又名余弦相似度，代码如下：
import math
def cos_dist(a, b):
if len(a) != len(b):
return None
part_up = 0.0
a_sq = 0.0
b_sq = 0.0
for a1, b1 in zip(a,b):
part_up += a1*b1
a_sq += a1**2
b_sq += b1**2[……]
这章想看很久了，信息检索最核心的东西：检索模型(Retrieval Models)！
1、信息检索发展45年来的核心问题：让人们找到所需要的信息。
2、理想很丰满，但现实很骨感，我们现在只能做好一件事情：对文档进行排序，让最相关的排在前面—-这就是信息检索模型。
3、检索模型的成功应用，让1990s间，检索效果提升了100%以上。
4、说到“文档相关”，有两组需要区分的概念：
(1)话题相关 or 用户相关。用户相关显然是最理想的情况，但一般很难实现，多数情况，还是[……]
参考文章：Normalize URL path python
首先说下什么叫URL拼接，我们有这么一个HTML片段：
<a href=”../../a.html”>click me</a>
做为一只辛苦的爬虫，我们要跟踪到这个click me指向的页面，假设这个片段来自：http://www.xxxdu.com，那么目标页面是什么呢？
显然不是
http://www.xxxdu.com/../../a.html
而是
http://www.xxxdu[……]
Ranking with Indexes
本章内容：索引结构
1、每个系统都需要对应的数据结构(data structures)。信息检索中最常用的数据结构是：倒排索引(inverted index)。
2、本章的另外一个主题是：查询处理(Query processing)，即如何让查询使用索引的数据。
3、抽象检索模型：
(1)一篇文档被转化为对应的词项(index terms)，形成不同的特征(features)
(2)主题特征(topical features)[……]
Topic:Processing Text…
本章主题：文本处理
1、本章的主题:文本变换(Text Transformation)和文本处理(Text Processing)
2、将单词(Words)转化为可建索引的词项(Terms)的形式。
3、最懒的方法是:什么都不处理，这样，所有词都可以且只能被精确匹配。这样，诸如大小写、词形变换等导致的单词，就无法被检索出来。
4、分词(Tokenization):将段落转化为Words的过程。
5、归一化(St[……]