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

• 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

• 2.1 信息检索模型概述 • 2.2 一个简单的搜索示例 • 2.3 倒排索引 • 2.4 布尔检索模型 • 2.5 布尔检索模型的优化与扩展

介绍了生物信息学资源的发展趋势。详细介绍了包括基因组数据库、蛋白质序列数据库、蛋白质二级、三级数据库、蛋白质结构分类数据库、核酸和蛋白质结构数据库等各类生物信息学资源的、基本格式、检索方式等。介绍了“整合生物主要内容信息学”的基本概念，较详细地介绍了BLAST软件的内容及使用方法，并学习了几种通用的序列查询软件和对各级序列数据库进行综合查询的基本思路

•从文本分类图像分类 • 如何从图像中获取全局特征？ • 颜色特征、纹理特征、形状特征 • 如何从图像中获取局部特征？ • SIFT: Scale-invariant feature transform •图像分类的几个发展阶段 • Low-level Modelling • Semantic Modelling • Sparse Coding • Deep Learning

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

• 什么是Graphical Model • 定义、示例 • Representation、Inference、Learning • 主题模型与分类 • LSA (Latent Semantic Analysis), 1990 • pLSA (probabilistic Latent Semantic Analysis), 1999 • LDA(Latent Dirichlet Allocation), 2003 • Hierarchical Bayesian model • 主题模型的R语言实现示例

• 聚类概述 • 什么是聚类？在IR中如何用聚类？聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI（Normalized Mutual Information，)、RI（Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法：单连接、全连接 、组平均、质心法

• 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

• 概率基础知识 • 概率排序原理 • 二元假设检验与概率排序原理 • 概率排序的实现方式 • BIM模型 • 二值独立概率模型BIM • BIM排序函数的推导 • RSV的估算方法 • BM25模型