教材
原版：Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press，C.D. Manning. link
中文翻译版：信息检索导论，人民邮电出版社，王斌译
课程安排
| 内容摘要 | 课件下载 |
|---|---|
| 绪论。 信息检索的由来，历史和发展。信息检索与其他学科的关系。信息检索的基本概念和内容。课程要求和说明。 |
第 1 章 |
| 布尔检索及倒排索引。 字符串匹配及倒排索引。布尔查询处理及其优化。扩展的布尔操作。短语查询的处理。布尔检索模型及其扩展。 |
第 2 章 |
| 词典查找及扩展的倒排索引 支持词典快速查找的数据结构(哈希表、二叉树等)。支持通配查询处理的索引结构。支持拼写或发音纠错处理的索引结构。 |
第 3 章 |
| 索引的构建 文本预处理。一般构建过程。基于块排序的构建过程。单遍内存式扫描构建方法。分布式及动态索引方法。 |
第 4 章, 第 1 讲 |
| 索引的压缩 词项的统计特性。词典的压缩。倒排记录表的压缩。 |
第 4 章, 第 2 讲 |
| 向量空间模型 向量空间模型及词项权重计算机制。 |
第 5 章，第 1 讲 |
| 检索系统 检索中的快速评分和排序，检索系统的一般构成。 |
第 5 章，第 2 讲 |
| 矩阵分解应用 矩阵分解在信息检索、推荐系统中的应用 |
教材第18章 |
| 检索的评价 效率和效果的评价。查全率和查准率。其他效果评价方法。用户体验及结果摘要。相关评测语料和评测会议。 |
第 6 章 |
| 相关反馈和查询扩展 相关反馈和伪相关反馈。查询扩展及重构。全局方法及局部方法。 |
第 7 章 |
| 概率模型 概率基础知识，概率排序原理，BIM模型和BM25模型。 |
第 8 章 |
| 基于语言建模的检索模型 语言模型，语言模型如何应用到IR系统中。 |
第 9 章 |
| 文本分类(文本分类及朴素贝叶斯方法) 什么是文本分类，朴素贝叶斯分类器的生成模型、性质，特征选择，文本分类的评价。 |
第10章，第 1 讲 |
| 文本分类(基于向量空间的文本分类) 基于向量空间的分类，Rocchio方法，kNN方法，线性分类器。 |
第10章，第 2 讲 |
| 文本分类(支持向量机及机器学习方法) SVM(支持向量机)，深度学习，卷积神经网络，自动编码器，受限波尔兹曼机，深度置信网络。 |
第10章，第 3 讲 |
| 文本分类（概率图及主题模型） 什么是Graphical Model？常见的Graphical Model；主题模型与分类：LSA、pLSA、LDA |
第10章，第 4 讲 |
| 文本聚类 聚类概述，K-均值聚类，聚类评价，层次聚类。 |
第11章 |
| Web搜索 Web搜索基础，Web采集，链接分析。 |
第12章 |
| 图像分类的算法思想 |
第13章 |
| 总复习 |
总复习 |
| 复习题[68题] |
复习题[68题] |
课后思考题
| 序号 | 作业内容 |
|---|---|
| 第1次作业 | 教材第1章，习题1.5，1.8 教材第2章，习题2.4，2.6，2.10 教材第4章，习题4.2，4.3，4.4，4.10 |
| 第2次作业 | 教材第5章，习题5.5，5.8 γ编码为什么是通用性编码？ γ编码对倒排索引进行压缩能达到多高的压缩比？ |
| 第3次作业 | 教材第6章，习题6.10，6.15，6.17，6.19 |
| 第4次作业 | 教材第7章，习题7.3，7.5，7.7 |
| 第5次作业 | 教材第8章，习题8.8，8.9 教材第9章，习题9.3，9.4，9.7 |
实验要求
| 资料类别 | 资料名称及链接 |
|---|---|
| 实验要求 | 实验内容说明
实验示例下载 |
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