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信息检索的统计模型
一个信息检索模型IRM 是一个三元组
D是文档的集合;
Q是用户需求的集合;
R:D×Q→ R R是集合D与Q的笛卡尔乘积到实数集R的一个 映射,对每个用户查询 q∈Q,每个文档d∈D ,映射R将 (q d)映射为一个实数,称为用户查询q与文档d的相关度。
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1996年正式提出“超链分析”概念并发表了相关文章 ,1997年2月申请了专利——“超链分析技术”(Hypertext document retrieval system and method,专利号5,920,859 )。超链分析技术的发明,一改互联网搜索杂乱无章、信 息冗余的局面,使搜索效果大幅提升。
PXY1,… … ,Yn
该条件概率表示该节点与其父节点 Y1,……,依Yn赖关系
的强度,在贝叶斯网络中,一个节点仅条件依赖于它的父 节点。
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概率模型
索引词节点 k i
文档节点 d j
用户查询 q
边有2种类型: 贝叶斯网络的3个层次
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概率模型
可见:
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信息检索中的系统的评价
精确度-召回率曲线分析
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信息检索系统中的评价
许多用户对信息检索系统精确度要求较高,他们希望尽快 查到相关的文档,而不把时间浪费在无关的文档上。另外 一些用户则认为召回率更加重要,他们认为相关文档占检 索返回的文档比例越高,系统效果则越好。
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搜索引擎
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