本书是一本讲授信息检索的经典教材。全书共21章，前8章详述了信息检索的基础知识，包括倒排索引、布尔检索及词项权重计算和评分算法等，后13章介绍了一些高级话题，如基于语言建模的信息检索模型、基于机器学习的排序方法和Web搜索技术等。另外，本书还着重讨论了文本聚类技术这一信息检索中不可或缺的组成部分。全书语言流畅，由浅入深，一气呵成。
　　本书适合作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的课程教材，也可供信息检索领域的研究人员和专业人士参考。

第1章　布尔检索
第2章　词项词典及倒排记录表
第3章　词典及容错式检索
第4章　索引构建
第5章　索引压缩
第6章　文档评分、词项权重计算及向量空间模型
第7章　一个完整搜索系统中的评分计算
第8章　信息检索的评价
第9章　相关反馈及查询扩展
第10章　XML检索
第11章　概率检索模型
第12章　基于语言建模的信息检索模型
第13章　文本分类及朴素贝叶斯方法
第14章　基于向量空间模型的文本分类
第15章　支持向量机及文档机器学习方法