Information Retrieval

IIR 교재 장별 주제와 시험 범위(ch1~7), 불리언 검색, 구문·근접 질의, k-gram 색인, 색인 구성과 압축, Zipf 법칙, 벡터 공간 모델, 순위 검색, 언어 모델, 텍스트 분류, 클러스터링, 링크 분석

정보검색의 정의, 정형·비정형 데이터, 불리언 검색 모델, 구글의 검색 방식과 순위, grep의 한계, 단어-문서 결합 행렬과 비트 연산, token과 term, 희소 행렬, 역색인(사전·포스팅·포스팅 리스트), 역색인 만드는 단계와 df, AND 질의 처리, 포스팅 리스트 교집합 알고리즘, 불리언 모델 평가, Westlaw 근접 연산자, 질의 최적화(df 오름차순), OR 질의 크기 어림

문서 파싱(형식·언어·문자 집합), 색인 단위, word·term·token·type, 정규화와 동치류, 토큰화, 숫자·날짜, 대소문자 통일, 불용어, 표제어 추출과 어간 추출, 포터 알고리즘, 스테머 비교, 재현율과 정밀도, skip pointer와 IntersectWithSkips, skip 간격(√P), 구문 질의, biword 색인, positional 색인, 근접 검색, PositionalIntersect, combination scheme

term vocabulary와 dictionary, 고정 길이 배열, 해시와 트리, 이진 트리, B-tree, wildcard 질의, 거꾸로 B-tree, permuterm index, k-gram index와 후처리, edit distance, Levenshtein과 Damerau-Levenshtein, 동적 계획법, weighted edit distance, 철자 교정(isolated word·context-sensitive), k-gram overlap, hit 기반 교정, Peter Norvig 교정기, Soundex

AI 생성IR 하드웨어 제약, 디스크 seek, Reuters RCV1, BSBI, 외부 정렬, 블록 병합, SPIMI, 블록별 해시 사전, 분산 색인, master·parser·inverter, split, term-partition, segment file, MapReduce, term-partitioned와 document-partitioned 색인, 동적 색인, main + aux 색인, 무효화 비트 벡터, logarithmic merge, positional 색인 구성