信息检索（informagto retrieval) 是从大规模非结构化数据（通常是文本）的集合中找出满足用户信息需求的资料
文档document
所有文档组成“文档集“(collection), 有时也称“语料库”（corpus)
查询(query)
相关的(relevant)
正确率（precision): 返回结果中 真正和信息需求相关的文档所占比例
//给出的结果，多少是真正需求的
召回率（recall): 所有和信息需求真正相关的文档中被检索系统返回的百分比
假如我们建立一个 词项-文档的矩阵：
doc1 doc2 doc3
hello 1 0 1
caeasar 0 0 1
mercy 0 1 0
假如我们有50w个词，100w的文档，那么矩阵的大小就是50w*100w, 太大了，而且这个矩阵很多项多是0，那么就是稀疏矩阵。
建立倒排索引（inverted index)来解决。
如上图，左边称为词项字典（dictionary), 右边成倒排记录（posting), 记录该词项出现在哪些文档中
1.2 构建倒排索引
1 收集需要建立索引的文档
2 将文档换成一个个词条（token), 该过程成为（tokenization)
3 预处理，归一化词项
4对所有文档按照其中出现的词项来建立倒排索引，索引中包括一部词典和一个全体倒排记录表
如下图，先列出词，然后排序，然后生成倒排记录，同事记录文档频率（document frequency)
1.3 布尔查询
比如查询 brutus and calpurnia
也就是取交集。合并算法如下
利用这种排序方法，则需要对倒排记录表排序。
查询优化（ query optimization）
从小到大依次进行处理，如果我们先合并两
个最短的倒排记录表，那么所有中间结果的大小都不会超过最短的倒排记录表。
对于任意的boolean查询，我们必须保存临时结果
boolean查询的一些高级用法：
空格 表示或，&与， /s 同一个句子， /p同一个段落，/k k个词之内，等。可见布尔查询更适合专业人员。
和布尔检索模型相对的是排序检索模型或有序检索模型（ ranked retrieval model）（也即给出排序的结果，现在的搜索模式）。 后者不是具有精确予以的逻辑表达式，而是采用一个或多个词构成自由文本查询（free text query) （也即更复杂）
按照逻辑AND OR的布尔查询会导致召回率与正确率的两个极端，但是很难达到均衡。