本章主要解决以下问题：

本章主要介绍一些启发式的方法，用来快速的找到符合与某个询问较为相关的K个文档，找到的文档中并非完全包含最相关topk，但我们会返回与真实topk分数接近的K个文档。

a. 索引去除优化： 只考虑包含询问中多个查询项的文档， 或者只考虑包含词项超过一定idf阈值的文档。

b. 胜者表 对倒排表中的每个词项， 找到与该此项最相关的t个文档， 然后在之后的查询中，对于每个词项只考虑t个打分最高的文档，即对于一个查询， 我们只需要在该查询包含的词项对应的 N* t个文档中选出topk即可，其中N为该查询包含的词项数目。

c. 文档的静态得分 结合胜者表使用， 可以通过文档的静态评分作为每个词项选择前t个文档的依据。 其中文档的静态评分代表文档的质量， 如网站用户对该网站的评价等。如下图所示： d. 簇剪枝 利用文档向量进行聚类运算， 然后通过选出 ( N ) \sqrt(N) ( ​N)个聚类中心，期望上是每个聚类中会包含 ( N ) \sqrt(N) ( ​N)个文档，其中 N为文档数目。然后选择离query最近的聚类中心作为候选项， 在这 ( N ) \sqrt(N) ( ​N)个文档中选择topk个离query最近的文档。

a. 层次化索引： 如上图所示， 通过分数划分成不同的层级，检索的时候从上往下检索，直到找到K个候选文档为止。

b. 词项邻近性： 查询中的词项在文档中的距离越近，该文档的评分应该越高。至于如何去评定词项临近的分数， 需要使用机器学习的内容。

c. 评分函数的计算: 同上， 综合为一个文档打分，需要考虑静态分数， query与文档的相似度， 词项临近性等多种因素， 根据应用的不同偏重性， 可以制定手工规则来综合为文档进行打分， 也可以将以上的分数都看做特征，然后将这些特征输入到机器学习模型做打分。

d. 信息检索系统的组成： 在文档端： 索引建立到非精确检索 在用户端： 从拼写纠正到检索， 到通过机器学习算法来对文档进行排序打分。

a. 布尔查询 显然向量空间模型可以支持单个词项的布尔查询，但多个词项组合的布尔查询表达式，由向量空间模型这种累加分数的方式不太容易实现。 b. 通配符查询 可以将通配符先进行解析，解析出通配符可能代表的查询词项，然后将所有可能的词项作为候选query去查询， 最后综合所有query的查询结果。 因此向量空间模型可以解决 c. 短语查询： 由于向量空间模型不考虑短语之中各个词项的相对位置，因此向量空间模型不适用于短语查询。