Введение в информационный поиск — это первый учебник, в котором наряду с классическим поиском рассматриваются веб-поиск, а также классификация и кластеризация текстов. Учебник написан с точки зрения информатики и содержит современное изложение всех аспектов проектирования и реализации систем сбора, индексирования и поиска документов, методов оценки таких систем, а также введение в методы машинного обучения на базе коллекций текстов. 

Несмотря на то что учебник задуман как вводный курс по информационному поиску, он будет интересен исследователям и профессионалам. Полный набор слайдов для лекций и упражнений, сопровождающих книгу, доступен в сети веб.

Предисловие авторов книги к русскому изданию 

Мы рады предоставленной возможности написать краткое предисловие к русскому изданию книги Introduction to Information Retrieval. Поскольку оригинальное издание вышло в 2008 году, важность поиска по текстовым и другим неструктурированным информационным источникам к текущему моменту еще больше возросла. Этот поиск важен и как техническая задача, и как главная часть социального и делового взаимодействия людей в современном информационном мире. Прошедший период представляет собой захватывающий период широкого распространения блогов, микроблогов и социальных сетей, а также все более широкого применения инструментов, использующих методы машинного обучения и более глубокую интерпретацию текстов.

Об авторах 

Кристофер Д. Маннинг (Christofer D. Manning) — профессор компьютерных наук в Станфордском университете (Stanford University). 

Прабхакар Рагхаван (Prabhakar Raghavan) — директор департамента Yahoo! Research и профессор-консультант по компьютерным наукам Станфордского университета. 

Хайнрих Шютце (Hinrich Schutze) — заведующий кафедрой теоретической  вычислительной лингвистики Института обработки текстов на естественных языках (Университет Штутгарта).


Оглавление книги

 Введение в информационный поиск. Кристофер Д. Маннинг

Предисловие  

Глава 1. Булев поиск 

Глава 2. Лексикон и списки словопозиций 

Глава 3. Словари и нечеткий поиск 

Глава 4. Построение индекса 

Глава 5. Сжатие индекса 

Глава 6. Ранжирование, взвешивание терминов и модель векторного пространства

Глава 7. Ранжирование в полнофункциональной поисковой системе 

Глава 8. Оценка информационного поиска 

Глава 9. Обратная связь по релевантности и расширение запроса  

Глава 10. XML-поиск 

Глава 11. Вероятностная модель информационного поиска 

Глава 12. Языковые модели для информационного поиска 

Глава 13. Классификация текстов и наивный байесовский подход 

Глава 14. Классификация в векторном пространстве 

Глава 15. Метод опорных векторов и машинное обучение на документах 

Глава 16. Плоская кластеризация 

Глава 17. Иерархическая кластеризация 

Глава 18. Разложение матриц и латентно-семантическое индексирование 

Глава 19. Основы поиска в вебе 

Глава 20. Обход и индексирование веба 

Глава 21. Анализ ссылок 

Библиография