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多媒体搜索引擎DriveHQPPT课件

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使用搜索引擎课件.ppt

使用搜索引擎课件.ppt
▪例如：雅虎，国内的搜狐、新浪、网易等。
用英文双引号（“”）或书名号《》将关键词括起来 技巧4：不要拘限于同一个搜索引擎 每一个搜索引擎都有自己的特长 技巧5：细化搜索条件 搜索条件越具体，返回的结果就越精确
目录索引类搜索引擎
目录索 引类搜
索引擎
目录检索服务适用于按指定主题查找信息。它将各种各 样的信息按主题分成一些大类，再按其细目一级级分成 小类，直到相关信息所在的网址。类似于在图书馆按分 类目录查找所需要的书目一样。只是按目录分类的网站 链接列
❖不用口语作为关键词 ❖使用两个或两个以上的关键词
例如：多少级以上的地震会造 成破坏？ a)4.5级 b)5级 c)6级
❖注意关键词表述的准确性
关键词：震级 造成破坏
全文搜索引擎使用技巧
技巧1：提炼关键词 提炼具有代表性和指示性的词作为搜索关键词 技巧2：用好逻辑符号 用“and”、“or”、“not”等逻辑符号提高搜索效率 技巧3：索工具软件
1.进入搜索引擎站点的主页
2.在搜索结果的页面中 查找需要的信息或网站
3.单击搜索
关键词的使用
我们在搜索栏内输入的名字，在搜索引擎中称为关键词
关键词是获取良好搜索结果的前提，正确使用关键词， 可以缩小我们的搜索范围。
关键字越少，搜索出的结果越多，因此可以使用多个关 键字来缩小查询范围小。多个关键字之间可以用空格分 隔。
导入：
现在有两位校外来访者甲和乙要找我们学 校的学生A和B，其中甲只知道学生A的姓 名；而乙知道学生B在一号楼第二层第三间 教室里的第四排最左边的座位上。
问题：假如让同学们去找这两 位同学，你能不能找的到，怎 样找到？
找A可利用学校的校园广播帮助找到；
找B可直接到一号楼第二层第三间教室 的第四排最左边的那个位子找到。

多媒体搜索引擎DriveHQ课件

多媒体搜索引擎DriveHQ课件

17
查询结果处理
• 结果排序
• 用户评价
• 根据用户在查询结果中的点击来度量网站与关键字的相关 性
• 需要巨量的用户记录 • 跟踪较困难
• 同行评议
• 根据同行对文档质量的评价来度量网站与关键字的相关性
• 谁是同行？ • Internet
2020/11/13
多媒体搜索引擎DriveHQ
18
查询结果处理
多媒体搜索引擎
查询结果处理
多媒体搜索引擎DriveHQ
查询结果处理
• 查询的特征
•短
• 英语：平均2.5词，80% < 3词
• 不精确
• “华师大” 你想要什么？
• 只使用简单语法
• 有几个用户懂布尔代数？
• 大多数查询将返回大量的结果
• “华师大”：174万
2020/11/13
多媒体搜索引擎DriveHQ
在1%文档中出现的词：D/Dt = 100 idft = log(100) > 0
2020/11/13
多媒体搜索引擎DriveHQ
9
查询结果处理
• 结果排序
• 2.tf-idf
• 用idf为权重的加权词频和
sq,d tft,didtf tq
文档中一个词的重要性
tt 1 fit 1 d ,tt 2 fi ft 2 d ,. tt n f . fi.t n d , f文档矢量
2020/11/13
多媒体搜索引擎DriveHQ
16
查询结果处理
• 结果排序
• 2.tf-idf
• “王婆卖瓜自卖自夸”
• 文档的优劣程度不可能通过文档本身来评价 • 通过文档本身的内容对文档排序的方法不可靠 • 谁可以评价文档的优劣？

多媒体搜索引擎-DriveHQ

多媒体搜索引擎-DriveHQ

2019年4月7日
Multimedia Search Engine
14
搜索引擎技术
索引
找到与某个语义相关的文档

倒排文件 B树，Hash表
快速找到

更快

并行查找，限时合并
2019年4月7日
Multimedia Search Engine
15
搜索引擎技术
输入
获取用户的需求
关键字检索 分类浏览

显示
组织相关信息输出给用户

相关项列表

重要性排序：PageRank 摘要
2019年4月7日
Multimedia Search Engine
16
搜索引擎技术
尚存在的问题
输入：关键字检索并不方便

假设1：用户很清楚自己需要什么

可能例外：新闻检索，多媒体检索

Yahoo： Wal-mart
新浪：$2.35B 联想：$6.11B

来源：,
2019年4月7日 Multimedia Search Engine
2008.2.21
8
为什么关注搜索引擎
搜索引擎现状
尚存在的问题
理解：计算机并不真正理解文档的内容

多媒体文档

只能理解很小一部分语义
去除垃圾内容(广告、目录等) 提取结构化信息 信息之间的关联

文本文档

2019年4月7日
Multimedia Search Engine
18
搜索引擎技术
尚存在的问题
显示
综合信息提取与表示 海量信息表示 直观方便浏览

第7章搜索引擎使用技巧精品PPT课件

第7章搜索引擎使用技巧精品PPT课件
27
BUA Librar
具体内容请实际体体验。
为方便学习与使用课件内容， 课件可以在下载后自由调整
Learning Is To Achieve A Certain Goal And Work Hard, Is A Process To Overcome Various Difficultie引擎，每天 响应来自138个果。“一下”已经成 为人们进行搜索的新名词。
地图搜索技巧• 地图• 搜狗地图• 谷歌地 • 图片搜索
BUA Library
计算机网络如互联网上的信息的软 件程序。用户 输入搜索项目，通常是通过录入一个关键词或短 语，搜索引擎通过扫描被搜索的计算机和计算机 网络，或者分解（分析）它们数据的索引，返回 万维网 站点、个人电脑文件或文档的列表。搜索 引擎完成搜索任务大致经历以下三个环节： 1.抓取； 2.索引； 3.排序。
7.1.2 搜索引擎分类 按照搜索引擎工作原理的不同，可以把它 们分为三个基本类别：全文搜索引、目录 索引和元搜索引擎。 1.全文索引； 2.目录索引； 3.元搜索引擎； 4.其他非主流搜索引擎形式：
第7章 搜索引擎使用技巧
搜索引擎是指以人工或网络机器人软件 的方法采集、标引Web资源和其他类型的 网络资源，并将索引信息内容存储于大型 数据库中，以Web网站的方式提供给其他 网络用户查询的信息服务系统，是目前人 们利用网络信息最有效的工具。
7.1 搜索引擎简介
7.1.1 搜索引擎工作原理 搜索引擎是帮助用户查找存储在个人电脑、

多媒体搜索引擎-DriveHQ

多媒体搜索引擎-DriveHQ

高斯贝叶斯分类器
j
E X arg max PX | E c j PE c j
X ~ N , PX | E c j 1 e
1 X j 2

T j X j
2 n / 2 j
1 2
2019年1月5日
Machine Learning
13
概率分类器

贝叶斯定理在分类问题中的应用

Naï ve Bayes问题

高斯贝叶斯分类器


参数多：协方差矩阵参数个数是维数的平方 可采用naï ve假设 分布不一定是高斯的 /tutorials/dtree.html

后验概率：果因


贝叶斯定理通过可观察量求解不可观察量
P X i | E PE P E | X i P X i
2019年1月5日
Machine Learning
6
概率分类器

P X i | E PE P E | X i P X i
贝叶斯定理在分类问题中的应用
机器学习与数据挖掘
数学方法与理论（2）
分类算法

不可分问题（2）
解决方法2：概率分类器
2019年1月5日
Machine Learning
2
分类算法

概率分类器
P(c1|X)
P(c2|X)
(P(c1|Xk)>P(c2|Xk))? c1| c2
如何获得？
2019年1月5日 Machine Learning 3
j
2019年1月5日 Machine Learning 7

最大后验概率准则

多媒体搜索引擎DriveHQ课件

多媒体搜索引擎DriveHQ课件

Multimedia Search Engine
31
特征降维
多模特征的降维
同质特征可以方便地使用PCA
同质特征内部是已经归一化的 例：直方图，像素值，等等

异质特征不能简单地进行PCA
不同的归一化导致不同的主分量 异质特征之间没有归一化


例：颜色直方图和“粗糙度”如何归一化？
2018年11月17日 Multimedia Search Engine 22
特征提取
形状特征
轮廓的高维特征
把轮廓坐标转换成一维复数序列一维复函数 可以进行傅立叶变换，提取频率特征 傅立叶描述子

2018年11月17日
Multimedia Search Engine
23
特征提取
T z k ak H
27
特征降维
主分量分析
var z1 z z1
2 1 i, j 2
ai1a j1 H i H j ai1a j1 H i H j ai1a j1 H i H j H i H j
i, j

i, j

ai1a j1Sij
i, j T a1 Sa1
2018年11月17日
Multimedia Search Engine
30
特征降维
主分量分析
如果H是线性相关的：S是降秩的

特征矢量个数小于维数降维

无信息损失
如果H各维相关性大，但没有达到完全相关
有很小的特征值对应的特征矢量可以去除 降维，有信息损失

2018年11月17日
Sa1 a1 0
S I a1 0

多媒体搜索引擎-DriveHQ

机器学习与数据挖掘
复习
机器学习基本过程

机器学习是一个复杂的过程

离线过程（训练过程） 在线过程（应用过程）
数学方法
原始数据
人工分析
训练样本
机器学习
模型 离线过程 在线过程
决定性步骤 尚无有效的理论指导
2019年4月6日 Machine Learning
新数据 结果
2
样本准备

对象分割

2019年4月6日
Machine Learning
10
试题形式

题量

三道大题 不要长篇大论，切中要害即可 不需数学公式，论述物理含义

回答技巧

2019年4月6日
Machine Learning
11
样本准备

特征选择

降维的目的与意义 特征选择指数 特征选择算法

增量法、减量法、模拟退火/遗传算法

主分量分析
2019年4月6日
Machine Learning
5
样本准备

样本选择

训练样本失衡问题 失衡训练样本上的机器学习

Cost-sensitive learning 样本采样 规则过滤
2019年4月6日
Machine Learning
6
分类

线性分类器 分类器训练的几何方法

方程组求解 SVM
贝叶斯分类器 GMM-EM
Machine Learning 7

概率分类器

2019年4月6日
回归


回归问题 参数式方法 非参数式方法

多媒体搜索引擎-DriveHQ



半监督学习（Semi-supervised learning）

部分训练样本有人工标注

利用廉价的未标注样本提高学习性能 特殊的半监督学习：待分类样本可批处理，则把待分类样 本作为未标注样本加入学习过程
Machine Learning 4

传导学习（Transduction）

2019年1月6日
特征矢量
分类模型 如何获得W?
2019年1月6日 Machine Learning
W
13
分类算法

线性分类器

获得权矢量W的方法

先验知识


例：苹果圆度接近1，香蕉圆度接近0 用T=0.7可作为合适的分类权重
如何改进？ 通过事先标注好的样本计算优化的W

难以普遍采用


训练的方法

2019年1月6日
Machine Learning 3

回归


聚类

2019年1月6日
机器学习的数学方法与理论

机器学习方法的主要类型

有监督学习（Supervised learning）

所有训练样本都有人工标注 所有训练样本没有标注（大多数聚类算法）

无监督学习（Unsupervised learning）
Machine Learning
14
分类算法

分类算法的训练

几何方法

利用样本的分布求分类(超)平面

方程组求解法

/data/upfile/2006126104839216.PPT

神经网络（感知器算法） /tutorials/neural.html SVM /tutorials/svm.html

多媒体搜索引擎-DriveHQ



一个西欧语言的分词可能需要数十条正则式

2019年4月9日
Multimedia Search Engine
8
分词
问题
Francisco 1个词？2个？ San Francisco-Las Vegas 德语复合名词不加空格
San

Lebensversicherungsgesellschaftsangestellter
申
手工或半手工构造 一般使用查询扩展实现
2019年4月9日
Multimedia Search Engine
30
语言问题
拼写矫正(spell
object

correction)
pbject/ibject
OCR: Dbject
方法1：编辑距离(edit

distance)
把一个词通过基本编辑操作转变成另一个词需要 的操作个数
Multimedia Search Engine 3
如何把文字分解成词？

什么样的词应该放到词典中？

2019年4月9日
词典
待索引文件
Friends, Romans, countrymen.
分词(Tokenizer)
Token(词？)
Friends Romans
Countrymen
语言模型(Linguistic modules)

‘life insurance company employee’ “华东师范大学软件学院”
中文和日文没有空格

分词是一个大问题！
2019年4月9日 Multimedia Search Engine 9

第七章-搜索引擎PPT课件


.
28
分 类：
垂直主题搜索引擎（专业搜索引擎） 以其高度的目标化和专业化在各类搜索引擎中占据了
一系席之地。比如象股票、天气、新闻等类的搜索引擎， 具有很高的针对性，用户对查询结果的满意度较高。服务 垂直（专业）化是互联网发展的大势所趋，区别于大而全 的水平网站，垂直网站更注重在单一领域提供更专业、更 精深的服务 。比如IT罗盘就是以精选式IT讯息垂直搜索 为特征的搜索引擎。图形天下Go2map就是专门提供地图搜 索服务的地图搜索引擎。
AltaVista是第一个支持自然语言搜索的搜索引擎，第一 个实现高级搜索语法的搜索引擎（如AND, OR, NOT等)。
.
13
发 展：
1998年10月之前，Google只是斯坦福大学的一个小项目。95年博士生 Larry Page开始学习搜索引擎设计，于1997年9月15日注册了 的域名，1999年2月，Google完成了从Alpha版到Beta版的 蜕变。Google公司则把1998年9月27日认作自己的生日。 Google在Pagerank、动态摘要、网页快照、DailyRefresh、多文 档格式支持、地图股票词典寻人等集成搜索、多语言支持、用户界面 等功能上的革新，象Altavista一样，再一次永远改变了搜索引擎的定 义。在2000年中以前，Google虽然以搜索准确性备受赞誉，但因为数 据库不如其它搜索引擎大，缺乏高级搜索语法，所以使用价值不是很 高，推广并不快。直到2000年中数据库升级后，又借被Yahoo选作搜索 引擎的东风，才一飞冲天。
.
22
原 理：
搜索引擎的Spider一般要定期重新访问所有网页（各搜索 引擎的周期不同，可能是几天、几周或几月，也可能对不 同重要性的网页有不同的更新频率），更新网页索引数据 库，以反映出网页内容的更新情况，增加新的网页信息， 去除死链接，并根据网页内容和链接关系的变化重新排序。 这样，网页的具体内容和变化情况就会反映到用户查询的 结果中。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

tf-idf相关性计算准则下如何优化？
华师大 华师大 华师大 华师大 华师大 华师大 华师大 华师大 华师大 华师大 华师大 华师大
这个页面没人看？
2020/12/25
Multimedia Search Engine
15
查询结果处理
结果排序
2.tf-idf
SEO SPAM
隐藏文字 Meta Tag：<meta content=…> Image Tag: <img alt=…> HTML注释 超长标题 同色文字：文字与背景色相同
用户需要什么？
把结果按与查询相关的程度排序
如何度量文档和查询的相关度？
“华师大”
2020/12/25
Multimedia Search Engine
4
查询结果处理
结果排序
1.按词频
查询关键字在文档中出现的次数越多则越相关
查询关键字有多个？ 相应词频相加
sq, d tft,d tq
11
查询结果处理
结果排序
2.tf-idf
文档矢量不一定是归一化的
2020/12/25
doc X 3
doc X 2 doc
simq, d Vq •Vd
Vq Vd
cosq,d
归一化因子
Multimedia Search Engine12源自查询结果处理结果排序
2.tf-idf
长文档的问题：如果把文档切割成几部分
Multimedia Search Engine
2
查询结果处理
查询的特征
缺乏耐心
85%的用户只看第一页结果 78%的查询不会被用户改进
要把用户需要的结果放在第一页
结果排序
2020/12/25
Multimedia Search Engine
3
查询结果处理
结果排序
理想情况：把结果按与用户的需求相关的程 度排序
结果排序
2.tf-idf
idf: inverse document frequency
逆文档频率？
idft
log
D Dt
词的权重
总文档数 包含词t的文档数
所有文档都出现的词(如“的”)：D=Dt idft = log(1) = 0 在1%文档中出现的词：D/Dt = 100 idft = log(100) > 0
1 tft,d
max tft,d
td
2020/12/25
Multimedia Search Engine
6
查询结果处理
结果排序
1.按词频
非线性词频
布尔词频
1 bft,d 0
tft,d 0 tft,d 0
对数平均词频
Lft,d
1 log tft,d
1
log
avg
td
tf t ,d
tf: term frequency (词频)
重要性与词频一定是线性关系？
2020/12/25
Multimedia Search Engine
5
查询结果处理
结果排序
1.按词频
非线性词频
对数词频
wf t ,d
1 log tft,d
0
tft,d 0 tft,d 0
归一化词频
ntft,d
自动跳转页 包含大量关键字的页面自动跳转到真实页面
2020/12/25
Multimedia Search Engine
16
查询结果处理
结果排序
2.tf-idf
“王婆卖瓜自卖自夸”
文档的优劣程度不可能通过文档本身来评价 通过文档本身的内容对文档排序的方法不可靠 谁可以评价文档的优劣？
多媒体搜索引擎
查询结果处理
2020/12/25
Multimedia Search Engine
1
查询结果处理
查询的特征
短
英语：平均2.5词，80% < 3词
不精确
“华师大” 你想要什么？
只使用简单语法
有几个用户懂布尔代数？
大多数查询将返回大量的结果
“华师大”：174万
2020/12/25
用户评价 同行评议
2020/12/25
Multimedia Search Engine
17
查询结果处理
结果排序
用户评价
根据用户在查询结果中的点击来度量网站与关键 字的相关性
需要巨量的用户记录 跟踪较困难
同行评议
根据同行对文档质量的评价来度量网站与关键字 的相关性
谁是同行？ Internet
单一主题 词频比例相对固定 词条相对固定
多主题 词频比例变化较大 词条变化大
2020/12/25
Multimedia Search Engine
13
查询结果处理
结果排序
2.tf-idf
长文档的问题
d1 d1+d2
文档集与集中单个文档 的相似度如何衡量？
FAQ文档及其查询
d2
2020/12/25
2020/12/25
Multimedia Search Engine
7
查询结果处理
结果排序
1.按词频
每个词重要性一样？
“北朝鲜的核试验” 北朝鲜 / 的 / 核试验
689万网页 ? 125万网页 词的重要性是不同的！
2020/12/25
Multimedia Search Engine
8
查询结果处理
Multimedia Search Engine
14
查询结果处理
结果排序
2.tf-idf
SEO SPAM (Search Engine Optimization SPAM)
出现在搜索引擎上对网站的访问量影响巨大 希望自己的网站总是出现在搜索结果的最前面
SEO: Search Engine Optimization 根据索引算法优化页面设计
2020/12/25
Multimedia Search Engine
9
查询结果处理
结果排序
2.tf-idf
用idf为权重的加权词频和
sq, d tft,d idft tq
文档中一个词的重要性
tft1 idft1 , tft2 idft2 ,..., tftn idftn
2020/12/25
2020/12/25
Multimedia Search Engine
18
查询结果处理
结果排序
同行评议
Multimedia Search Engine
文档矢量
10
查询结果处理
结果排序
2.tf-idf

? 查询

矢量空间模型 (vector space model)
2020/12/25
Multimedia Search Engine