Introduction to Information Retrieval

짧게 IIR이라고도 불리우는 책이 계속 출간 연기가 되다가 드디어 출간이 되었다.
사실 이 책은 몇일 전까지만 해도 올해 8월중에 출간을 목표로 하고 있었다. 하지만 오늘 찾아보니 지난 7일에 출간하였더라.

서둘러 amazon에서 주문을 마치고 글을 쓴다.

이 책에 대한 극찬들이 하도 많아서 나열하기도 힘들다. ㅎㅎ

책의 draft가 어떻게 변해가는지 꾸준히 지켜봤었다.
약 10개월 전의 책 내용하고 현재 공개된 draft 내용하고 상당히 많은 부분이 추가 되거나 삭제 되었다는것을 알 수 있어서 이 책이 출간한 완간본은 어떤 내용이 될지 상당히 궁금하다. 현재 draft도 여러 편집의 흔적들이 남아 있는 걸로 봐서 지금의 draft하고도 많은 변화가 있을거라는걸 예상하고 있다.

책의 서문에 이런 추천사가 있었다.

“This is the first book that gives you a complete picture of the complications that arise in building a modern web-scale search engine. You’ll learn about ranking SVMs, XML, DNS, and LSI. You’ll discover the seedy underworld of spam, cloaking, and doorway pages. You’ll see how MapReduce and other approaches to parallelism allow us to go beyond megabytes and to efficiently manage petabytes.”

-Peter Norvig, Director of Research, Google Inc.

Ranking SVM은 Vector space 모델 뒤에 잠깐 나올걸로 알고 있는데 내용이 더 추가 되었나? 뭐 이건 봐야 할거 같구.
MapReduce는 어느 부분에 나왔었지? 기억이 가물가물…..

역시나 검색책으로서는 가장 최신의 검색에 쓰일만한 Machine Learning과 분산 컴퓨팅의 종합선물세트를 가지고 있는건 사실이다.
내가 볼때는 Machine Learning이나 Data Mining 책으로도 손색이 없을정도라고 생각한다. 훌륭한 예제로 ‘검색’이 쓰이는 ML, DM 책 말이다.
예제도 훌륭하지만 어려운 개념을 쉽게 나같은 외국인이 읽기에 쉬운 영어로 써놓았다는 장점이 있다.
정말 대단한 책이 아닐수 없다.

검색으로 밥벌어먹고 사시는 분들하고 앞으로 검색 하실 분들! 
이 책은 반드시 필독서가 될테니 어서어서 주문하시고 열심히 공부하세요. ^^

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