检索问题可以分为两类：
- ad hoc：数据库基本不变，query会发生变化
- routing：query不怎么变化，数据库和热点在实时更新
搜索方式的进化：线性扫描（太慢）->词项-文档关联矩阵（太大）->倒排索引
建立倒排索引的过程：收集文档->确定文档的格式、编码方式、语种进行识别、确立文档单位->tokenization（英语：词干还原（单复数）、词形归并（时态）、大小写转换等/汉语：分词，去掉停止词）->normalization（同义词）->建立倒排表和词典（词典有哈希表方式（小一点的词典）和搜索树方式两种实现方式，为了可以进行通配符查询，需要建立k-gram 索引、轮排索引）
Query的处理过程：输入的原始query->纠错->tokenization（英语：词干还原（单复数）、词形归并（时态）、大小写转换等/汉语：分词，去掉停止词）->normalization（同义词，拼写校正（基于发音的和书写的），query改写）->查询（由词典找到相应的倒排表，根据逻辑合并倒排表，优化方法是从短的往长的合并，建立跳跃表、n-gram表、短语表）
文档的摘要：静态摘要，动态摘要（为基于关键词上下文(keyword-in-context，简称 KWIC)的结果片段）
进行排序的特征：
- 参数化索引：文档的作者、标题以及出版日期等等
- tf-idf权重计算：tf*idf（亚线性尺度变换、基于最大值的 tf 归一化、回转归一化）
- 余弦相似度
- BM25
快速评分及排序
- 索引去除技术（只考虑那些词项的 idf 值超过一定阈值的文档；只考虑包含多个查询词项(一个特例是包含全部查询词项)的文档）【减少要查询的索引数量】
- 胜者表（对于词典中的每个词项 t，预先计算出 r 个最高权重的文档）【减少要查询的索引数量】
- 静态得分（每篇文档 d 往往都有 一个与查询无关的静态得分 g(d））【减少要查询的索引数量】
- 簇剪枝方法(cluster pruning)（先随机取KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: \sqrt{N)个先导者，再对他们聚类每个由若干个追随者，给定查询先计算与先导者的相似度，在计算最近的相似度的先导者的追随者的相似度）【减少要查询的索引长度】
无序检索结果的评价：正确率，召回率，F 值
有序检索结果的评价方法：
- 插值正确率(interpolated precision)（在某个召回率水平r上的插值正确率定义为对于任意不小于r的召回率水平 r′ 所对应的最大正确率 ）
- MAP(mean average precision)
- 前 k 个结果的正确率(precision at k，可简写成 P@k，缺点是不太稳定)
- R-precision （对于共有|Rel| 篇相关文档查询，而在前|Rel|个返回结果中有 r 篇相关文档，此时的正确率和召回率都为r/|Rel|，定义R-Precision为r/|Rel|）
- ROC
- CG(cumulative gain，累积增益)，一个具体的指标为NDCG(normalized discounted cumulative gain，归一化折损累积增益)。
在线测试：A/B 测试
RF(relevance feedback，相关反馈)的主要思想是，在信息检索的过程中通过用户交互（点击率等）来提高最终的检索效果 。
LTR（learning to rank）：
- NB：线性分类器
- Svm
- Rocchio：kmean类似，线性分类器
- kNN：非线性
- 在基于语言模型(简记为 LM)的检索（关键词生成文章的概率）