本書は,従来の古典的な情報検索から,最近のウエブの情報検索までの基礎をわかりやすく扱った,網羅的で最先端の入門書である。
最初に,文書の前処理,インデックス化,逆インデックス,重み付け,スコア付け,検索システムの評価といった,情報検索の基礎,特にサーチエンジンに関わる話題をとりあげる。
次に,より先進的な話題として,関連性のフィードバックやクエリー拡張を用いた検索の強化手法,構造化された文書からの情報検索,文書のスコア付けにおける確率論の応用といった話題をとりあげる。
その後に,カテゴリー集合への分類問題,クラスター化の問題といった,様々な形の機械学習と数値手法を取り扱う。
最後に,ウエブサーチの問題を扱う。
情報検索に関わる,マーケティングから情報管理,コンピュータや言語情報に関連した理学系,工学系,経営系の学生・研究者・技術者にとって有用な1冊となるだろう。