中国科学技术大学：《信息检索与数据挖掘》课程教学资源（课件讲稿）第10章 文本分类（基于向量空间的文本分类）

• 矩阵分解及隐性语义索引 • 关于词项-文档矩阵 • 线性代数基础 • 矩阵分解与低秩逼近 • IR中的隐性语义索引 • 矩阵分解的计算机实现 • 推荐系统 • 推荐系统的兴起 • 推荐系统的基本方法 • 示例：UV分解用于音乐推荐

• 语言模型 • 什么是概率语言模型？如何比较两个模型？ • 怎样由文档生成语言模型？ • 语言模型的种类 • 语言模型如何应用到IR 中？ • 查询似然模型(Query Likelihood Model) • 平滑的方法：线性插值LM • 扩展的LM 方法

• 查询优化概述 • 相关反馈(relevance feedback) • 相关反馈概述 • Rocchio 相关反馈算法 • 隐式相关反馈 • 伪相关反馈 • 相关反馈的假设条件及评价方法 • 查询扩展(Query expansion)

❷ 结果排序的重要性 ❸ 结果排序的实现 ❹ 完整的搜索系统

中国科学技术大学：《信息检索与数据挖掘》课程教学资源（课件讲稿）第4章 索引构建与索引压缩 4.2 索引压缩

如何建立词项词典？ 文档解析：格式？语言？编码方式？ 词条化：词条（Tokens）/词项（Terms） 停用词：停用词表？查表法 or 基于文档频率 词项归一化：等价类同义词扩展表 词形归并：am, are, is be 词干还原：去除单词两端词缀、Porter算法 如何实现倒排记录表？ • 跳表:跳表指针(位置、个数、更新问题） • 短语查询 • 二元词索引扩展的二元词索引：词性标注 • 位置信息索引邻近查询 • 增加倒排记录表 • 混合索引机制

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