در این درس به معرفی سامانه‌های بازیابی اطلاعات پرداخته می‌شود. ابتدا به عملیات شاخص‌گذاری و مدل بازیابی اطلاعات بولین پرداخته می‌شود. سپس مدل فضای برداری و نمایش tf-idf مطرح می‌شود و در مورد تکنیک‌های سرعت بخشی به امتیازدهی و مرتب‌سازی اسناد بحث می‌شود. در ادامه مدل‌های احتمالاتی بازیابی اطلاعات معرفی می‌شوند و مفاهیم دسته‌بندی و خوشه‌بندی اسناد و همچنین یادگیری ترتیب‌دهی مطرح می‌شود. سپس موتورهای جست‌وجوی وب معرفی و اجزای مهمی نظیر خزشگر، تحلیل گراف اسناد و تشخیص اسناد مشابه مورد بررسی قرار می‌گیرند.

• مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات
• معرفی سامانه‌های بازیابی اطلاعات بولین و نحوه‌ی شاخص‌گذاری (indexing)
• پیش‌پردازش اسناد: عملیات متنی و نرمال‌سازی واژه‌ها
• بازیابی اطلاعات به صورت مقاوم (tolerant)
  • پرسمان‌های wild-card
  • تصحیح غلط املایی (spelling correction)
• شاخص‌گذاری بلوکی و توزیع شده (distributed)
  • Map-Reduce
• فشرده‌سازی شاخص
  • فشرده‌سازی دیکشنری
  • فشرده‌سازی شاخص به روش‌های بایت-متغیر و گاما
• مدل فضای برداری (Vector Space Model) و نمایش tf-idf
• امتیازدهی و رتبه‌بندی اسناد (بهبود زمانی)
• ارزیابی سامانه‌های بازیابی اطلاعات و معرفی معیارهای ارزیابی
• مدل‌های بازیابی اطلاعات احتمالاتی
• مدل‌های زبانی (Language models)
• دسته‌بندی اسناد
  • دسته‌بند Naïve Bayes
  • دسته‌بندهای خطی
• خوشه‌بندی اسناد
  • خوشه‌بندی k-means
  • خوشه‌بندهای سلسله‌مراتبی
• یادگیری رتبه‌بندی اسناد (learning to rank)
• موتورهای جستجوی وب
  • خزشگر (crawler)
  • تشخیص اسناد مشابه (near-duplicate)
  • تحلیل گراف لینک‌ها و پیدا کردن PageRank
• تعبیه کلمات
• سامانه‌های پیشنهاددهنده

• آزمون میان‌ترم: ۲۵٪
• آزمون پایانی: ۳۵٪
• پروژه: ۲۵٪
• آزمون‌های کوتاه: ۱۵٪