书名：信息检索导论 修订版  
定价：99.0  
ISBN：9787115514080  
作者：克里斯托夫·曼宁 等  
版次：第1版  
出版时间：2019-07  

内容提要：  

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*新的讲解。

作者简介：  

[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*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&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*级工程师，硕士生导师。

目录：  

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　*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*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*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*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