计算机领域一半是理论，一半是在理论基础之上的应用。要想深入地掌握某个方面的应用，就需要先学习那方面的理论。
“搜索”是应用，其背后的理论是 "Information Retrieval"。学习理论的最佳途径是读该领域的书籍和论文。上一周大概看了《Introduction to Information Retrival》这本书的前面几章，在此简单地总结。
名词解释
Information need
人们为什么要搜索？因为有需求。这种需求被称为“信息需求”。搜索技术正是满足人们信息需求背后的技术。
Search Index
Index 是集中存放文本信息的地方。它的结构、构建、更新、使用是搜索技术的核心部分。
Document
Document 是人们搜索时希望获取的信息单元。比如对于百度、Google 来讲，一个网页就是一个 Document。在论坛里搜索时，Document 则对应于一篇帖子。
Query
用户的 Information Need 的形式是：告诉搜索引擎自己想要搜索什么内容，搜索引擎返回若干符合要求的 Document。“想要搜索什么内容”，就是 Query。Query 可以很简单：最基本的 Query，如搜索所有包含“苹果”的 Document。也可以更复杂一点：搜索包含”苹果“但不包含”梨子“的Document。当然，还可心更复杂地多....
Token
一个 Document 里的信息在被加入到 Index 之前需要先被分解为 token。粗略的讲，一个 token 就是一个词语。比如“我喜欢苹果”这句话里就有三个 token: “我”， “喜欢”， 和“苹果”。
Term
一个 Document 可能包含多个同样的 token 。去掉重复的 token，这个集合中的每个元素就叫一个 term。比如 “我喜欢我家”，有四个 token，“我”，“喜欢”，“我”，“家”；但只有三个 terms：“我”，“喜欢”，“家”。
Vocabulary/Dictionary
Term 的集合称为这个集合的 vocabulary 或者 dictionaray。
Posting/Postings list
在 Index 中。为了快速搜索到包含某个 term 的所有 Document，一个 term 会有一个包含该 term 的所有的 document 的 ID 列表，这个列表称为 postings list. 其中每个元素，或者更确切的说，每一个 (term, DocID) 对，称为一个 posting