信息检索与数据挖掘20153231
新型专利信息检索与数据挖掘方法研究
新型专利信息检索与数据挖掘方法研究专利信息检索在如今的知识经济时代变得越来越重要。
由于技术的快速发展和知识的不断积累，大量的专利文献涌现出来，其中蕴含着宝贵的技术信息和商业价值。
因此，如何高效地检索和挖掘专利信息成为一个亟待解决的问题。
在传统的专利信息检索方法中，通常是通过关键词检索的方式来匹配和检索目标专利文献。
但是，由于关键词表达的复杂性和歧义性，单纯依靠关键词检索容易导致遗漏和信息过载的问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列的新型专利信息检索方法，并结合数据挖掘技术来实现更精准和高效的专利信息检索。
一种常用的新型专利信息检索方法是基于文本分类的方法。
这种方法先利用机器学习算法对已标注好的专利文献进行训练，然后对未标注的文献进行分类。
通过学习已有样本的特征和模式，系统可以自动地判断和分类新的专利文献。
这种方法不仅可以提高专利信息检索的准确率和效率，还可以自动化检索过程，减轻专利检索人员的工作负担。
此外，还有一种基于语义相似度的专利信息检索方法。
该方法通过比较专利文献之间的语义相似度来衡量其相关性。
它利用自然语言处理和语义分析技术，对专利文献的内容进行深度理解，并计算出文献之间的相似性度量。
这种方法不受具体词语选择的限制，能够克服关键词检索方法的局限性，提高搜索的准确性和全面性。
当然，在专利信息检索中，数据挖掘方法也起到了关键作用。
数据挖掘技术可以从大量的专利文献中挖掘出隐藏在背后的规律和趋势。
例如，通过挖掘专利文献中的共现关系和频繁项集，可以发现技术之间的内在联系和趋势演化。
此外，数据挖掘技术还可以用于专利侵权检测和专利价值评估等方面，提供决策支持和商业洞察。
近年来，随着人工智能的兴起，深度学习方法也开始应用于专利信息检索和数据挖掘领域。
深度学习技术强大的表征学习能力使得模型能够自动学习和提取关键特征，从而更准确地进行文本分类和信息匹配。
通过深度神经网络等模型的构建，可以将大规模的专利文献转化为有意义的、可分析的表示向量，从而提高专利信息的检索和挖掘效果。
计算机信息检索与数据挖掘
计算机信息检索与数据挖掘随着互联网的发展，计算机信息检索和数据挖掘成为了当代信息技术领域的两个重要分支。
它们的目标都是从大量的数据中抽取有价值的信息，以帮助人们更好地理解和利用这些数据。
1. 信息检索的概念与应用计算机信息检索是指通过计算机技术从大量的文本数据中自动获取与用户需求相关的信息。
随着互联网的快速发展，信息爆炸的时代已经到来。
人们需要在庞杂的信息中迅速找到所需的内容。
信息检索系统通过使用各种算法和技术，能够高效地对大规模的文本进行索引和查询，为用户提供快速准确的搜索结果。
信息检索广泛应用于搜索引擎、文档管理、情报分析等领域。
例如，搜索引擎，如谷歌、百度等，通过建立庞大的索引和算法模型，使用户能够通过简单的关键词搜索获得与自己需求相关的信息。
文档管理系统则帮助用户对大量文档进行分类、检索和管理，提高工作效率。
情报分析通过对大规模的情报文献进行检索，帮助情报分析人员获取信息，为决策提供支持。
2. 数据挖掘的概念与技术数据挖掘是指从大规模数据中发现隐含的、先前未知的有用信息的过程。
它是一门综合了统计学、机器学习、数据库和可视化等技术的学科。
数据挖掘的目标是利用计算机算法和技术，从海量数据中提取模式、规律和关联，用于预测、分类、聚类等分析任务。
数据挖掘的应用广泛，包括市场调研、金融风险分析、生物信息学、社交网络分析等。
市场调研中，数据挖掘可以通过分析用户的购买记录、行为模式等信息，为企业提供市场推广策略。
金融风险分析利用数据挖掘技术，可以了解市场走势，预测金融市场的波动，为投资者提供风险提示。
生物信息学领域，数据挖掘可用于基因序列分析、蛋白质结构预测等任务，帮助研究人员发现新的医学进展。
社交网络分析则用于挖掘人们在社交网络中的行为模式和社会关系，揭示出人们之间的联系和社会规律。
3. 信息检索与数据挖掘的关系信息检索和数据挖掘是密切相关的领域，它们的目标都是从数据中发现与用户需求相关的有价值信息。
信息检索与数据挖掘
信息检索与数据挖掘信息检索与数据挖掘是现代信息科学领域中重要的研究方向，它们主要涉及从大规模的数据集中提取有用的信息和知识。
本文将介绍信息检索与数据挖掘的基本概念、应用领域以及相关技术方法。
一、信息检索信息检索（Information Retrieval，简称IR）是指根据用户的信息需求，从大规模的信息资源中找到相关的信息并呈现给用户的过程。
信息检索可以分为两个阶段：索引构建和查询处理。
1. 索引构建索引构建是信息检索的第一步，它主要包括文本预处理、词汇表构建和倒排索引的生成。
文本预处理是将文档集合进行清洗和归一化处理的过程，例如去除标点符号、停用词和数字，进行词干化和词形还原等操作。
词汇表构建是根据文本预处理得到的词语集合，构建一个词汇表，用于描述整个文档集合的词汇特征。
倒排索引是根据词汇表和文档集合，生成一个以单词作为索引项的数据结构，用于快速定位包含某个单词的文档。
2. 查询处理查询处理是信息检索的第二步，它主要包括查询解析、查询扩展和结果排序等处理过程。
查询解析是将用户提出的自然语言查询转换为计算机可以理解的查询表示形式，一般是一个向量或布尔查询。
查询扩展是在用户提出的查询上进行相关性扩展，通过词义分析、同义词替换等方法，提高查询的召回率和准确率。
结果排序是根据查询的相关性评分对搜索结果进行排序，一般采用向量空间模型、BM25算法等排序方法。
二、数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是从大规模的数据集中提取有用的信息和知识的过程。
数据挖掘主要包括数据预处理、模式挖掘和模型评估等步骤。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据转换和数据集成等操作。
数据清洗是去除数据集中的噪声和异常值，填补缺失值，解决数据不一致性等问题，以提高数据质量。
数据转换是将数据转换为适合数据挖掘算法处理的形式，例如将文本数据转换为向量表示，将时间序列数据进行平滑等操作。
数据集成是将多个数据源中的数据进行合并和整合，以得到一个包含全面信息的数据集。
信息检索与利用(研究生2015)资料
第三章 中外文数据库的检索
４.４.4 专利的审查制度
(1)形式审查(登记制) (2) 实质审查 (3) 早期公开、延迟审查
中国发明专利的审批流程: 受理申请 →形式审查 →公布申请(自申请日起满 18个月) →实质审查(自申请日起三年内申请人 提出申请) →授权公告
第三章 中外文数据库的检索 ４.４.５ 专利文献的特点
第三章 中外文数据库的检索
专利数据库的检索 – 知识产权综合信息服务平台（外文专利无全文）
–
万方数据库中的专利技术类数据库，可检
索从1985年至今授理的专利。外文专利无全文。 国家知识产权局 / 不提供全文
信息检索与利用
陈新艳 trans2@
2015年11月
目录
第一章 信息检索基础知识 第二章 计算机信息检索方法
第三章 中外数据库的检索
第四章 网络信息的检索
第五章 科技论文写作与学术规范
第一章 信息检索基础知识
1. 信息、知识与情报 2. 信息检索 3. 文献的类型及其分布 4 检索途径、检索方法和检索步骤
第一章 信息检索基础知识
三、文献的类型及其分布
1. 文献的定义
凡是用文字、图形、符号、声频、视频记录下来， 具有存贮和传递知识功能的一切载体都称为文献。
2. 文献的类型
2.1 按文献的载体形式划分
（1） 印刷型：最基本的、最主要的传统文献 （2） 缩微型 （3） 视听型 （4） 机读形（电子型）：发展方向
（1）新颖性 （2）先进性 （3）实用性 （4）广泛性 （5）详尽性 （6）完整性 （7）重复性 （8）时间性 （9）标准性
第三章 中外文数据库的检索
４.４.４.６ 专利信息检索 获取专利信息的途径： 期刊、样本、商品、专利文献检索工具 《国际专利分类表》
信息检索与数据挖掘技术
信息检索与数据挖掘技术信息检索与数据挖掘技术是现代信息时代的重要组成部分。
随着海量数据的不断产生和积累，人们需要有效的方式来管理和利用这些数据。
信息检索和数据挖掘技术就应运而生，为人们提供了处理和分析大规模数据的工具和方法。
一、信息检索技术信息检索技术是为了帮助用户从大规模数据源中获取所需信息而发展起来的技术。
其目标是从数据库、互联网等数据源中，根据用户的需求快速准确地检索出相应的文档或信息。
信息检索技术的主要任务包括索引构建、查询处理和结果呈现。
索引构建是信息检索技术的重要环节。
通过索引，可以将文档的关键信息进行分类和组织，提高检索的效率和准确性。
常用的索引构建方法有倒排索引和词袋模型。
倒排索引通过将文档中的关键字与文档的引用进行关联，以快速定位相关文档；词袋模型则是将文档表示为一个词的无序集合，用于衡量文档与查询之间的相似度。
查询处理是指根据用户提供的查询请求，从索引中检索出与之相关的文档。
查询处理的关键是查询优化和查询扩展。
查询优化通过选择合适的检索算法和调整查询参数，提高检索的准确性和效率。
查询扩展则是通过将查询结果与相关的文档进行关联，扩展用户的查询范围，提供更全面的信息。
结果呈现是将检索结果按照一定的方式呈现给用户。
常见的结果呈现方法有排名和聚类。
排名方法根据结果的相关性进行排序，将最相关的文档排在前面；聚类方法则根据文档的相似性将结果分组，提供更加结构化的信息。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是从大规模数据中发现隐藏模式和知识的过程。
它利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，通过对数据的分析和建模，来寻找其中的规律和趋势。
数据挖掘技术可以帮助人们挖掘大数据中的有价值信息，并支持决策和预测。
数据挖掘技术的主要任务包括数据清洗、特征选择、模型构建和模式评估。
数据清洗是指对数据进行预处理，去除重复项、噪声数据和缺失数据，保证数据的质量和完整性。
特征选择则是从数据中选择最具代表性的特征，减少模型的复杂度和冗余性。
数据挖掘与信息检索
数据挖掘与信息检索随着信息技术的迅猛发展，人们对于数据的需求也变得越来越多。
数据挖掘和信息检索作为数据处理的两个重要方面，在不同的场景中扮演着重要的角色。
本文将从定义、应用领域和方法技术三个方面来介绍数据挖掘和信息检索。
一、定义1. 数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和模式的过程。
通过使用各种技术和算法，数据挖掘可以帮助我们从数据中提取有用的信息和知识，以支持决策和预测。
2. 信息检索信息检索是指从大量的、分散的数据中快速找到用户需要的信息的过程。
信息检索旨在通过建立合适的索引和使用有效的检索算法，实现用户对信息的高效获取和利用。
二、应用领域1. 数据挖掘数据挖掘在各个领域中都有广泛的应用。
在商业领域中，数据挖掘可以用于市场分析、客户关系管理、销售预测等；在医疗领域中，数据挖掘可以用于疾病预测、医疗证据发现等；在社交媒体领域中，数据挖掘可以用于用户兴趣分析、舆情监测等。
2. 信息检索信息检索在互联网搜索引擎中得到了广泛的应用。
用户可以通过输入关键词，搜索引擎会根据索引和算法，快速返回与关键词相关的网页、图片、视频等各种类型的信息。
除了互联网搜索引擎，信息检索还可以应用于文档管理系统、知识图谱构建等领域。
三、方法技术1. 数据挖掘数据挖掘的方法技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。
聚类分析用于将数据分成不同的群组；分类分析用于对数据进行分类预测；关联规则挖掘用于寻找数据中的相关规律；异常检测用于发现数据中的异常行为。
2. 信息检索信息检索的方法技术包括索引构建、查询处理和排序等。
索引构建是指将文档中的关键词提取出来，并建立索引表；查询处理是指根据用户的查询请求，对索引表进行查询和匹配；排序是指根据一定的权重计算，将检索到的结果按照相关性进行排序。
总结：数据挖掘和信息检索在今天的数字化时代中起着重要的作用。
数据挖掘可以帮助我们从海量的数据中发现有价值的信息和知识，为决策和预测提供支持；信息检索可以帮助我们从大量的分散数据中快速定位并获取所需的信息。
基于数据挖掘的信息检索和推荐
基于数据挖掘的信息检索和推荐信息时代，大量数据的产生使得我们无法直接获取相应的知识，因此信息检索及推荐成为数据挖掘领域的研究热点之一。
随着科学技术的发展，有关数据挖掘及其应用的研究得到了很大的发展。
基于数据挖掘的信息检索和推荐在各个领域的应用也越来越广泛，并已经在商业、金融、医疗、教育等相关领域得到了广泛的应用。
在信息检索和推荐方面，最常用的技术是文本挖掘技术。
文本挖掘是基于大量文本的自然语言处理技术和机器学习算法，通过特定的算法分析文本数据，从中提取有价值的信息和知识。
利用文本挖掘技术进行信息检索和推荐，可以帮助用户在海量的信息中找到对自己有价值的信息。
文本挖掘技术所采用的算法可以对文本数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等，从而为用户提供一些有用的信息。
在这方面，推荐系统是文本挖掘技术应用最广的领域之一，如今的推荐系统可以基于用户历史行为、兴趣、社交网络等多个方面的数据进行个性化的推荐。
基于推荐系统和文本挖掘技术的信息检索和推荐系统，可以根据用户的个性化需求、历史搜索记录、兴趣等方面的数据，为用户提供高质量、精准的搜索结果。
该系统能够针对用户的行为和兴趣进行数据分析，并根据数据对用户的搜索结果进行优化和升级。
基于数据挖掘的信息检索和推荐技术在商业、金融、医疗、教育等多个领域得到了广泛的应用。
在商业领域，基于推荐系统的信息检索和推荐技术已经成为了电商行业中的重要应用之一。
通过分析用户的历史购买记录和兴趣爱好，可以为用户推荐更加个性化和符合需求的商品。
在金融领域，基于数据挖掘的信息检索和推荐技术可以为投资者提供精准、高效的投资建议，同时也可以为银行提供各种金融产品的信息推荐服务。
在医疗领域，利用数据挖掘技术进行信息检索和推荐可以为患者提供个性化、高效的诊疗方案和医疗服务。
在教育领域，利用数据挖掘技术进行信息检索和推荐可以针对学生的学习兴趣和个性化需求帮助学生制定更加科学的学习方案和选课策略。
总之，基于数据挖掘的信息检索和推荐技术具有广泛的应用前景，未来将随着数据产生的速度和数据挖掘技术的发展而进一步发展和完善。
如何进行信息检索与数据挖掘
如何进行信息检索与数据挖掘随着互联网和科技的迅速发展，我们所面临的信息爆炸现象已经成为了一个不争的事实。
在这个信息化的时代，我们每天都需要从浩如烟海的信息中获取所需的内容。
信息检索与数据挖掘作为解决这个问题的重要手段，为我们提供了有效的工具和方法。
信息检索（Information Retrieval）是从大规模信息集合中寻找到与用户信息需求相匹配的内容，并将其呈现给用户。
这一过程既包括对信息资源进行索引和组织，也包括基于用户的需求进行相关性排序和推荐。
信息检索不仅是搜索引擎工作的核心内容，也是我们经常使用的通过关键词查找所需信息的方式。
要进行信息检索，第一步是确定用户的信息需求。
用户可能对具体问题或主题感兴趣，需要明确搜索的目标。
然后，我们可以利用搜索引擎等工具，通过输入相关的关键词来进行搜索。
在搜索结果中，我们可以通过浏览和筛选来找到最相关的信息。
然而，随着信息数量的增加，传统的关键词搜索已经不能完全满足我们的需求，这就引出了数据挖掘（Data Mining）的概念。
数据挖掘通过发现大数据集中隐藏的模式、关系和规律，帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息。
与信息检索不同的是，数据挖掘更注重对数据本身进行分析和挖掘，而非用户的需求。
数据挖掘的核心技术包括聚类、分类、关联分析等。
聚类是将相似的数据对象归类到同一类别中，以便更好地理解和组织数据。
分类是根据已知的数据特征，将未知的数据对象分到预定义的类别中。
关联分析则是通过发现数据之间的关联关系，找出共现的特征和模式。
在进行数据挖掘时，首先需要准备数据集。
数据集的质量和数量对挖掘结果有着重要的影响，因此需要仔细选择和处理数据。
数据清洗是数据挖掘的重要一环，它包括去除异常数据、填补缺失值等操作。
数据集准备好后，我们可以根据需求选择合适的挖掘方法，并运用相应的算法和工具来分析数据。
然而，信息检索与数据挖掘并非完全独立的领域，它们之间存在着相互影响和交叉。
例如，在信息检索过程中，通过对用户的历史搜索记录和行为进行数据挖掘，可以为用户提供个性化的搜索结果和推荐。
数据挖掘与信息检索
Miele
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数据挖掘-数据库知识发现（KDD）
体系结构
KDD的定义 KDD与数据挖掘的关系 常用KDD过程模型
数据库知识发现的定义
数据库知识发现(KDD：Knowledge Discovery in Databases) 是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的和随机的数据中
提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是可信的、潜
和情报检索的区别
信息检索任务进一步划分为:
信息或数据的检索和浏览
拉出（pulling）行为 集合中的文献相对静止 多用户的短期行为
信息过滤
信息过滤的变通方式-路由选择 推送（filtering）行为 用户查询相对静止 少用户的长期行为
如何进行数据挖掘和信息检索
如何进行数据挖掘和信息检索数据挖掘和信息检索是现代科学技术中应用广泛的两个领域，它们可以帮助我们从大量的数据中提取出有价值的知识和信息。
本文将以简体中文探讨数据挖掘和信息检索的概念、方法和应用，并介绍一些常见的工具和技术。
数据挖掘是指通过一系列的方法和技术，从大规模的数据中发现隐藏的模式、规律和关联，并将这些知识应用于实际问题中。
数据挖掘可以帮助我们发现数据中的隐藏信息、预测未来的趋势和行为，以及优化决策和资源分配。
数据挖掘的核心任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测分析等。
分类是数据挖掘中最常用的任务之一，它将数据集中的对象划分为不同的类别或群组。
分类可以基于已有的类别标签进行监督学习，也可以根据数据的特征进行无监督学习。
监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等，而无监督学习算法包括聚类算法、主成分分析和关联规则挖掘等。
聚类是将数据集中的对象划分为相似的组或簇，使得同一簇内的对象尽可能相似，而不同簇之间的对象差异较大。
聚类可以帮助我们发现数据中的分组关系、识别异常值和探索新的模式。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和密度聚类等。
关联规则挖掘是分析数据集中的项集之间的关联关系，例如购物篮分析中的“买了麦片也买了牛奶”。
关联规则可以帮助我们理解和预测客户行为、优化市场营销和推荐系统等。
Apriori算法和FP-growth算法是常用的关联规则挖掘算法。
预测分析是通过历史数据的分析来预测未来的趋势和行为。
预测分析可以应用于金融、保险、医疗和交通等领域，帮助我们进行风险评估、需求预测和资源规划等。
线性回归、决策树和神经网络是常用的预测分析算法。
信息检索是指从大规模的文本数据中检索出与用户查询相关的文档。
信息检索可以帮助我们快速、准确地找到需要的信息，并在海量的文本数据中发现新的知识。
信息检索的关键任务包括查询处理、文档索引、关键词提取和相似度计算等。
查询处理是将用户的查询转化为计算机可理解的语言，并根据查询的目标和约束进行优化。
人工智能中的信息检索与数据挖掘
人工智能中的信息检索与数据挖掘信息检索与数据挖掘在人工智能领域扮演着重要的角色。
本文将从介绍信息检索和数据挖掘的概念开始，然后探讨它们在人工智能中的应用，并对它们的未来发展进行展望。
一、信息检索信息检索是指通过从大量的文本数据中提取相关信息，为用户提供与其需求相关的结果。
传统的信息检索系统主要依赖于关键词匹配和索引技术。
然而，随着互联网规模的扩大和信息内容的爆炸性增长，传统方法面临着诸多挑战。
因此，人工智能的技术在信息检索中得到了广泛应用。
人工智能在信息检索中的应用有两个方面。
首先，通过自然语言处理和机器学习技术，可以使搜索引擎更智能化。
例如，通过语义分析和情感分析，搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图，并提供更准确的搜索结果。
其次，人工智能技术可以提高搜索引擎的效率和性能。
例如，通过并行计算和分布式存储技术，可以实现更快速的信息检索和更高效的资源管理。
信息检索的一个重要任务是推荐系统。
推荐系统可以根据用户的兴趣和历史行为，为其提供个性化的推荐结果。
人工智能的技术在推荐系统中发挥着关键作用。
例如，通过机器学习和深度学习算法，推荐系统可以实现更准确的用户画像和更精确的个性化推荐。
二、数据挖掘数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式和知识的过程。
数据挖掘可以用于预测、分类、聚类等任务。
传统的数据挖掘技术主要依赖于统计学和机器学习方法。
然而，传统方法在处理大规模数据集和复杂数据类型时存在一定的局限性。
因此，人工智能的技术在数据挖掘中得到了广泛应用。
人工智能在数据挖掘中的应用主要有两个方面。
首先，人工智能可以提供更强大的算法和模型，以处理更复杂的数据类型和任务。
例如，深度学习可以用于处理图像、语音和视频等非结构化数据，以及自然语言处理和知识图谱等领域。
其次，人工智能可以提高数据挖掘的效率和性能。
例如，通过并行计算和分布式存储技术，可以实现更快速的数据挖掘和更高效的模型训练。
数据挖掘在人工智能中的一个重要应用是预测分析。
人工智能机器学习模式识别数据挖掘信息检索
人工智能机器学习模式识别数据挖掘信息检索人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研究和开发具有智能的机器的理论和技术综合的科学领域，其主要研究目标是再制造出拥有人类智能的机器。
人工智能根据应用的不同可以分为实用AI、通用AI和强AI。
目前，实用AI和通用AI研究的结果更为实际，强AI的想象仍处于理论阶段。
机器学习（Machine Learning）是构建和研究用于计算机系统自动改善学习水平的算法和技术的领域，是AI的一个分支。
机器学习也是信息系统的重要组成部分，它把经验整合到系统中，使系统能够自动改善其功能。
机器学习可以将数据转换为认可诀窍，从而使模型可以随着时间的推移而不断改进。
模式识别（Pattern Recognition）是计算机科学和工程领域的一个分支，它研究如何使计算机自动识别一定的模式，其主要研究方向包括：特征提取、分类、聚类、认知建模等。
模式识别系统能够从多维度的数据中进行智能分析，从而实现自动识别、自动分类和自动聚类的功能，是AI系统实现知识表示和推理功能的重要模块。
数据挖掘（Data Mining）是一种把大量数据以其中一种特定的方式表示的技术，其目的是充分利用这些数据，从而发现有价值的信息。
信息检索与数据挖掘技术教程
信息检索与数据挖掘技术教程第一章：引言信息检索与数据挖掘技术是当今信息时代中应用广泛的领域。
信息检索是指从大量文本、图像或其他形式的数据中，根据用户的需求寻找并提供相关信息的过程。
数据挖掘则是从大量数据中自动发现潜在的模式、规律和知识。
本教程将介绍信息检索与数据挖掘的基本概念、技术方法以及应用领域。
第二章：信息检索技术2.1 检索模型2.1.1 布尔模型2.1.2 向量空间模型2.1.3 概率检索模型2.2 检索评价指标2.2.1 查准率和查全率2.2.2 准确率和召回率2.2.3 F1值2.3 查询扩展技术2.3.1 同义词扩展2.3.2 相关词扩展2.3.3 查询改写2.4 高级检索技术2.4.1 基于用户反馈的检索2.4.2 个性化检索2.4.3 语言模型检索2.5 图像检索技术2.5.1 基于内容的图像检索2.5.2 基于标签的图像检索2.5.3 基于深度学习的图像检索第三章：数据挖掘技术3.1 数据预处理3.1.1 数据清洗3.1.2 数据集成3.1.3 数据变换3.2 数据挖掘任务3.2.1 分类3.2.2 聚类3.2.3 关联规则挖掘3.2.4 时序模式挖掘3.3 数据挖掘算法3.3.1 决策树3.3.2 支持向量机3.3.3 神经网络3.3.4 K近邻算法3.4 特征选择与降维3.4.1 特征选择3.4.2 主成分分析3.4.3 线性判别分析3.5 数据挖掘工具与软件3.5.1 Weka3.5.2 RapidMiner3.5.3 Python数据挖掘库第四章：信息检索与数据挖掘应用4.1 互联网搜索引擎4.1.1 Google4.1.2 百度4.1.3 Bing4.2 社交媒体数据分析4.2.1 舆情监测与分析4.2.2 用户兴趣建模4.2.3 社交网络分析4.3 电子商务推荐系统4.3.1 商品推荐4.3.2 用户画像构建4.3.3 数据分析与精准营销4.4 医疗大数据应用4.4.1 疾病诊断与预测4.4.2 基因组学数据分析4.4.3 医药知识发现4.5 金融领域数据挖掘4.5.1 信用评分模型4.5.2 股市预测与交易策略4.5.3 欺诈检测第五章：未来发展趋势信息检索与数据挖掘技术在不断发展，随着新的技术和方法的出现，它们在各个领域中的应用将愈发广泛和深入。
人工智能中的信息检索与数据挖掘
人工智能中的信息检索与数据挖掘人工智能技术的迅速发展给信息检索与数据挖掘领域带来了前所未有的机遇和挑战。
随着互联网的普及和数据规模的爆炸性增长，人工智能在信息检索和数据挖掘方面的应用变得日益重要。
信息检索是指从大规模数据中获取相关信息的过程，而数据挖掘则是通过对大数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和模式。
两者密不可分，共同构成了人工智能的核心技术之一。
技术主要包括文本挖掘、推荐系统、搜索引擎、知识图谱等方面。
其中，文本挖掘是信息检索和数据挖掘领域的重要组成部分，其主要任务是从大量文本数据中发现有用的信息和知识。
推荐系统则是利用用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务。
搜索引擎通过分析网页内容和用户查询，为用户提供相关的搜索结果。
知识图谱则是将结构化的知识和实体之间的关系表示为图形结构，为人工智能系统提供语义化的知识表示。
在信息检索方面，人工智能技术的发展使得搜索引擎能够更准确地理解用户的查询意图，提供更精准的搜索结果。
通过自然语言处理、深度学习等技术的应用，搜索引擎可以不仅仅匹配关键词，还能够理解查询语义，实现语义搜索和智能回答。
同时，推荐系统的智能化也使得用户可以更轻松地发现和获取感兴趣的内容，提高了信息检索的效率和准确性。
在数据挖掘方面，人工智能技术的应用推动了数据挖掘技术的不断创新和发展。
通过机器学习、深度神经网络等技术的应用，数据挖掘能够更好地挖掘数据中的隐藏模式和规律，为决策提供更准确的数据支持。
同时，知识图谱的应用则使得数据在人工智能系统中的表示更加丰富和语义化，有利于系统之间的知识共享和交互。
信息检索与数据挖掘在人工智能领域的应用具有广泛的应用前景。
在电子商务领域，推荐系统可以为用户提供个性化的购物推荐；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行建立信用评分模型，降低信用风险。
在医疗领域，人工智能技术可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
在智能交通领域，人工智能技术可以优化交通流量和减少拥堵。
数据挖掘与信息检索
数据挖掘与信息检索随着互联网的普及和信息技术的发展，数据量日益庞大，如何在这些数据中找到有效的信息和知识，成为了信息领域的一个重要研究方向。
数据挖掘和信息检索是这一领域中非常重要的两个技术，它们的应用范围广泛，包括商业、医疗、金融等多个领域。
一、数据挖掘数据挖掘（data mining）是从大量数据中提取出有效信息和知识的过程。
它是通过分析数据模式，建立模型，并利用这些模型来预测未来趋势或发现新的规律。
数据挖掘主要包括以下步骤：1. 数据清洗：清除数据中的噪声、缺失值、异常值等。
2. 数据集成：从不同的数据源中收集和整合数据。
3. 数据选择：从海量数据中选择与分析目的相关的子集。
4. 数据转换：将数据转换为适合建模和挖掘的形式。
5. 数据挖掘：运用统计学和机器学习等方法，挖掘出数据的模式和规律。
6. 模型评估：对挖掘出的模型进行评估，比较不同模型的效果。
数据挖掘在商业、金融、医疗、社会网络等多个领域都有着广泛的应用。
例如，商业领域中，利用数据挖掘技术可以分析顾客的购买习惯和喜好，从而提供更个性化的产品和服务；在医疗领域中，可以利用数据挖掘技术对大量病历数据进行分析，帮助医生做出更准确的诊断。
二、信息检索信息检索（information retrieval，简称IR）是指在文本、图像、音频等多种媒体中搜索特定信息的过程。
具体包括以下步骤：1. 建立索引：将需要检索的信息进行归纳和分类，建立相应的索引。
2. 检索请求：输入检索关键词或查询语句。
3. 检索结果排序：对检索到的结果按相关度进行排序。
4. 结果呈现：将排序后的结果以一定的形式呈现给用户。
信息检索的应用范围非常广泛，涉及到搜索引擎、数字图书馆、电子商务、社交媒体等领域。
例如，搜索引擎就是一种常见的信息检索工具，在搜索引擎中，用户可以输入关键词，搜索引擎会根据用户的需求，搜索互联网中与关键词相关的信息，并呈现给用户。
三、数据挖掘与信息检索的关系虽然数据挖掘和信息检索是两个不同的概念，但它们有着紧密的联系。
信息检索与数据挖掘技术研究
信息检索与数据挖掘技术研究第一章绪论信息检索与数据挖掘技术是信息科学中的两个重要分支，它们的发展与应用已经越来越引起人们的关注。
随着大数据时代的到来，信息检索与数据挖掘技术正在成为深度学习、人工智能等前沿科技发展的重要基础。
本文将从概念和定义、研究意义、研究现状和未来展望等四个方面深入研究信息检索与数据挖掘技术的相关问题。
第二章概念和定义信息检索是指通过计算机程序对大量的文本信息进行处理和归类，为用户提供信息的一种技术。
数据挖掘则是指从大量数据中发掘规律、模式和趋势，提供数据分析和决策支持的技术。
两者之间有一定的交叉和联系，在实际应用中常常同时使用。
信息检索和数据挖掘技术的应用范围非常广泛。
例如，搜索引擎利用信息检索技术，为用户提供知识和信息；数据挖掘则在电子商务、金融、医疗等领域得到广泛应用，依靠其强大的数据分析能力为企业提供决策参考。
第三章研究意义信息检索和数据挖掘技术的研究意义非常重大。
在当今信息爆炸的时代，各种信息和数据都在不断地增长和扩散，如何有效地获取、处理、存储和利用这些信息和数据，已经成为一个非常重要的科学问题。
信息检索和数据挖掘技术发挥着不可替代的作用。
首先，信息检索技术能够快速准确地找到用户所需要的信息，为其提供知识和帮助。
随着互联网的高速发展，用户需要从海量信息中找到最相关、最有用的信息，信息检索技术的重要性也越来越明显。
其次，数据挖掘技术能够从大量数据中挖掘出隐藏在数据背后的规律、模式和趋势，为企业提供决策参考。
在大数据时代，各种企业都需要获取并分析大量的数据，数据挖掘技术能够为其提供强有力的支持。
第四章研究现状目前，信息检索和数据挖掘技术已经取得了很大的进展，并在实际应用中得到广泛推广。
在信息检索领域，主要的搜索引擎有Google、Baidu、Yahoo等；在数据挖掘领域，主要的工具有SPSS、R、Python等。
同时，研究人员也在不断探索新的方法和工具，提高信息检索和数据挖掘的效率和准确率。
信息检索和网络数据挖掘技术的比较分析
信息检索和网络数据挖掘技术的比较分析
刘俊熙;吴英
【期刊名称】《图书馆学刊》
【年(卷),期】2005(000)006
【摘要】在信息量极大丰富的网络资源中,蕴含着大量潜在的有价值的知识.搜索引擎只解决了信息查询的问题,而网络数据挖掘是为了揭示数据中隐含的知识,它是比信息检索层次更高的一种技术.它能够根据用户定义的要求,根据目标特征信息在网络上或者数据库中进行有目的的信息检索.通过信息检索和网络数据挖掘的比较分析,以及搜索引擎的功能分析来阐述数据挖掘在搜索引擎基础上的作用发挥.
【总页数】3页(P111-113)
【作者】刘俊熙;吴英
【作者单位】上海政法学院社科系,上海,201701;上海政法学院社科系,上
海,201701
【正文语种】中文
【中图分类】G252.7
【相关文献】
1.网络信息检索策略的设计与实施的探讨——基于网络数据库信息检索各环节的实例分析 [J], 华薇娜
2.网络数据库信息检索探讨 [J], 王德英;周蓉
3.用idc／htx实现MSSQL网络数据库超链接的Web信息检索 [J], 李泽光
4.面向信息检索需要的网络数据清理研究 [J], 刘奕群;张敏;马少平
5.高校市场营销中网络数据挖掘技术的应用 [J], 陈威
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信息检索与数据挖掘-中国科学技术大学
《信息检索与数据挖掘》中国科学技术大学•电子工程与信息科学系目录目录 (I)1.实验内容 (1)1.1R语言学习 (1)1.2用R语言做文本分析 (1)1.3用R语言做数据挖掘 (2)2.附录1：R环境安装 (3)2.1基本R环境安装 (3)2.2镜像选择与包安装 (3)2.2.1设定镜像服务器 (3)2.2.2安装包（package） (6)2.3W INDOWS下的R语言编辑器 (7)附录2：JAVA有关 (9)2.4JDK安装 (9)2.4.1安装包下载 (9)2.4.2环境变量设置 (9)2.5JDK、JRE、JVM三者间的关系 (10)2.5.1JDK（Java Development Kit） (11)2.5.2Java Runtime Environment（JRE） (11)2.5.3JVM（java virtual machine） (11)参考文献 (12)1.实验内容1.1 R语言学习（1）建议阅读的资料：《R语言实战》（中文版[1]、英文版[2]）。
（2）矩阵、数据框运算：掌握矩阵运算相关函数的用法。
（3）绘图：至少掌握柱状图、散点图、饼图等常规图形的绘制。
（4）基本的数据导入/导出：至少掌握导入EXCEL文件和XML格式数据文件的方法。
（5）学习使用编辑器UltraEdit或WinEdt（即CTex）来写R文件。
1.2 用R语言做文本分析（6）建议阅读《R语言tm工具包进行文本挖掘实验》[3]（与我们给出的示例代码差别不大）；《R语言环境下的文本挖掘---tm包》[4]，有关于中文分词的部分；《R和Ruby数据分析之旅》（中文版[5]、英文版2nd[6]）。
（7）用文本分析包tm创建词项-文档关联矩阵（采用tm自带的路透社20篇文档的数据集）并分析。
i.安装tm包，在windows vista及以后的版本，应该会被安装到C:\Users\%user_name%\Documents\R\win-library\3.2 目录下（RStudio安装后包的目录缺省应该是C:\Program Files\R\R-3.2.3\library）。
IR-6_2015
2015/4/10
20
按照文档“是否相关”“是否被检索出”划 分
未检索出的 不相关文档
tn
未检索出的 相关文档
fn
fp
检索出的 不相关文档
tp
检索出的 相关文档
信息检索与数据挖掘
2015/4/10
21
与排序无关的检索评价：正确率和召回率
• 正确率/查准率：返回的相关文档占返回文档总数的百分比 • 召回率/查全率：返回的相关文档占所有相关文档的百分比。
信息检索与数据挖掘
关于评价
2015/4/10
11
• 评价无处不在，也很必要
• 工作、娱乐、招生、找对象
• 评价很难，但是似乎又很容易
• 人的因素、标准
• 评价是检验学术进步的唯一标准，也是杜绝学 术腐败的有力武器
信息检索与数据挖掘
为什么要评价IR？
2015/4/10
12
• 通过评价可以判断不同技术的优劣，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
非精确top K检索方法
2015/4/10
8
距离
信息检索与数据挖掘
回顾：检索系统
2015/4/10
9
如何评价 检索系统？
信息检索与数据挖掘
提纲
❶ 上一讲回顾 ❷ 检索系统的评价概述 ❸ 无序检索结果的评价 ❹ 有序检索结果的评价 ❺ 为IR系统构建测试集 ❻ 检索结果的展示
2015/4/10
10
2015/4/10
16
满意度是很难衡量的
• 最通常的度量：搜索结果的相关度
• 用搜索结果的相关度这个客观度量来替代对满意度的评 估
• 如何衡量相关度？
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• 二元词索引扩展的二元词索引：词性标注 • 位置信息索引邻近查询 • 混合索引机制
信息检索与数据挖掘
2015/3/23
8
回顾：索引构建
• 基于排序的索引构建算法
• 它是一种最原始的在内存中进行倒排的方法 • 基于块的排序索引算法
• 合并排序操作对于基于磁盘的排序来说很高效(避免寻道)
• 内存式单遍扫描索引构建算法
• 没有全局的词典
• 对每个块都生成单独的词典
• 不对倒排记录进行排序
• 有新的倒排记录出现时，直接在倒排记录表中增加一项
• 采用MapReduce的分布式索引构建算法 • 动态索引构建算法：多个索引，对数合并
信息检索与数据挖掘
2015/3/23
9
回顾：索引压缩
• 词项的统计特性：Heaps定律和Zipf定律 • 词典压缩
2015/3/23
2
信息检索与数据挖掘
本讲提纲
❶ 回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型
2015/3/23
3
信息检索与数据挖掘
本讲提纲
❶ 回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型
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4
信息检索与数据挖掘
回顾：倒排索引
2015/3/23
6
倒排记录
Brutus Caesar Calpurnia
1 2 4 11 31 45 173 174 1 2 4 5 6 16 57 132 2 31 54 101
词项词典
Dictionary
倒排记录表
Postings List
信息检索与数据挖掘
2015/3/23
7
2015/3/23
5
回顾：布尔检索
• 文档表示
• 一个文Байду номын сангаас被表示为关键词的集合
• 查询表示
• 查询式(Queries)被表示为关键词的布尔组合，用“与、 或、非”连接起来（主析取范式DNF ）
• 相关度计算
• 一个文档当且仅当它能够满足布尔查询式时，才将其检 索出来
• 检索策略是二值匹配
信息检索与数据挖掘
• 将词典看成单一字符串、按块存储、前端编码
• 倒排记录表压缩
• 可变字节编码和γ编码
文档集（文本、XML标签等） 文档集（文本） 词项关联矩阵 倒排记录表，未压缩（32位字） 倒排记录表，未压缩（20位） 倒排记录表，可变字节码 倒排记录表，γ编码
3,600.0 MB 960.0
40,000.0 400.0 250.0 116.0 101.0
信息检索与数据挖掘
2015/3/23
1
信息检索与数据挖掘
第5章 向量模型及检索系统
——第一讲 向量模型
信息检索与数据挖掘
课程内容
• 第1章 绪论 • 第2章 布尔检索及倒排索引 • 第3章 词典查找及扩展的倒排索引 • 第4章 索引构建和索引压缩 • 第5章 向量模型及检索系统
• 向量模型 • 检索系统 • 第6章 检索的评价 • 第7章 相关反馈和查询扩展 • 第8章 概率模型 • 第9章 基于语言建模的检索模型 • 第10章 文本分类 • 第11章 文本聚类 • 第12章 Web搜索 • 第13章 多媒体信息检索 • 第14章 其他应用简介
回顾：词典的建立及扩展的倒排索
引
如何建立词项词典？
文档解析：格式？语言？编码方式？ 词条化：词条（Tokens）/词项（Terms） 停用词：停用词表？查表法 or 基于文档频率 词项归一化：等价类同义词扩展表 词形归并：am, are, is be 词干还原：去除单词两端词缀、Porter算法
如何实现倒排记录表？
• 需要花费很多精力去构造一个合适的query才可以 获得一个在数量上可以接受的查询结果
信息检索与数据挖掘
2015/3/23
• 大部分用户不愿意逐条浏览1000多条结果，特别是对Web搜 索更是如此
信息检索与数据挖掘
2015/3/23
18
布尔查询：“盛宴”or“饥荒”
• 布尔查询的结果经常不是太多就是太少
• Query1“standard user dlink 650”->200,000 个匹配结果
• Query2“standard user dlink 650 no card found”->0个匹配结果
2015/3/23
16
信息检索与数据挖掘
排序式检索
• 迄今为止，我们只介绍了布尔查询
• 文档要么匹配要么不匹配
2015/3/23
17
• 对自身需求和文档集性质非常了解的专家而言，布尔 查询是不错的选择
• 然而对大多数用户来说不方便
• 大部分用户不能撰写布尔查询或者他们认为需要大量训练才 能撰写合适的布尔查询
信息检索与数据挖掘
回顾：索引压缩
将整部词典看成单一字符串
2015/3/23
10
信息检索与数据挖掘
回顾：索引压缩
单一字符串方式下按块存储
2015/3/23
11
信息检索与数据挖掘
回顾：索引压缩
对间隔编码
2015/3/23
12
信息检索与数据挖掘
回顾：索引压缩
2015/3/23
13
可变字节(VB)码
被很多商用/研究系统所采用
设定一个专用位 (高位) c作为延续位(continuation
bit)
如果间隔表示少于7比特，那么c 置 1，将间隔编入一个
字节的后7位中
否则：将低7位放入当前字节中，并将c 置 0，剩下的位 数采用同样的方法进行处理，最后一个字节的c置1（表示
结束）
信息检索与数据挖掘
信息检索与数据挖掘
本讲结构图
布尔检索结果太 少或太多
布尔 文 档
词项频率TF 评 分
TF-IDF
对结果进行排序
2015/3/23
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布尔模型
词项-文档关联 矩阵
词项-文档计数 矩阵
词项-文档权重 矩阵
文档和 查询均 表示成 向量， 计算 余弦 相似度
向量空间模型
信息检索与数据挖掘
本讲提纲
❶ 回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型
回顾：索引压缩
2015/3/23
14
ϒ编码
将G 表示成长度(length)和偏移(offset)两部分 偏移对应G的二进制编码，只不过将首部的1去掉 例如 13 → 1101 → 101 = 偏移 长度部分给出的是偏移的位数 比如G=13 (偏移为 101), 长度部分为 3 长度部分采用一元编码: 1110. 于是G的ϒ编码就是将长度部分和偏移部分两者联接起来 得到的结果。