查准率和查全率

在判断检索结果好坏时，查全率（Recall ratio）与查准率（Precision ratio）是两个最常用的指标。

它们表示系统的
“过滤能力”，即让相关文献“通过”，“阻止”无关文献。

查全率与查准率的定义如下：R（查全率）=（检出的
相关文献数量/检索系统中相关文献总量）x100%，，P（查准率）=（检出的相关文献数量/检出的文献总量）x100%
——《文献检索与利用》—花芳例如：在一次检索中，共检出文献100篇，经过专家判定，其中与提问相关的文献为60篇，其余的40篇为误检文献，那么按照上述公式，本次检索的查准率P就等于（60/100）×100%即60%。

假如检索系统中还有90篇相关文献，由于各种原因而未被检出（漏检），那么按照上述公式，本次检索的查全率就
等于（60/60+90）×100%即40%。

可见，利用上述公式，对每一次信息检索，都可计算出其查准率和查全率，对检索
效率作出定量化的评价。

但是，如果进一步分析，就会
发现查准率的计算没有问题，而查全率的计算存在明显的问题。

那就是怎样知道漏检文献的数量。

对于小型的试验
系统，在进行检索效率评价时，只要把系统中所有的文献都
浏览一遍，就能准确地获得漏检文献的数量。

然而，在实际
运行的检索系统中，由于系统文献总量通常数以百万计，在
评价检索效率时，根本不可能把浏览系统中所有的文献，因
此，也就无法知道漏检文献数量。

所以，在实际的检索评价中，对于漏检文献数量，一般采用近似的估计值。

获得漏检文献数量估计值的方法有两种：其一，利用其他的同类检索系统，进行相同的检索，然后通过对命中结果的分析和比较，推断哪些文献被漏检；其二，利用原有的检索系统，放大检索范围进行查找，然后对命中结果进行分析，看是否有原先未被检出的相关文献，从而得到漏检文献的近似值。

．查准率与查全率之间的关系利用查准率和查全率指标，可以对每一次检索进行检索效率的评价，为检索的改进调整提供依据。

利用这两个量化指标，也可以对信息检索系统的性能水平进行评价。

要评价信息检索系统的性能水平，就必须在一个检索系统中进行多次检索。

每进行一次检索，都计算其查准率和查全率，并以此作为坐标值，在平面坐标图上标示出来。

通过大量的检索，就可以得到检索系统的性能曲线。

———《文献检索与利用》陈老师。