• 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）

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）

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（文本分类及朴素贝叶斯方法）

• 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

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）课程要求（论文阅读&研讨）

• 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

• 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 检索系统的评价概述 ❸ 无序检索结果的评价 ❹ 有序检索结果的评价 ❺ 为IR系统构建测试集 ❻ 检索结果的展示

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