信息检索性能评价指标共50页
信息检索系统的评价
信息检索系统的评价在当今信息爆炸的时代，信息检索系统成为了我们获取所需信息的重要工具。
无论是在学术研究、工作还是日常生活中，我们都离不开各种各样的信息检索系统，如搜索引擎、数据库检索平台等。
然而，并非所有的信息检索系统都能满足我们的需求，因此对其进行评价就显得至关重要。
一个好的信息检索系统应该具备准确性。
这意味着它能够返回与用户需求高度相关的结果。
比如，当我们在学术数据库中搜索某个特定的研究主题时，如果检索系统给出的大部分文献都与我们的研究主题紧密相关，那它在准确性方面就表现出色。
相反，如果检索到的结果包含大量不相关的内容，就会浪费我们的时间和精力去筛选。
检索系统的召回率也是一个重要的评价指标。
召回率指的是系统能够检索出的相关文档占所有相关文档的比例。
假设在一个特定的文档集合中，与我们的查询相关的文档共有 100 篇，而检索系统能够找到其中的 80 篇，那么它的召回率就是 80%。
较高的召回率能够确保我们不会错过重要的信息。
除了准确性和召回率，检索系统的响应时间也不容忽视。
在快节奏的现代生活中，我们希望能够迅速得到检索结果。
如果一个系统需要花费很长时间来处理我们的查询请求，那无疑会降低我们的使用体验。
想象一下，当你急需查找一份重要的资料，却因为检索系统的缓慢响应而焦急等待，这种情况是非常令人沮丧的。
检索系统的易用性同样关键。
它的界面设计应该简洁明了，操作流程应该简单易懂。
用户不需要花费大量的时间去学习如何使用该系统。
比如，搜索框的位置应该醒目，搜索选项的设置应该清晰直观，搜索结果的呈现方式应该易于浏览和理解。
对于多语言的支持也是评价一个信息检索系统的重要方面。
在全球化的背景下，我们可能需要检索各种语言的信息。
一个优秀的检索系统应该能够很好地处理多种语言的文本，提供准确的检索结果。
检索系统的更新频率也会影响其性能。
信息在不断地产生和变化，如果系统中的数据不能及时更新，那么我们检索到的可能就是过时的信息。
(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。
检索效果的评价指标.doc
检索效果的评价指标克兰弗登（ Cranfield）在分析用户基本要求的基础上，提出了 6 项检索系统性能的评价指标，它们是收录范围、查全率、查准率、响应时间、用户负担和输出形式。
（ 1）查全率查全率 (recall factor)是指检出的相关文献量与检索系统中相关文献总量的百分比，是衡量信息检索系统检出相关文献能力的尺度，可用下式表示：查全率 =检出的相关文献总量 / 系统中的相关文献总量×100% 即 R=b/a * 100%设 R 为查全率， P 查准率， M 表示漏检率、 N 表示误检率， m 为检出文献总量， a 为检索系统中的相关文献总量， b 为检出的相关文献总量。
例如，要利用某个检索系统查某课题。
假设在该系统数据库中共有相关文献为 40 篇，而只检索出来 30 篇，那么查全率就等于 75%。
（ 2）查准率查准率 (Pertinency factor)是指检出的相关文献量与检出文献总量的百分比，是衡量信息检索系统精确度的尺度，可用下式表示：查准率 =检出的相关文献总量 / 检出文献总量×100%即 P=b/m*100%例如，如果检出的文献总篇数为 50 篇，经审查确定其中与课题相关的文献只有 40 篇，另外 10 篇与该课题无关。
那么，这次检索的查准率就等于80%。
检索效果 2检索系统的响应时间是指从发出检索提问到获得检索结果平均消耗的时间。
主要包括：① 用户请求到服务器的传送时间；② 服务器处理请求的时间；② 服务器的答复到用户端的传送时间；④用户端计算机处理服务器传来信息的时间。
提高检索效果的措施1."提高用户信息素质2."选择好的检索工具和系统3."优选检索词4."合理调整查全率和查准率不同的检索课题对文献信息的需求不同，用户应根据课题的需要，适当调整查全率和查准率，优化检索策略，以达到最佳检索效果。
（1）提高查全率提高查全率时，调整检索式的主要方法有：① 降低检索词的专指度，从词表或检出文献中选一些上位词或相关词。
02信息检索评价
6. d9 • 11. d38
2. d84
7. d511 12. d48
3. d56 •
8. d129 13. d250
4. d6
9. d187 14. d113
5. d8
(66%,20%)
10. d25 • 15. d3 •
(50%,30%) (40%,40%) (33%,50%)
信息检索实验室
13
权威性，是否来自可靠的信息源
信息检索实验室
5
评价IR系统的困难
相关性不是二值评价，而是一个连续的量 即使进行二值评价，很多时候也很难 从人的立场上看，相关性是：
主观的，依赖于特定用户的判断 和情景相关的，依赖于用户的需求 认知的，依赖于人的认知和行为能力 时变的，随着时间而变化
信息检索实验室
对应每个用户查询要求的标准相关文档集{R1, R2,…, Rn}。 该集合可由人工方式构造
一组评价指标。这些指标反映系统的检索性能。通过比较 系统实际检出的结果文档集和标准的相关文档集，对它们 的相似性进行量化，得到这些指标值
信息检索实验室
8
相关性判断
在早期的检索实验集合中, 相关性判断是全 方位的,就是说, 由专家事先对集合中每一篇 文献与每一个主题的相关性做出判断。
1
理想情况
召回率
0
准确率
信息检索实验室
1
返回最相关的文本
但是漏掉了很多
相关文本
12
举例
Example Rq={d3,d5,d9,d25,d39,d44,d56,d71,d89,d123}
通过某一个检索算法得到的排序结果：
(100%,10%) (precision, recall)
信息检索课程评价
信息检索课程评价
信息检索课程评价会因个人背景、兴趣、学习态度等因素而有所差异。
然而，以下是一些常见的信息检索课程评价指标：
1. 课程内容：评估课程是否覆盖了信息检索的主要概念和技术，包括索引建立、查询处理、评估方法等。
内容是否科学合理、结构是否清晰等也是评价的重要因素。
2. 教学方法：评价教师是否采用了多种教学方法，如讲解、讨论、案例分析等，以促进学生的学习效果和兴趣。
3. 教材与资源：评价课程使用的教材和学习资源是否丰富和权威，是否有助于学生对信息检索的理解和应用。
4. 作业和实践项目：评价作业和实践项目的设计是否合理，是否能提高学生对信息检索的实际应用能力。
5. 评估方式：评价考核方式是否公平、科学，能否准确反映学生对信息检索知识和技能的掌握情况。
6. 学习氛围：评价课程是否有积极的学习氛围，是否能激发学生的热情，提高学生的学习动力。
7. 教师的教学能力与态度：评价教师是否具备良好的教学能力和教学态度，是否能够根据学生的不同需求和水平进行个性化指导。
8. 学生反馈：评价学生对课程的反馈是否积极，是否认为课程对他们的学习和职业发展有帮助。
以上只是一些常见的评价指标，还有其他因素也可能会影响个人对信息检索课程的评价。
因此，对于不同的学生来说，他们可能会对同一门课程有不同的评价结果。
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。
信息检索评分标准
填写正确检索工具1分，提取检索 词准确、完整4分，检索式书写正 确，有检索结果6分，题录信息按 要求书写1分；
（1）主要检索词的提取不准确、 书写错误不得分；检索词不完整 扣2分，没有写英文检索词扣2分； （2）根据数据库的特点，选用 最合适的检索途径进行正确检 索可得满分。没有进行英文检索 扣3分，检索不完全扣3分；
项目
要求
给分点
综述部分
（35分）
（1）有摘要、关键词（包括中英文）；
7分；
有此项内容可得2-4分，按内容
差中优适当给分。缺一项扣2分；
（2）主体（包括前言5分、主体内 容10分、结语5分）20分；
（1）前言：说明写作的目的， 介绍有关的概念及定义以及综 述的范围。有此项得1-3分，点 出写作目的和范围得3-5分； （2）主体内容有此项，得2-5分，对他人观点有概括、总结、 归纳等可得6-10分； （3）结语：有此项得1-3分， 确实进行总结的得2-4分，提出 有自己思考的得4-5分；
（3）参考文献：对文中引用别人的 观点进行标注，且要求按一般期刊 稿约要求格式著录。8分；
（1）有参考文献2分；（2）在 文章整段后标注上参考文献标 号3分；（3）在文中具体位置标 注出标号5分；（4）有英文摘要 加2分；
另：如文中出现多个地方有打印错误（PDF转化错误）的，扣5分； 如发现几个段落抄袭原文的，扣5分； 如发现整篇文章复制下来的，不得分；
（1）主要检索词的提取不准确、 书写错误不得分；检索词不完整 扣2分，没有写英文检索词扣2分； （2）根据数据库的特点，选用 最合适的检索途径进行正确检 索可得满分。检索途径选用不当 扣3分，检索不完全扣3分，检 索不名称和检索年限1分，提取检索词准确、完整2分， 检索式书写正确，有检索结果5分， 题录信息按要求书写2分；
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。
e-measure指标
e-measure指标
e-measure指标是一种广泛应用于信息检索系统的性能评估指标。
它通过有效地结合精确度和召回率，以更加全面、准确的方式评价检索系统的性能。
e-measure指标的计算公式非常简单，即EMeasure = (2 * Precision * Recall) / (Precision + Recall)。
精确度（Precision）表示在检索结果中，相关文档的比例。
召回率（Recall）则表示在所有相关文档中，被检索系统找回的比例。
通过结合这两个指标，e-measure指标可以更好地反映检索系统的性能，因为它不仅关注检索结果的准确性，还关注检索系统是否能够找到尽可能多的相关文档。
e-measure指标的值介于0到1之间，值越大表示检索系统的性能越好。
在实际应用中，通常会将e-measure与其他指标（如
F1值）结合使用，以便更全面地评估检索系统的性能。
总的来说，e-measure指标是一种有效的信息检索系统性能评估方法，可以为改进检索系统提供有益的指导。
信息检索性能评价指标
26
单个查询评价指标(9) —不考虑召回率
Precision@N：在第N个位置上的正确率，对于搜 索引擎，考虑到大部分作者只关注前一、两页的结 果，P@10(系统对于查询返回的前10个结果的准确 率) , P@20 对大规模搜索引擎非常有效. 举例
NDCG：后面详细介绍。
多个查询评价指标(10)
返回
10
关于召回率的计算
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
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。这种做法被验证是可行 的，在TREC会议中被广泛采用。
单个查询评价指标(8) —不考虑召回率
Bpref ：Binary preference，2005年首次引入到TREC的Terabyte
任务中 只考虑对返回结果列表中的经过判断后的文档进行评价 在相关性判断完整的情况下，bpref具有与MAP相一致的评价结果 在测试集相关性判断不完全的情况下，bpref依然具有很好的应用 这个评价指标主要关心不相关文档在相关文档之前出现的次数。具 体公式为：
2. d84 3. d56 R=0.2， P=0.67 4. d6 5. d8
10. d25 R=0.4，P=0.4 15. d3 R=0.5， P=0.33
P-R曲线的例子
P-R曲线的插值问题
对于前面的例子，假设Rq={d3,d56,d129}
������ 3. d56 R=0.33,P=0.33;8. d129 R=0.66, P=0.25; 15. d3 R=1,P=0.2
1 | n ranked higher than r | bpref 1 R r R