信息检索系统评价例子
(网络信息检索)第6章信息检索性能评价
Elasticsearch
一个基于Lucene的开源搜索和分析引擎，提供了高性能、实时的全文搜索功能，广泛应用于日志分析、网站搜索等领域。
检索效率提高的实践案例
05
信息检索性能评价的挑战与未来发展
信息过载问题
01
信息过载是指用户在信息检索过程中面临的信息量过大、难以有效筛选的问题。
02
随着互联网信息量的爆炸式增长，信息过载问题愈发严重，给用户带来困扰。
查全率计算公式
查全率 = (检索到的相关文档数 / 全部相关文档总数) * 100%。
查全率评价
总结词
查准率是衡量信息检索系统准确性的一个重要指标。
查准率计算公式
查准率 = (检索到的相关文档数 / 所有检索出来的文档总数) * 100%。
详细描述
查准率是指检索系统返回的相关文档数与所有检索出来的文档总数的比值，它反映了检索系统筛选出相关文档的能力。
查询优化
利用多核处理器和分布式系统，提高信息检索的响应速度。
并行计算和分布式处理
检索效率优化方法
Solr
基于Lucene构建的开源搜索平台，提供了丰富的功能和可扩展性，适用于大型企业和互联网应用的信息检索需求。
Google Search
作为全球最大的搜索引擎，Google通过先进的算法和大规模分布式处理技术，实现了快速、准确的信息检索服务。
总结词
检索覆盖率是指信息检索系统能够检索到的与用户查询相关的文档数量。高检索覆盖率意味着系统能够从大量文档中筛选出更多与用户需求源、使用更全面的关键词、优化索引结构等。
总结词
为了提高检索覆盖率，信息检索系统需要不断扩大信息源，尽可能涵盖更多的文档和资源。同时，使用更全面的关键词和优化索引结构可以提高系统的查全率和查准率，从而提升检索覆盖率。
信息检索与利用(第六组案例分析)
如果你是试验小组成员，除了
摩托车你还会搜集哪些信息?
1、销售地区的气候情况：既然是想做出驰骋全世界 的产品，那么就要明白不同地区因为气候因素，对 产品的构造是有要求的。比如说某地方下雨频繁， 那么就会将排气孔、引擎安排在高的地方。某地区 冬季较长，那么就会考虑附带防滑轮胎。
2、不同国家的尾气排放标准：产品出口，势必需要 境检。这就需要了解不同国家的排放标准，对摩托 车的内燃机，排气孔中的催化剂等等进行适应改造， 这样才能顺利通过境检，进入地区销售。
例子中，日本从世界各地带回
来的摩托车是否属于信息?
经过小组讨论，属于信息，并且为信息 源。其原因在于：在广义的信息源的类型中， 类似于案例中的“摩托车”，属于实物信息 源的范畴，那么，实物信息源的存在方式有： 文物、产品样本、模型、碑刻、雕塑等形式。 “摩托车”根据其具有消费性以及使用用性， 可以算作实物信息源中的“产品样本”。特 点大致为：直观性强、感觉实在、信息量大， 但需要通过知识、智慧、经验和工具挖掘大 量隐含的信息。
3、当前时代流行潮流：一个时代有一个时代的流行 潮流，只有符合当前消费者的审美需求，才能将产 品更好地销售。
案例二
在图书情报部门流传着这样一个有 趣的故事：美国某轧钢厂的一位化学家 曾对该厂的图书管理员说，他们花费1 万美元完成了一系列实践，并解决了一 个问题。而这个图书管理员却告诉他， 图书馆藏有一份德国人的报告，表明德 国人已经研究过这个课题，而且得出了 相类似的结论，得到这项报告只需花5 美元。
6.案例分析
组长（主讲人）： 组员（补充人）：
案例一
为了在极短的时间内尽快开发出一 系列驰骋全球的名牌摩托车产品，1968 年，日本集中了全国各摩托车修理厂 200名具有丰富专业知识和研究能力的 工程技术人员和情报人员，分成12个小 组，用了一年时间，走遍世界上所有重 要的摩托车生产厂家，对世界摩托车工 业进行了有史以来最广泛的全球性调查。 在订货、帮助建厂的幌子下，他们搜集 了大量信息，并带回了170多部样机。
4-信息获取系统评价Retrieval Evaluation
怎样的正确率和召回率表示是一个好的搜索系统？
好或不好是相对的，没有绝对的值
为什么在增大召回率的时候经常导致降低正确率？ 为了尽可能不漏掉，系统可能会多检出一些文档， 这些文档往往是不相关的，于是导致整体正确率 下降 正确率和召回率往往是一对矛盾，需要权衡
20
理想化的IR系统
最理想的系统对所有查询都有P=1, R=1 可能吗？为什么？
6
与什么相关?
用户的信息需求
问题? 查询请求?
关于相关性最终的测试是
用户发现信息有用 用户能够用信息解决问题 用户发现通过检索学到了他之前所不知道 的一些东西
7
相关性判断Relevance Judgment
从用户的角度进行判断
检索到的文档从多大程度上满足了用户的需求 检索到的文档有多有用 如果文档有关但没什么用
16
正确率和召回率
两个指标分别衡量了系统的某个方面，但是为比较带来了 难度，究竟哪个系统好？
解决方法：单一指标，将两个指标融成一个指标
两个指标都是基于集合进行计算，并没有考虑序的作用
举例：两个系统，对某个查询，返回的相关文档数目一样都是10， 但是第一个系统是前10条结果，后一个系统是最后10条结果。显 然，第一个系统优。但是根据上面基于集合的计算，显然两者指 标一样。 解决方法：引入序的作用
Query 3 0.45/0.5 0.4/0.5 0.5/ 0.7
Query 4 0.3/0.6 0.3/0.7 0.3/0.8
Query 5 0.1/ 0.8 0.2/0.8 0.2/ 0.9
30
P 1.0
用P-R 图比较不同系统
System A System B
0.5
信息检索中的各项评价指标
信息检索中的各项评价指标信息检索评价是对信息检索系统性能（主要满⾜⽤户信息需求的能⼒）进⾏评估的活动。
通过评估可以评价不同技术的优劣，不同因素对系统的影响，从⽽促进本领域研究⽔平的不断提⾼。
信息检索系统的⽬标是较少消耗情况下尽快、全⾯返回准确的结果。
IR的评价指标，通常分为三个⽅⾯：（1）效率(Efficiency)—可以采⽤通常的评价⽅法：时间开销、空间开销、响应速度。
（2）效果(Effectiveness)：返回的⽂档中有多少相关⽂档、所有相关⽂档中返回了多少、返回得靠不靠前。
（3）其他指标：覆盖率(Coverage)、访问量、数据更新速度。
如何评价不同检索系统的效果呢？⼀般是针对相同的⽂档集合，相同的查询主题集合，相同的评价指标，不同的检索系统进⾏⽐较。
相关的评测系统有：（1）The Cranfield Experiments, Cyril W. Cleverdon, 1957 –1968 (上百篇⽂档集合)（2）SMART System,Gerald Salton, 1964-1988 (数千篇⽂档集合)（3）TREC(Text Retrieval Conference), Donna Harman, 美国标准技术研究所, 1992 -(上百万篇⽂档)，信息检索的“奥运会”信息检索的评价指标可以分为两类：（1）对单个查询进⾏评估的指标：对单个查询得到⼀个结果（2）对多个查询进⾏评估的指标（通常⽤于对系统的评价）：求平均⼀、单个查询的评价指标P&R召回率(Recall)=检出的相关⽂档数/相关⽂档数，也称为查全率，R∈[0,1]准确率(Precision)=检出的相关⽂档数/检出⽂档数，也称为查准率，P∈[0,1]假设：⽂本集中所有⽂献已进⾏了检查关于召回率的计算（1）对于⼤规模语料集合，列举每个查询的所有相关⽂档是不可能的事情，因此，不可能准确地计算召回率（2）缓冲池(Pooling)⽅法：对多个检索系统的Top N个结果组成的集合进⾏标注，标注出的相关⽂档集合作为整个相关⽂档集合。
信息检索的评价
1 信息检索的评价指标
替代方法
除了信息检索的査全率和查准率以外，两位美国研究人员H. Vernon Leighton和 Jaideep Srivastava提出了一种计算查准率的替代方，即“相关性范畴”概念和“前X命 中记录査准率”。 这里对这两种方法进行简要的介绍。 (1) 相关性范畴 相关性范畴是按照检索结果同用户需求的相关程度，把检索结果分别归入如下4个范畴。 •范畴0：重复链接，死链和不相关链接。 •范畴1：技术上相关的链接。 •范畴2：潜在有用的链接。 •范畴3：十分有用的链接。
1 信息检索的评价指标
1.3 查准率与查全率的关系
如果一个信息检索系统的查准、査全性能水平较低，那么在这样的系统 中所进行的信息检索, 一般而言查准率和查全率都会比较低；但是，倘 若一次检索的措施和手段相当理想，也可能达到较高的检索效率。反之， 如果一个信息检索系统具有较高的性能水平，那么在这样的系统中所进 行的信息检索，通常就容易实现较高的査全率和查全率；但是，倘若一 次检索的措施和手段都相当差，就会得到较低的检索效率。 例如，对于传统的联机检索系统和现代的搜索引擎，在查准、查全的性 能水平上前者要比后者高得多。但这并不意味每一次检索的结果必定如 此。在利用联机系统进行检索时，如果选词不合理、措施和手段不当， 就不可能达到系统的性能水平。同样，在利用搜索引擎进行检索时，如 果检索的措施和手段相当理想，完全可以超越系统的平均性能水平。
④ 计算P(20)的分母。如果返回的检索结果超过20条，那么分母就是所有的20条记录都 相关时的权 值之和，即3×20 +7×17 + 10 ×10 =279。如果返回的检索结果不超过20条，分母就需要进行一 定的调整，以使计算结果更接近真实查准率。
信息检索的举例邻近检索的作用
信息检索的举例邻近检索的作用信息检索是在海量信息中快速有效地搜索所需信息的过程。
随着互联网的快速发展和信息量的爆炸式增长，信息检索变得愈发重要。
在信息检索中，邻近检索扮演着重要的角色，它能够帮助我们更加精准地获取相关信息。
那么，接下来让我们深入探讨信息检索中邻近检索的作用。
1. 邻近检索的定义我们需要了解邻近检索的基本概念。
邻近检索是一种信息检索的技术，它是通过分析搜索词或短语与所需信息之间的距离，来确定相关性的一种方法。
也就是说，邻近检索能够帮助我们根据搜索词和相关信息之间的接近程度来进行信息筛选和排序。
2. 邻近检索的举例为了更好地理解邻近检索的作用，我们来举一些实际的例子。
比如在搜索引擎中，当我们输入一个关键词进行搜索时，搜索引擎会通过邻近检索的方法，将与该关键词相关度较高的信息呈现在搜索结果的前列。
又比如在电子商务全球信息湾上，当我们浏览商品时，全球信息湾会根据我们的搜索历史和兴趣偏好，通过邻近检索来推荐相关的商品，从而提高购物体验。
3. 邻近检索的作用那么，邻近检索到底有哪些作用呢？邻近检索能够帮助我们节省时间和精力，因为它可以排除与搜索词或短语关联度较低的信息，让我们更快地找到所需的信息。
邻近检索还能够提高搜索结果的质量，让我们更快地获取到准确、相关的信息，从而满足我们的需求。
4. 个人观点和理解从个人角度来看，我认为邻近检索在信息检索中起着至关重要的作用。
它能够帮助我们更加高效地获取所需信息，减少信息过载带来的困扰。
邻近检索也促进了信息的精准度和相关度，让我们能够更加有效地利用信息。
在信息时代，邻近检索的作用不容忽视。
总结邻近检索作为信息检索技术中不可或缺的一部分，扮演着至关重要的角色。
它能够帮助我们更加高效地获取所需信息，提高搜索结果的质量，从而满足我们对信息的需求。
相信随着技术的不断发展，邻近检索的作用会变得更加突出，为我们的信息检索带来更多便利和效率。
通过以上深入探讨，相信您已经对信息检索中邻近检索的作用有了更加深入的理解。
文献检索报告 评语
以下是对文献检索报告的评语，旨在提供反馈和指导，帮助改进和提高检索效果：1.该文献检索报告全面系统地概述了所涉及的主题领域，条理清晰地介绍了相关
文献和资料，具有很好的组织结构和逻辑性。
2.检索过程中运用了多种有效的检索工具和方法，避免了单一来源的局限性，提
高了检索结果的全面性和准确性。
3.报告对所收集的文献进行了深入细致的分析和比较，为读者提供了清晰明确的
结论和建议。
4.报告中对于某些重要文献进行了深入的解读和评价，有助于读者深入理解相关
主题。
5.报告在语言表达和格式方面都表现得非常优秀，符合学术规范和要求。
以上评语仅供参考，请根据具体情况调整和完善。
信息检索评价指标1
关于召回率和正确率的讨论（ 关于召回率和正确率的讨论（2）
虽然Precision和Recall都很重要，但是不同的应 和 都很重要， 虽然 都很重要 不用的用户可能会对两者的要求不一样。因此， 用、不用的用户可能会对两者的要求不一样。因此， 实际应用中应该考虑这点。 实际应用中应该考虑这点。
垃圾邮件过滤：宁愿漏掉一些垃圾邮件， 垃圾邮件过滤：宁愿漏掉一些垃圾邮件，但是 尽量少将正常邮件判定成垃圾邮件。 尽量少将正常邮件判定成垃圾邮件。 有些用户希望返回的结果全一点，他有时间挑选； 有些用户希望返回的结果全一点，他有时间挑选； 有些用户希望返回结果准一点， 有些用户希望返回结果准一点，他不需要结果很全就能 完成任务。 完成任务。
相关
检出 召回率(Recall)=检出的相关文档数/相关文档数，也称为查 查 召回率 全率，R∈[0,1] 全率 准确率(Precision)=检出的相关文档数/检出文档数，也称 准确率 为查准率 查准率，P∈[0,1] 查准率 假设：文本集中所有文献已进行了检查
9
举例
Example Rq={d3,d5,d9,d25,d39,d44,d56,d71,d89,d 123} 通过某一个检索算法得到的排序结果： (100%,10%) (precision, recall) 1. d123 • 6. d9 • 2. d84 7. d511 3. d56 • 8. d129 4. d6 9. d187 (50%,30%) (66%,20%) d8 5. 10.(40%,40%) d25 •
6
如何评价效果
相同的文档集合，相同的查询主题集合， 相同的文档集合，相同的查询主题集合，相同的评 价指标，不同的检索系统进行比较。 价指标，不同的检索系统进行比较。
信息检索系统的评估指标及性能优化方法
信息检索系统的评估指标及性能优化方法随着大数据时代的到来，信息检索系统在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
无论是搜索引擎、推荐系统还是智能助手，正确、高效地检索和提供所需信息已成为当代社会的必要需求。
因此，评估信息检索系统的性能并寻求性能优化方法成为了研究的热点之一。
本文将介绍信息检索系统的评估指标，并提出一些性能优化方法。
信息检索系统的性能评估指标主要包括如下几个方面：1.准确性：准确性是评估信息检索系统的关键指标之一。
它可以通过计算系统返回的结果与用户真实需求的匹配程度来衡量。
常用的准确性评估方法包括精确率、召回率和F1值等。
精确率是指系统返回的结果中正确的占比，召回率是指系统正确返回的结果占用户需求的比例，F1值则是综合精确率和召回率的指标。
提高准确性的方法包括优化查询算法、改进文档索引以及引入语义理解等。
2.响应时间：响应时间是指用户提交查询后，系统返回结果所需要的时间。
在信息检索系统中，快速响应是提高用户体验和满足用户需求的关键。
通常，响应时间的评估主要通过平均响应时间、最大响应时间和百分位响应时间等指标来反映。
优化响应时间的方法包括索引结构的优化、查询优化以及分布式计算等。
3.可扩展性：可扩展性是指信息检索系统能够在面对大规模数据和用户访问量时保持稳定的能力。
随着数据量和用户量的增长，系统需要能够保持高性能，并且灵活地扩展和适应变化。
评估可扩展性的常用方法包括负载测试、扩展性能测试和吞吐量等。
提高可扩展性的方法包括数据分片、负载均衡和分布式存储等。
4.用户满意度：用户满意度是评估信息检索系统的综合指标，它从用户体验和满足用户需求的角度来衡量系统的性能。
用户满意度可以通过用户反馈、调查问卷和系统日志等来进行评估。
优化用户满意度的方法包括提供个性化的搜索结果、改进用户界面和增加用户参与度等。
在了解了信息检索系统的评估指标之后，接下来我们将介绍一些性能优化的方法。
首先，对于准确性的优化，我们可以改进查询算法。
简述信息检索的基本原理例子
简述信息检索的基本原理例子
1.收集信息：收集相关信息并转化为计算机可识别的形式，如文本、图片、音频等。
2. 分析信息：将收集到的信息进行分析处理，如文本的分词、关键词提取、语义分析等。
3. 建立索引：将处理后的信息建立索引，以便后续快速检索。
4. 查询检索：用户输入查询关键词，系统通过索引进行检索并返回相关信息。
举例来说，当我们在搜索引擎中输入“烤鸭做法”时，搜索引擎会先将这个查询分词并提取关键词“烤鸭”、“做法”，然后通过建立的索引来搜索相关信息，并将搜索结果按相关性排序后呈现给用户。
此时，我们就能轻松地找到自己需要的烤鸭做法了。
- 1 -。
信息检索系统的评价
检出文档 相关文档
相关
不相关
检出且 不相关
未检出且 不相关
检出且 相关
检出
未检出且 相关
未检出
准确率和召回率
正确率(Precision): 检出的相关文档数与检出 文档数的比值，也称为查准率；
Ra P
A
召回率(Recall): 系统检出的相关文档数与实 际相关文档数目的比值，也称为查全率。
Ra R
主题
主题（Topic）模拟了用户需求，由若干字段组成， 描述了用户所希望检索的信息。主题和查询的区别 在于：主题是对信息需求的陈述，查询则是信息检 索系统的实际输入。
主题由4个字段组成：
编号（num） 标题（title） 描述（desc） 叙述（narr）。
主题实例
<title> 下载"香奈儿" <desc> 描述：mp3格式歌曲“香奈儿”的下
TREC评测的评价方法
概括表统计 准确率-召回率平均值 文献级别平均值
平均准确率
TREC评测的任务（Tracks）
2013 TREC Tracks（8个）
Contextual Suggestion Track Microblog Track Web Track Temporal Summarization Track ……
准确率/召回率曲线
准确率 1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
召回率
11点标准召回率
准确率 1 0.8 0.6 0.4 0.2
计算召回率分别为0、10%、 20%…, 100%下的准确率
召回率
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
网络信息检索 文档检索系统评价
TREC Conference
5
Lecture 2 Evaluation
TREC Conference (Cont’d)
• Established in 1992 to evaluate large-scale IR
– Retrieving documents from a gigabyte collection
– Recall and precision (召回率与精度) – E and F – Expected search length (期望搜索长度)
• Significance tests (重要性测试) • Other issues and problems
3
Lecture 2 Evaluation
•
Each track works on roughly the same model
– – – – November: track approved by TREC community Winter: track’s members finalize format for track Spring: researchers train system based on specification Summer: researchers carry out formal evaluation
9
Lecture 2 Evaluation
Evaluation in document retrieval: outline • Types of evaluation • Relevance and test collections • Effectiveness measures
– Recall and precision – E and F – Expected search length
信息检索系统的评价
11.2 评价指标 问 题:
什么是查全率、查准率?
信息检索系统的评价
第十一章 信息检索系统评价
11.2 评价指标
二、主要性能指标及分析
1．查全率和查准率
查全率(Recall ratio，R)：衡量一次检索中与提问相关的 文献有多少篇被检出。（衡量检出相关文献的能力）
检出的相关文献量 R 数据库中的相关文献总量
第十一章 信息检索系统评价
11.2 评价指标
综合指标体系
系统费用 数据质量
检索性能 用户费用
研 运 收 可 使 检 灵 查查响新可存 学 实
制 费 用
行 费 用
录靠 范性
用 方
索 结 果
活 性
围 便形
全 率
准 率
应 时
颖 性
存 取
贮 空 间
间 性开
习 费 用
验 费 用
性式
销
逐一评价这些指标，可以判定检索系统的优劣。 其中，比较重要的 是检索性能指标。
第十一章 信息检索系统评价
11.2 评价指标
二、主要性能指标及分析
４．其它指标
（2）信息收录完备性(Coverage，C)：也称收录范围，是 指文献库复盖的学科范围、信息类型、数量和时间跨度。
给定时间内系统收录的文献总量 C = ————————————————-
第十一章 信息检索系统评价
11.2 评价指标
二、主要性能指标及分析
３．存贮空间开销
包括系统所占用的内存空间和外存空间。 对内存空间，当检索系统采用大、中型计算机时，一般不必考
虑；而当系统采用小型、微型机时，因内存空间有限，就需合 理分配。
对外存空间，不同的文档结构所需存储空间差别很大。例如， 顺排文档检索和倒排文档检索所需空间不同；而对倒排检索， 系统仅提供布尔检索功能与提供正文检索功能相比，所需的空 间也大不一样。