信息检索基础信息检索是指通过计算机系统从大规模的信息资源中获取有用的、相关的和准确的信息的过程。
在信息爆炸时代，信息检索的重要性越来越突出。
本文旨在介绍信息检索的基础知识，包括检索模型、检索评价以及检索技术。
一、检索模型检索模型是信息检索系统中的基本框架，它描述了用户如何提出查询并获取相关文档。
常见的检索模型有布尔模型、向量空间模型和概率检索模型。
1. 布尔模型布尔模型基于布尔代数，将查询和文档都表示为由逻辑操作符（AND、OR、NOT）连接的词项。
用户通过在查询中使用逻辑操作符来指定信息需求，系统根据查询与文档的逻辑关系进行匹配和检索。
2. 向量空间模型向量空间模型基于向量空间理论，将查询和文档都表示为向量。
每个向量的维度是词项，向量的值表示对应词项的权重。
用户的查询和文档都被映射到向量空间中，并通过计算查询向量与文档向量之间的相似度来进行检索排序。
3. 概率检索模型概率检索模型基于概率论，通过估计查询和文档之间的相关性概率来进行检索。
常见的概率检索模型有BM25模型和语言模型。
BM25模型利用词项频率和文档长度进行计算，语言模型则将检索看作是从语言模型中生成查询和文档的过程。
二、检索评价检索评价是衡量信息检索系统效果的重要方法，常见的评价指标有召回率、准确率、F1值和平均准确率（MAP）。
1. 召回率召回率是衡量检索系统找到相关文档比例的指标，计算公式为：召回率=找到的相关文档数/相关文档总数。
召回率越高，系统找到相关文档的能力越强。
2. 准确率准确率是衡量检索系统返回的文档中真正相关的比例的指标，计算公式为：准确率=真正相关的文档数/返回的文档总数。
准确率越高，系统返回的文档质量越高。
3. F1值F1值综合考虑了召回率和准确率，计算公式为：F1值=2*（召回率*准确率）/（召回率+准确率）。
F1值越高，系统综合检索能力越好。
4. 平均准确率（MAP）MAP是针对多个查询的评价指标，计算公式为：MAP=（查询1的准确率+查询2的准确率+...+查询n的准确率）/查询总数。
