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封面图片为英国伯明翰塞尔福瑞吉百货大楼，其极具线条感的轮廓外型优美，犹如水波的流动。其外表悬挂了1.5万个铝碟，创造出一种极具现代气息的纹理装饰效果，有如夜空下水流的波光粼粼，闪烁于月光之下，使建筑的商业氛围表现到极致。设计该建筑的英国“未来系统建筑事物所”，将商场内部围合成一个顶部采光的中庭，配以交叉的自动扶梯，使购物环境呈现出一种凝聚的向心力和商业广告的展示效应。作为英国第二商业城市伯明翰的建筑地标，人们称该建筑为“未来的百货商店”。因其设计构思的前卫性，该建筑获得2004年英国皇家建筑学会的“建筑设计奖”和2004年“英国皇家工艺美术委员会奖”等多个奖项。

本书从计算机科学领域的角度出发，介绍了信息检索的基础知识，并对当前信息检索的发展做了回顾，重点介绍了搜索引擎的核心技术，如文档分类和文档聚类问题，以及机器学习和数值计算方法。书中所有重要的思想都用示例进行了解释，生动形象，引人入胜，实现了理论与实战的完美结合。

本书的三位作者均是信息检索领域的顶级专家，两位来自学术教育界，一位来自硅谷业界，使本书既具备深厚的理论基础，又代表了尖端科技水准。因此，该书甫一出版，即被奉为该领域的权威著作，备受瞩目。目前已被众多世界名校采用为信息检索课程的教材。

Christopher D. Manning，1989年毕业于澳大利亚国立大学，1995年获斯坦福大学语言学博士学位，曾先后在卡内基-梅隆大学、悉尼大学教授语言学，1999年起任斯坦福大学计算机科学和语言学副教授，其主要研究方向是统计自然语言处理、信息提取与表示，以及文本理解和文本挖掘等。

Prabhakar Raghavan，毕业于印度理工学院，后获加州大学伯克利分校计算机科学博士学位，自2005年起担任Yahoo！研究中心负责人，同时也是斯坦福大学计算机科学系顾问教授。其主要研究方向是文本及Web数据挖掘、组合优化、随机算法等，此前曾任Verity公司CTO，在IBM研究院担任过管理工作。

Hinrich Schütze，斯坦福大学博士，现任斯图加特大学自然语言处理研究所理论计算语言学主任。他在美国硅谷工作过多年，曾担任过Enkata公司首席科学家。

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　贝努利模型 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　 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 231
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 287
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shingling 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
T21.1　Web图T 316
T21.2　PageRankT 318
21.2.1　马尔科夫链 318
21.2.2　PageRank的计算 320
21.2.3　T面向主题的PageRankT 322
T21.3　Hub网页及Authority网页T 325
T21.4　参考文献及补充读物T 329
参考文献 331
索引 356
· · · · · · (收起)