信息检索导论 修订版
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
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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
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[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，…
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[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，…
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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。
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
^ 收 起
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
^ 收 起
[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。
^ 收 起
[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。
^ 收 起
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。
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