Введение в информационный поиск

Содержание книги «Введение в информационный поиск»:

• 10 Таблица обозначений
• 17 Предисловие
  • 21 Благодарности
• 23 Глава 1. Булев поиск
  • 24 1.1. Пример информационного поиска
  • 28 1.2. Первая попытка создать инвертированный индекс
  • 31 1.3. Обработка булевых запросов
  • 35 1.4. Сравнение расширенной булевой модели и ранжированного поиска
  • 38 1.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 41 Глава 2. Лексикон и списки словопозиций
  • 41 2.1. Схематизация документа и декодирование последовательности символов
  • 44 2.2. Определение лексикона терминов
  • 57 2.3. Быстрое пересечение инвертированных списков с помощью указателей пропусков
  • 60 2.4. Словопозиции с координатами и фразовые запросы
  • 66 2.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 69 Глава 3. Словари и нечеткий поиск
  • 69 3.1. Поисковые структуры для словарей
  • 72 3.2. Запросы с джокером
  • 76 3.3. Исправление опечаток
  • 82 3.4. Фонетические исправления
  • 84 3.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 85 Глава 4. Построение индекса
  • 85 4.1. Основы аппаратного обеспечения
  • 87 4.2. Блочное индексирование, основанное на сортировке
  • 91 4.3. Однопроходное индексирование в оперативной памяти
  • 93 4.4. Распределенное индексирование
  • 96 4.5. Динамическое индексирование
  • 99 4.6. Другие типы индексов
  • 101 4.7. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 103 Глава 5. Сжатие индекса
  • 104 5.1. Статистические характеристики терминов в информационном поиске
  • 108 5.2. Сжатие словаря
  • 113 5.3. Сжатие инвертированного файла
  • 123 5.4. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 127 Глава 6. Ранжирование, взвешивание терминов и модель векторного пространства
  • 128 6.1. Параметрические и зонные индексы
  • 134 6.2. Частота термина и взвешивание
  • 137 6.3. Модель векторного пространства для ранжирования
  • 143 6.4. Варианты функций tf–idf
  • 149 6.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 151 Глава 7. Ранжирование в полнофункциональной поисковой системе
  • 151 7.1. Эффективное ранжирование
  • 159 7.2. Компоненты информационно-поисковой системы
  • 162 7.3. Влияние операторов языка запросов на ранжирование в векторном пространстве
  • 164 7.4. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 165 Глава 8. Оценка информационного поиска
  • 165 8.1. Оценка информационно-поисковой системы
  • 167 8.2. Стандартные тестовые коллекции
  • 168 8.3. Оценка неранжированных результатов поиска
  • 171 8.4. Оценка ранжированных результатов поиска
  • 177 8.5. Оценка релевантности
  • 181 8.6. Более широкая точка зрения: качество системы и ее полезность для пользователя
  • 183 8.7. Сниппеты
  • 185 8.8. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 189 Глава 9. Обратная связь по релевантности и расширение запроса
  • 189 9.1. Обратная связь по релевантности и псевдорелевантности
  • 200 9.2. Глобальные методы для переформулирования запроса
  • 204 9.3. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 207 Глава 10. XML-поиск
  • 209 10.1. Основные концепции языка XML
  • 213 10.2. Проблемы, связанные с XML-поиском
  • 217 10.3. Модель векторного пространства для XML-поиска
  • 221 10.4. Оценка XML-поиска
  • 225 10.5. Методы XML-поиска, ориентированные на текст и на данные
  • 227 10.6. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 231 Глава 11. Вероятностная модель информационного поиска
  • 232 11.1. Основы теории вероятностей
  • 233 11.2. Принцип вероятностного ранжирования
  • 234 11.3. Бинарная модель независимости
  • 241 11.4. Вероятностные модели и некоторые модификации
  • 245 11.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 247 Глава 12. Языковые модели для информационного поиска
  • 247 12.1. Языковые модели
  • 252 12.2. Модель правдоподобия запроса
  • 258 12.3. Сравнение языкового моделирования с другими подходами к информационному поиску
  • 259 12.4. Расширения языковых моделей
  • 260 12.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 263 Глава 13. Классификация текстов и наивный байесовский подход
  • 266 13.1. Классификация текстов
  • 267 13.2. Наивная байесовская классификация текстов
  • 272 13.3. Модель Бернулли
  • 274 13.4. Свойства наивной байесовской модели
  • 279 13.5. Выбор признаков
  • 287 13.6. Оценка классификации текстов
  • 293 13.7. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 295 Глава 14. Классификация в векторном пространстве
  • 297 14.1. Представление документов и меры близости в векторном пространстве
  • 298 14.2. Метод Роккио
  • 302 14.3. Метод k ближайших соседей
  • 307 14.4. Линейные и нелинейные классификаторы
  • 311 14.5. Классификация с несколькими классами
  • 314 14.6. Компромисс между смещением и дисперсией
  • 321 14.7. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 323 Глава 15. Метод опорных векторов и машинное обучение на документах
  • 323 15.1. Метод опорных векторов: случай линейно разделимых классов
  • 330 15.2. Расширения модели опорных векторов
  • 338 15.3. Проблемы, связанные с классификацией текстовых документов
  • 344 15.4. Методы машинного обучения для поиска по запросу
  • 349 15.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 353 Глава 16. Плоская кластеризация
  • 354 16.1. Кластеризация в информационном поиске
  • 358 16.2. Формулировка задачи
  • 359 16.3. Оценивание кластеризации
  • 363 16.4. Метод К-средних
  • 370 16.5. Кластеризация, основанная на моделях
  • 376 16.6. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 379 Глава 17. Иерархическая кластеризация
  • 380 17.1. Агломеративная иерархическая кластеризация
  • 383 17.2. Кластеризация методами одиночной и полной связи
  • 390 17.3. Агломеративная кластеризация на основе усреднения по группе
  • 392 17.4. Кластеризация методом центроидов
  • 393 17.5. Оптимальность агломеративной иерархической кластеризации
  • 396 17.6. Нисходящая кластеризация
  • 397 17.7. Именование кластеров
  • 399 17.8. Вопросы реализации
  • 401 17.9. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 403 Глава 18. Разложение матриц и латентно-семантическое индексирование
  • 403 18.1. Обзор сведений из линейной алгебры
  • 407 18.2. Матрицы «термин–документ» и сингулярные разложения
  • 409 18.3. Малоранговые аппроксимации
  • 411 18.4. Латентно-семантическое индексирование
  • 417 18.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 419 Глава 19. Основы поиска в вебе
  • 419 19.1. Основы и история
  • 421 19.2. Характеристики веба
  • 426 19.3. Реклама как экономическая модель
  • 428 19.4. Опыт пользователей поисковых систем
  • 430 19.5. Размер индекса и оценка его размера
  • 434 19.6. Нечеткие дубликаты и алгоритм шинглов
  • 438 19.7. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 439 Глава 20. Обход и индексирование веба
  • 439 20.1. Обзор
  • 440 20.2. Обход веба
  • 449 20.3. Распределение индексов
  • 450 20.4. Серверы проверки ссылочной связности
  • 453 20.5. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 455 Глава 21. Анализ ссылок
  • 455 21.1. Веб как граф
  • 457 21.2. Метод PageRank
  • 466 21.3. Порталы и авторитетные источники
  • 472 21.4. Библиография и рекомендации для дальнейшего чтения
• 473 Библиография
• 506 Предметный указатель