢索融閤 122
4.5 本章小結 122
4.6 練習題 123
第5章 檢索效率優化 124
5.1 倒排索引 124
5.1.1 構建倒排索引 126
5.1.2 壓縮倒排索引 127
5.1.3 變長索引壓縮 129
5.1.4 基於倒排錶大小的變長壓縮 130
5.1.5 索引剪枝 132
5.1.6 在構建索引前對文檔重新排序 132
5.2 查詢處理 133
5.2.1 倒排索引的修訂 133
5.2.2 部分結果集檢索 134
5.2.3 簡化嚮量空間 135
5.3 簽名文件 136
5.4 重復文檔檢測 138
5.4.1 精確重復檢測 139
5.4.2 近似重復檢測 139
5.5 本章小結 141
5.6 練習題 142
第6章 結構化數據與文本的融閤 143
6.1 關係模型迴顧 145
6.2 相關工作進展 150
6.2.1 獨立係統的融閤 150
6.2.2 自定義運算符 151
6.2.3 NFN方法 152
6.2.4 使用標準SQL進行文獻搜索 153
6.3 信息檢索作為關係應用 153
6.3.1 預處理 155
6.3.2 實施案例 156
6.3.3 布爾檢索 158
6.3.4 鄰近搜索 161
6.3.5 使用標準SQL計算相關度 162
6.3.6 相關反饋在關係模型中的實現 164
6.3.7 關係信息檢索係統 164
6.4 使用關係模式進行半結構化搜索 165
6.4.1 背景 165
6.4.2 使用靜態關係模式支持XML-QL 165
6.4.3 存儲XML元數據 166
6.4.4 跟蹤XML文檔 167
6.4.5 INDEX關係 167
6.5 多維數據模型 168
6.6 協同器 168
6.6.1 因特網協同器 168
6.6.2 內聯網協同器 169
6.7 本章小結 171
6.8 練習題 171
第7章 並行信息檢索 172
7.1 並行文本掃描搜索 172
7.1.1 文本硬件掃描 173
7.1.2 並行簽名文件 174
7.2 並行索引 176
7.2.1 在連接機上實現並行索引 176
7.2.2 連接機的倒排索引 178
7.2.3 在DAP上實現並行索引 179
7.2.4 並行索引劃分 179
7.2.5 在CM-5機上實現並行倒排索引算法 180
7.2.6 在倒排錶上執行布爾操作 180
7.2.7 作為RDBMS應用的並行檢索 180
7.2.8 並行索引小結 181
7.3 聚類與分類 181
7.4 大型的並行信息檢索係統 182
7.4.1 PADRE 182
7.4.2 並行信息檢索框架 182
7.4.3 PLIERS 182
7.5 本章小結 183
7.6 練習題 184
第8章 分布式信息檢索 185
8.1 分布式檢索的理論模型 186
8.1.1 集中式信息檢索係統模型 186
8.1.2 分布式信息檢索係統模型 187
8.2 Web搜索 189
8.2.1 Web搜索引擎評測 189
8.2.2 高準確率檢索 189
8.2.3 查詢日誌分析 190
8.2.4 PageRank算法 190
8.2.5 Web搜索引擎的效果提升 191
8.3 結果融閤 191
8.4 P2P信息係統 192
8.5 其他的體係結構 194
8.5.1 共享磁盤體係結構 195
8.5.2 分布式磁盤體係結構 195
8.6 本章小結 195
8.7 練習題 195
第9章 總結與下一步研究方嚮 197
參考文獻 203
索引 229
· · · · · · (收起)