《网络信息检索》课程教学大纲

1、网络信息检索课程教学大纲一、课程基本信息课程名称（中文）网络信息检索课程名称（英文）NetworkInformationRetrieval课程类别1：专业选修课课程性质2选修授课语言3双语授课学期第6学期学分2课程学时及分配总学时讲课实验课外3222100适用专业计算机科学与技术教材信息检索系统导论，机械工业出版社，刘挺，2008年信息检索导论，人民邮电出版社，克里斯托夫曼宁，2019年授课学院计算机与软件学院先修课程高等数学、线性代数、概率统计、数据结构、算法设计与分析、面向对象程序设计后续课程无课程简介课程基本定位：本课程是计算机科学与技术专业选修课程，是将本专业基础课知识学以致用的一门应

2、用型课程。该课程从基础到应用，从理论到实践，从经典算法到研究成果，全面地介绍信息检索的各项核心技术。培养学生分析问题和解决问题的能力，培养学生学以致用的主观能动性，同时为从事信息检索方面的技术工作和科学研究奠定初步基础。核心学习结果：通过本门课程的学习，能够详细阐述检索模型、文本操作技术、文本的索引和搜索技术、查询处理相关的技术、测技术等，能够掌握检索的基本实现原理，掌握搜索引擎的关键技术。针对设计或开发的信息检索解决方案，能够通过理论证明、实验仿真或者系统实现等多种科学方法说明其有效性和合理性，并对解决方案的实施质量进行分析，通过信息综合得到合理有效结论。主要教学方法： 讲授、案例、实验、专

3、题研讨大纲更新时间2020年8月注：1.课程类别：选填“通识核心课/通识拓展课/通修课/学科基础课/专业主干课/专业选修课/专业实践/素质拓展”2.课程性质：选填“选修/必修”3.授课语言：选填“中文/双语/全英文或其他语种”二、课程目标序号课程目标（参考培养目标、毕业要求、课程定位）支撑毕业要求指标点1达成途径1.1掌握检索的基本实现原理，掌握搜索引擎的关键技术。讲授、实验、案例、专题研讨。1.2掌握检索模型、文本操作技术、文本的索引和搜索技术、查询处理相关的技术、测技术等。讲授、实验、案例、专题研讨。1.3针对设计或开发的信息检索解决方案，能够通过理论证明、实验仿真或者系统实现等多种科学方

4、法说明其有效性和合理性，并对解决方案的实施质量进行分析，通过信息综合得到合理有效结论。讲授、实验、案例、专题研讨。2.1具有编程实现信息检索核心算法的能力。讲授、实验、案例、专题研讨。2.2能够合理有效地组织、存储和处理数据，正确地进行算法设计、分析和评价。讲授、实验、案例、专题研讨。2.3能够就复杂的信息检索系统的搭建，在学习小组中，充分发挥组织、协调能力，与小组成员有效沟通，合作解决问题讲授、实验、案例、专题研讨。3.1具有自主学习、终身学习以及自我完善的意识。实验、专题讨论。注：1.支撑毕业要求指标点：选填项。需要进行专业认证，有毕业要求指标点可参照的课程必填，无明确毕业要求指标点可参照

5、的可不填。三、理论教学内容章标题教学内容学时思政融入点1学生学习预期成果2教学方式3课程目标第一章信息检索概述2在教学中融入家国情怀、自主创新。通过课程学习，培养和鼓励学生创新意识和家国情怀，更大程度上激发青年学生的制度自信、道德自信、理论自信以及文化自信，把学生培养成爱党爱国，敢于创新的技术人才。了解信息检索的历史及现况；理解信息检索的概念及意义；了解信息检索的体系结构；了解信息检索的发展趋势及面临的挑战；了解国内外主要的搜索引擎；了解信息检索的应用。讲授、案例、专题研讨目标1.1第二章信息检索评价2理解信息检索评价的概念与目的；了解信息检索评价的难点；掌握“pooling”方法；掌握准确率

6、和召回率的概念与计算方法；掌握RR与MRR的概念与计算方法；了解其他测度方法；了解国际评测方法；掌握MAP方法。讲授、案例、实验、作业目标1.1第三章信息检索模型3掌握布尔模型、向量空间模型及扩展的布尔模型；知道概率模型和基于语言模型的信息检索模型的区别和联系；了解基于本体的信息检索模型和基于隐性语义索引的信息检索模型。讲授、案例、实验、作业目标1.2第四章检索的改进技术3在教学中融入社会责任、科研精神。通过给学生介绍几位我国自然语言处领域著名的学者在汉字及少数名族语言方面做出的卓越贡献，引导学生秉承科研精神、社会责任，用心学习基础理论，为将来的专业学习和工作打下坚实的基础。掌握包括分词、断词

7、等文本处理方法；掌握基于倒排索引和基于签名档的检索；掌握模式匹配方法。讲授、案例、实验、作业目标1.2第五章查询操作2掌握向量空间模型中的反馈与查询重构方法、概率模型中的反馈与查询重构、布尔模型中的反馈与查询重构；理解伪相关反馈、隐式相关反馈；掌握查询扩展方法。讲授、案例、作业目标1.2第六章Web检索3了解web检索的历史与web检索系统结构；掌握信息采集方法；掌握网页预处理方法；掌握链接分析算法。讲授、案例、实验、作业目标1.1第七章文本分类与聚类3理解文本分类与聚类的概念；掌握文本特征的提取方法；掌握贝叶斯分类、KNN分类及决策树分类；掌握K均值及层次聚类方法。讲授、案例、实验、作业目标

8、1.1第八章信息过滤2了解信息过滤的需求和概念；掌握信息过滤的基本结构；掌握信息过滤的方法；理解个性化检索的概念及方法。讲授、案例、作业目标1.3第九章问答系统2介绍网络信息检索领域内的各级各类竞赛情况，鼓励学生勇于打开创新之门，同时培养学生实事求是、踏实严谨、独立思考的科学素养。了解问答系统的历史；了解问答系统的分类；了解问答系统的基本体系框架。讲授、案例、作业目标1.3注：1.思政融入点：至少写3条，简述该课程教学中将思政教育内容与专业教育内容有机融合的知识点（下同）。 2.学生学习预期成果：描述学生在学完本节内容后应获得的知识、能力或素养水平（下同） 3.教学方式:包括讲授、讨论、案例、

9、演示等，但不限于所列，根据课程实际需要列举四、实践（实验或实习）教学1编号实验或实习项目名称教学内容学时实验或实习类型2思政融入点学生学习预期成果课程目标1信息检索评价算法实现编程实现准确率和召回率的计算，并封装为函数，定义函数的输入与输出；通过白盒测试验证所实现函数的正确性。2验证掌握信息检索的准确率与召回率的计算；能够设计合理的函数输入、输出，并保证算法的正确性。目标2.22向量空间模型算法实现编程实现空间向量模型，将其封装为函数，定义函数的输入与输出；通过白盒测试验证所实现函数的正确性。2验证掌握空间向量模型的概念；掌握TF-IDF的计算方法；掌握内积及余弦相似度计算方法；能够设计合理的

10、函数输入、输出，并保证算法的正确性。目标2.13文本处理方法实现编程实现断词（英文）、形态还原、提取词干及去除停用词，最终输出文本的向量表示，将上述方法封装为函数，定义函数的输入与输出；通过白盒测试验证所实现函数的正确性。2验证掌握英文文本的断词方法、形态还原方法、词干提取方法，以及去除停用词的方法；能够设计合理的函数输入、输出，并保证算法的正确性。目标2.1目标2.24PageRank算法实现编程实现PageRank算法，将其封装为函数，定义函数的输入与输出；通过白盒测试验证所实现函数的正确性。2验证掌握PageRank算法的流程；能够设计合理的函数输入、输出，并保证算法的正确性。目标2.1

11、目标2.35贝叶斯分类编程实现贝叶斯分类算法，实现文本的分类；将其封装为函数，定义函数的输入与输出；通过白盒测试验证所实现函数的正确性。2验证掌握贝叶斯分类理论；能够设计合理的函数输入、输出，并保证算法的正确性。目标2.1目标2.3注：1.此表可用于课内实践教学环节或某门综合实践课程2.实验类型：选填”验证性/综合性/设计性”；实习类型：选填“认识实习/生产实习/毕业实习”五、课程评价（一）考核内容、考核方式与课程目标对应关系课程目标考核内容课程目标在各考核方式中占比1课程作业课程实验期末考试目标1.1是否掌握信息检索的基本实现原理与关键技术。40%45%目标1.2是否掌握检索模型、文本操作、

12、文本索引、查询处理等技术。40%45%目标1.3是否掌握分析信息检索解决方案有效性与合理性的能力。20%10%目标2.1是否具有编程实现信息检索核心算法的能力。25%目标2.2是否具有有效处理数据、正确设计算法的能力。25%目标2.3在实践环节中，充分发挥组织、协调能力，与小组成员有效沟通，合作解决问题。25%目标3.1课程讨论环节和分组实验环节是否能够反映自主学习、终身学习以及自我完善的意识。25%合计100%100%100%各考核方式占总成绩权重（自行赋值）10%20%70%注：1. 课程目标在考核方式及占比：主要根据课程目标自行设计和制定多元化考核方式，表中所列仅为参考（红色数据可删除）

13、。但所列考核方式必须覆盖全体学生，可根据当学期具体教学情况酌情调整。2. 各考核方式占总成绩权重：根据课程实际情况对各考核方式占总成绩的权重予以赋值。（二）考核方式评分标准1课程作业评分标准课程目标评分标准（分数段划分可根据课程需要自行设计）占比90-100（优）80-89（良）70-79（中）60-69（及格）0-59（不及格）10%目标1.1能够深入理解信息检索的基本实现原理与关键技术。能够较好地理解信息检索的基本实现原理与关键技术。能够理解信息检索的基本实现原理与关键技术。基本理解信息检索的基本实现原理与关键技术。不理解信息检索的基本实现原理与关键技术。目标1.2能够深入理解检索模型、文

14、本操作、文本索引、查询处理等技术。能够较好地理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。能够理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。基本理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。不理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。目标1.3能够就复杂的信息检索系统的搭建，在学习小组中，充分发挥组织、协调能力，与小组成员有效沟通，合作解决问题。能够就复杂的信息检索系统的搭建，在学习小组中，发挥组织、协调能力，与小组成员沟通，合作解决问题。能够就复杂的信息检索系统的搭建，在学习小组中，与小组成员沟通，合作解决问题。能够就复杂的信息检索系统的搭建，在学习小组中，与小组成员沟通

15、，协助解决问题。未能就复杂的信息检索系统的搭建，在学习小组中，与小组成员沟通，协助解决问题。2课程实验评分标准课程目标评分标准占比90-100（优）80-89（良）70-79（中）60-69（及格）0-59（不及格）20%目标2.1具有很强的编程实现信息检索核心算法的能力。具有较强的编程实现信息检索核心算法的能力。具有一般的编程实现信息检索核心算法的能力。基本具有编程实现信息检索核心算法的能力。不具有编程实现信息检索核心算法的能力。目标2.2具有很强的处理数据、正确设计算法的能力。具有较强的处理数据、正确设计算法的能力。具有一般的处理数据、正确设计算法的能力。基本具有处理数据、正确设计算法的能

16、力。不具有处理数据、正确设计算法的能力。目标2.3具有很强的编程实现信息检索核心算法的能力。具有较强的编程实现信息检索核心算法的能力。具有一般的编程实现信息检索核心算法的能力。基本具有编程实现信息检索核心算法的能力。不具有编程实现信息检索核心算法的能力。目标3.1具有很强的编程实现信息检索核心算法的能力。具有较强的编程实现信息检索核心算法的能力。具有一般的编程实现信息检索核心算法的能力。基本具有编程实现信息检索核心算法的能力。不具有编程实现信息检索核心算法的能力。3期末考试评分标准（笔试类评分标准可在大纲中按以下格式予以说明，也可在通过“试卷分析表”予以说明）课程目标评分标准占比90-100（

17、优）80-89（良）70-79（中）60-69（及格）0-59（不及格）70%目标1.1能够深入理解信息检索的基本实现原理与关键技术。能够较好地理解信息检索的基本实现原理与关键技术。能够理解信息检索的基本实现原理与关键技术。基本理解信息检索的基本实现原理与关键技术。不理解信息检索的基本实现原理与关键技术。目标1.2能够深入理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。能够较好地理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。能够理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。基本理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。不理解检索模型、文本操作、文本索引、查询处理等技术。目标1

18、.3能够深入掌握分析信息检索解决方案有效性与合理性的能力。能够较好地掌握分析信息检索解决方案有效性与合理性的能力。能够掌握分析信息检索解决方案有效性与合理性的能力。基本掌握分析信息检索解决方案有效性与合理性的能力。不能掌握分析信息检索解决方案有效性与合理性的能力。注：考核方式和课程目标在考核方式中占比应与“（一）考核内容、考核方式与课程目标对应关系”一致。所列考核环节，除了笔试类均须依次给出评分标准，格式同上。笔试类课程考核评分标准可以在本课程大纲里进行说明，也可以通过提交“试卷分析表”予以说明。五、参考书目及学习资料1. 信息检索系统导论，机械工业出版社，刘挺，2008年。2. 信息检索导论，人民