1. ranked retrieval
是free text queries形式，不需要query语言，直接输入要找的单词就可以
2. 做rank的前提是可以进行排序，如Jaccard Coefficient
jaccard(A, B) =|A∩B|/|A∪B|，即两者重复的单词数量比上二者总共的单词数量
jaccard(A, A)=1, jaccard(A, B)=0 if A∩B=0
但是这个方法并没有考虑一个单词出现的次数；很少出现的单词比大量出现的单词更具代表性，但是这个方法并没有考虑到这一点
3. bag of words model：将每句话打散成独立的单词，不关注单词出现的顺序
4. term frequency: tft,d指的是单词t在文章d中出现的次数
5. document frequency即一个单词在多少个文章中出现过；inverse document frequency即idf指的是log(N/dft)，N是一共的文章数量，用它除去document frequency
单词出现的次数越少，idf越大
6. tf-idf weighting
对query与文章同时求tf-idf，然后求两者之间的差距
但是不能直接用欧几里得公式，要用下面的公式
7. 计算cosine score的最后一步要除以length，即normalization；然后取top
简单理解就是对每一个query，求每个文章对应的score，取top
8. document使用lnc，代表log形式，no idf，用了cosine normalization
query使用ltc，代表log形式，使用idf，用了cosine normalization
9. effienct cosine ranking
快速计算+减少需要计算的数量
优化1：unweighted queries，即不对query本身进行计算，只看document本身，加快速度
优化2：max heap，binary tree的一种，父节点一定大于子节点，但是左右两个子节点的大小没有规定。构建的时间复杂度为O(n)，找到前K个最大的值的复杂度为O(K*log(n))，因为每次遍历的时候走到最下面一层的复杂度为log(n)，需要找到前K个
优化3：min heap，将最小的data放在最上面，即子节点总是大于父节点；tree形成之后，只要将位于root的最小的点pop掉就可以了；时间复杂度为O(n*log(k)+k*log(k))
10. query processing
document-at-a time：一个document一个document的处理，即对于query中的第一个term，首先处理array中的第一个文章，结束之后处理第二个。。。
term-at-a-time：一个term一个term的处理，首先处理inverted list中的第一个term，将出现该term的所有document都处理完再做别的term
第二个磁盘利用率更好一些
conjunctive TAAT：所有单词都出现在document中才能进入rank，只重合了一个单词不算。如在第一个term中，只有第一个document与第四个document存在该term，在剩下的term中，第2、3个document就不予考虑了
conjunctive DAAT：先做Boolean查找再做rank，即先将指针指向第一个document中的每个term，若term均存在则计入分数，然后指针指向下一个document中的每个term，若有不存在的则不再考虑这个document
11. maxscore methods：将每个term的最大值从大到小排序，假设要求top3，r‘是top3中最低的分数，若其中一个term的最大值比r'要小
any doc scores higher than r' must contains at least one of the first 2 keywords
即根据top rank求出一个阈值，不考虑比阈值小的document
12. 其他改进方法
1）generic approach
k<A<<N，保证绝大多数的K都能在A中被找到，对空间进行压缩
1.a) high-idf query terms only：只考虑比较稀有的单词
2.a) 3 of 4 query：只有所查询的四个单词中的3个均出现在document中，就可以
3.a) 计算每个term里面weight最高的document ID，取r个，其余的不考虑
2）static quality scores：用其他方法进行排序，赋予document ID意义，如按照权威性，即是否由权威媒体发布的消息
这样做的目的是检索过程中，可能由于时间设置提前结束搜索，设置权威性可以优先获取这些可信的信息
3） high and low list：high listk可以类比成champion list，当high list不能够产生足够的candidate的时候，从low list中进行提取
4）cluster：若有N个document，随机选取根号N个document作为leaders，对每个非leaders的文章，计算nearest leader。查找文章的时候先查找leaders，然后查找其对应的document
5）query parser：若要搜索ABC，A、B、C各代表一个term，首先搜索ABC，若是数量不够继续搜索AB+BC，还是不够搜索A+B+C