信息检索与数据挖掘2019371
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）。
2019信息检索课件第6章
? University of California, Los Angeles, College Library, Thinking Critically about World Wide Web Resources
? </libraries/college/instruct/web/critical.htm>
? 信息数量庞杂而无序
导致网络信息分布范围广、网络信息的类型多样、信息污染严重
? 信息的不稳定性强
网络的动态性、内容可靠性降低
? 网络安全存在隐患
计算机病毒的破坏
2020/3/26
4
据第25次中国互联网络发展状况统计报告（2019.1 ）显示，绝大多数网络信息 来自商业网站，来自教育、科研、政府机构的网络信息仅占总量的1.9%
2020/3/26
5
网络炒作增加网络信息的不真实性
2020/3/26
6
6.2 网络信息选择与评价的客体
? 对网站的选择与评价 （IT）
? Website
? 定量为主
? 存在作弊行为
? 对网络信息内容的评价 (LIS)
? Information on the web ? 定性为主，辅之以定量 ? 不易操作
2020/3/26
LOGO
图书馆参考咨询部 2019.7
第六章 网络信息的选 择与评价
2020/3/26
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目录
6.1网络信息选择与评价的必要性 6.2网络信息选择与评价的客体 6.3网络信息选择与评价的主体 6.4网络信息选择与评价的标准 6.5各类型网络信息的评价
2020/3/26
3
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。
信息检索与数据挖掘
信息检索与数据挖掘 2011
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信息检索与数据挖掘 2011
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向量空间可能与直觉不符
Doc “J. Snow & Cholera” x x x o q1 x x x q1 query “cholera” o /epi/snow.html x other documents 27 x x x x x x x x x x x x x x x x
所有相关文档都聚集在某个原型（prototype）周围，形成一 个簇. 或者: 有不同的原型,但是它们的词汇有很大重合. 相关文档和不相关文档的相似度很小
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需要注意的细节
α 和 β/γ的权衡 : 如果很多文档已经评价了相关度， 那么β/γ应该大一些. 查询向量的某些权值可能为负数
忽略负的权值
对初始查询的相关反馈
source: Fernando Diaz
用户的反馈：选择一个认为相关的文档
source: Fernando Diaz
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信息检索与数据挖掘 2011
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查询扩展后的结果
source: Fernando Diaz
初始的查询和结果
初始查询: New space satellite applications
+ 1. 0.539, 08/13/91, NASA Hasn’t Scrapped Imaging Spectrometer + 2. 0.533, 07/09/91, NASA Scratches Environment Gear From Satellite Plan
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。
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。
常用于信息检索和数据挖掘的加权技术
随着信息时代的到来，数据量的爆炸性增长使得信息检索和数据挖掘成为了重要的研究方向。
在这个过程中，加权技术作为一种常用的方法，被广泛应用于信息检索和数据挖掘的实践中。
本文将介绍常用于信息检索和数据挖掘的加权技术。
一、加权技术的概念加权技术是信息检索和数据挖掘中常用的一种技术手段，其基本思想是通过对不同数据或信息进行加权处理，从而得到更合理、更准确的结果。
在信息检索中，加权技术被用于对检索结果进行排序和过滤；在数据挖掘中，加权技术则被用于对数据进行特征提取和模式识别。
加权技术可以帮助我们更好地处理和利用海量的信息和数据，提高信息检索和数据挖掘的效率和准确性。
二、加权技术的常见方法1.TF-IDF方法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的加权技术，它通过统计每个词在文档中的出现频率和在整个语料库中的出现频率来进行加权处理。
具体来说，TF-IDF方法先计算每个词的TF值（词频）和IDF值（逆文档频率），然后将它们相乘得到最终的加权值。
TF-IDF方法在信息检索中被广泛应用，能够有效地反映出每个词在文档中的重要程度，从而提高检索结果的准确性。
2.权重向量模型权重向量模型是另一种常见的加权技术，它通过构建特征向量并对每个特征进行加权处理来实现信息检索和数据挖掘的目的。
在权重向量模型中，我们可以根据具体的需求和场景选择不同的加权方法，比如使用余弦相似度进行加权，或者使用基于概率统计的方法进行加权。
权重向量模型在实际应用中具有较高的灵活性和可定制性，能够更好地适应不同的信息检索和数据挖掘任务。
3.基于机器学习的加权方法随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的加权方法也逐渐成为了信息检索和数据挖掘领域的热门话题。
这类方法通过构建模型并对训练数据进行学习，从而得到能够自动适应不同情况的加权规则。
在信息检索中，我们可以使用基于机器学习的排序模型来对检索结果进行加权和排序；在数据挖掘中，我们也可以使用基于机器学习的分类器来对数据进行加权和分类。
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。
信息检索---名词解释
一、名词解释信息检索：信息检索最普通的理解就是信息查找。
它是将信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需求查找出有关的信息的过程和技术。
信息检索又叫做信息存储与检索（information storage and retri）。
信息检索可以分为事实检索、数据检索、文献检索。
特性检索：也称强相关性检索，强调向用户提供高度对口的信息。
强调检索的准确性，对检索结果的数量不作要求。
族性检索：也成弱相关性检索，强调向用户提供系统、完整的信息。
注重检索的全面性，要求检索出一段时间期限内有关特定主题的所有信息，对准确性要求较低。
特种文献：特种文献是一种不以书刊形式出版的文献，一般不公开发行，它包括专利文献、会议资料、科技报告、技术标淮、学位论文、政府出版物、产品样本及其说明书等。
其特点是内容涉及面广、种类多、数量大、报道快、参考价值高。
OPAC：联机图书馆公共检索目录，有开放的公共查询目录演化而来，是20世纪70年代末美国一些大学图书馆和公共图书馆共同开发的供读者查询馆藏数据的联机书目检索系统。
参考工具书：是指根据人们的需要，把某一范围的知识或资料加以分析、综合或浓缩，并按一定的排检方法编排，以备查阅、参考，用以解决有关事实和数据方面的疑难问题的图书。
年鉴：是系统汇集一年内的主要时事文献、学科进展情况、研究成果及有关统计资料，提供详尽的事实、数据和统计数字，反映近期政治、经济发展的动向及科学文化进步的年度出版物。
手册：是汇集某一方面常需要查考的基本知识和数据资料，以供读者手头随时翻检的一种工具书。
名录：是汇集机构名、人名、地名等专名基本情况和资料的一种工具书。
搜索引擎：就是通过运行一个不断在网络上通过域名扫描和各种链接的软件，自动获得大量站点页面的信息，并按照一定规则归类整理，从而形成数据库，用以提供查询的站点。
图书：论述或介绍某一领域知识的出版物。
期刊：期刊一般是指名称固定、开本一致的定期或不定期连续出版物。
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。
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。
理解计算机的信息检索与数据挖掘
理解计算机的信息检索与数据挖掘信息检索和数据挖掘是计算机科学领域中的两个重要研究方向。
在当今信息爆炸的时代，如何高效地获取和利用信息对于人们的工作和生活至关重要。
计算机的信息检索和数据挖掘技术正是为了解决这个问题而被广泛研究和应用。
信息检索是指通过检索系统来获取与用户需求相关的信息的过程。
它主要涉及到构建和管理信息库、设计检索算法和界面等方面的技术。
信息检索系统通常包括两个主要组成部分：索引和检索。
索引是将文档集合转化为能够高效检索的数据结构，而检索则是根据用户的查询，在索引上进行匹配和排序，找出与查询相关的文档。
信息检索技术通过词频、文档频率、向量空间模型等方法来度量文档与查询的关联性，并提供相关性排序结果。
数据挖掘是从大规模数据集中发现隐藏在其中的有价值的信息和模式的过程。
它借助计算机科学、统计学和机器学习等方法，通过挖掘数据中的规律和趋势，提供给用户有关归纳、预测、分类和聚类等方面的知识。
数据挖掘可以帮助我们从大量的数据中抽取出有用的信息，以支持各种决策和分析任务。
这些信息可以广泛应用于金融、市场营销、医疗保健等领域。
在实际应用中，信息检索和数据挖掘常常相互结合，互为补充。
信息检索主要解决“找到什么”的问题，而数据挖掘则更专注于“为什么”和“如何”的问题。
例如，搜索引擎通过信息检索技术提供用户查询的相关文档，而基于搜索日志和用户行为的数据挖掘则能够帮助搜索引擎进一步理解用户需求，提供个性化的搜索结果。
同时，信息检索和数据挖掘也面临着一些挑战和问题。
首先，随着互联网和社交媒体的快速发展，数据量不断增加，信息检索和数据挖掘需要处理大规模数据的能力。
其次，用户的查询需求和信息内容都是多样化和复杂化的，需要更精准和智能的技术来满足。
此外，隐私保护、信息安全和数据伦理等问题也成为了信息检索和数据挖掘领域需要关注的重点。
总之，信息检索和数据挖掘是帮助我们从海量数据中获取有用信息的重要技术。
它们在搜索引擎、社交媒体、推荐系统等众多领域都有广泛应用。
2019年公需科目考试信息检索+数据挖掘答案
数据挖掘以下哪项不属于知识发现的过程？( )A、数据清理B、数据挖掘C、知识可视化表达D、数据测试答案：D以下哪些不属于数据挖掘的内容？（）A、分类B、聚类C、离群点检测D、递归分析答案：D以下哪个不是常见的属性类型？（）A、A．标称属性B、数值属性C、高维属性D、序数属性答案：C以下哪个度量属于数据散度的描述？（）A、均值B、中位数C、标准差D、众数答案：C以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（D ）A、A．均值B、中位数C、众数D、四分位数答案：D对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？( )A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、噪声检测答案：C聚类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？( )A、K-MeansB、DBSCANC、SVMD、EM答案：C建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( )A、根据内容检索B、建模描述C、预测建模D、寻找模式和规则答案：C当不知道数据所带标签时. 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( )A、分类B、聚类C、关联分析D、隐马尔可夫链答案：B在构造决策树时，以下哪种不是选择属性的度量的方法？( )A、信息增益B、信息增益率C、基尼指数D、距离答案：D知识发现流程最核心的步骤是什么？( )A、数据挖掘B、数据预处理C、模式评估D、知识表示答案：A将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( )A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘答案：C以下哪个度量属于数据中心性的描述？（）A、均值B、极差C、众数D、标准差答案：A类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？( )A、K-MeansB、DBSCANC、KNND、EM答案：C某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？( )A、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理答案：A以下哪些算法是分类算法？( )A、DBSCANB、C4.5C、K-MeanD、EM答案：BK-means算法的缺点不包括？( )A、K必须是事先给定的B、选择初始聚类中心C、对于“噪声”和孤立点数据是敏感的D、可伸缩、高效答案：D机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（）A、增加样本数量B、增加模型复杂度C、去除噪声D、正则化答案：B下面那个不属于知识发现过程。
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Benford law：在自然形成的十进制数据中，任何一个数据的 第一个数字d出现的概率大致log10(1+1/d)
信息检索与数据挖掘
压缩
• 现在，我们考虑压缩词典和倒排记录表
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M：词项总数 T：词条总数
信息检索与数据挖掘
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Zipf定律
• Heaps定律提供了对文档集中词汇量的估计
• 我们还想了解词项在文档中的分布情况
• 在自然语言中，只有很少一些非常高频的词项，而 其它绝大部分都是很生僻的词项。
• Zipf定律：排名第i多的词项的文档集频率与1/i 成正比
信息检索与数据挖掘
中文词频规律示例
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汉语言文学作品中词频的Zipf分布，王洋，刘宇凡，陈清华，北京师范大学学报(自然科学版)2009
信息检索与数据挖掘
题外话
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• 很多复杂系统同时满足Zipf定律和Heaps定律，但是对于两者关 系，学术界存在长期争论。通过一些随机过程模型，有些学者认 为Zipf定律是本质的，Heaps定律是衍生的，可以从Zipf定律推 出；有些学者（Zanette, Moutemurro）认为Heaps定律是本质的， Zipf定律是衍生的；有的学者认为这两种定律相互独立。
• 仅仅考虑基本的布尔索引 • 不研究包含位置信息的索引 • 我们将考虑压缩架构
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信息检索与数据挖掘
索引压缩
• 统计信息(对RCV1语料库)
• 词典和倒排记录表将会有多大？ • Heaps定律：词项数目的估计 • Zipf定律：对词项的分布建模
• 词典压缩
• 将词典看成单一字符串的压缩方法 • 按块存储/前端编码
信息检索与数据挖掘
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Zipf定律推论
• 如果最高频的词项(the)出现了cf1次
• 那么第二高频的词项(of)出现了cf1/2次 • 第三高频的词项(and)出现了cf1/3次
• 等价的：cfi = K/i 中K是归一化因子，所以
• Log cfi = log K - log i • log cfi和log i之间存在着线性关系
• 在对数空间中，这是这两者之间存在的最简单的关系 • 这是一个经验发现(“empirical law”)
Heaps定律是Heaps在1978年一本关于信息挖掘的专著 中提出的。事实上，他观察到在语言系统中，不同单 词的数目与文本篇幅（所有出现的单词累积数目）之 间存在幂函数的关系，其幂指数小于1。
讨论：0的原因？
信息检索与数据挖掘
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无损 vs. 有损压缩
• 无损压缩：压缩之后所有原始信息都被保留。
• 在IR系统中常采用无损压缩
• 有损压缩：丢掉一些信息 • 一些预处理步骤可以看成是有损压缩：大小写转换，
停用词剔除，词干还原，数字去除。
• 第7章：那些削减的倒排记录项都不太可能在查询 结果的前k个列表中出现。
• 但我们仍然不能解决“supercalifragilisticexpialidocious” 和“hydrochlorofluorocarbons”
• 书面英文中单词的平均长度约为4.5个字符
• 练习：为什么不用这个值来估计词典的大小？
• 英语中平均的词典词项长度为8个字符
• 平均会有12个字符的空间浪费
• cfi ∝ 1/i = K/i，K是一个归一化常数
• Cfi是文档集频率：词项ti在文档集中出现的次数
Zipf定律是Zipf在1949年的一本关于人类定位的最小作用原理的书中首先 提出的，其中最令人难忘的例子是在人类语言中，如果以单词出现的频次 将所有单词排序，用横坐标表示序号，纵坐标表示对应的频次，可以得到 一条幂函数曲线。这个定律被发现适用于大量复杂系统。
词典
无位置信息索引
包含位置信息的索引
未过滤 无数字 大小写转换 30个停用词 150个停用词 词干还原
数目(K) ∆% T% 数目(K) ∆% T% 数目(K) ∆% T%
484,494
109,971
197,879
474,723 -2
-2 100,680 -8
-8 179,158.2 -9
-9
391,523 -17
• [读取压缩数据][解压缩]比直接[读取未压缩的数据]快 • 前提：解压缩算法要很快
• 我们目前所用的解压缩算法在现代硬件上运行相当快
信息检索与数据挖掘
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为什么要压缩倒排索引？
• 词典
• 压缩的足够小以便能够放入内存中 • 当词典足够小时，我们也可以在内存中存储一部分的倒
排记录表
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关于数字的统计规律
第一数字定律（Benford law）
描述的是自然数1到9的使用频率F(d)=log[1+(1/d)] （d为自然数），其中1使用最多接近三分之一，2为 17.6%，3为12.5%，依次递减，9的频率是4.6%。
科学家们仔细研究第一数字定律后，无法对这种现象 做出合理解释。定律的主要奠基人Frank Benford对 人口出生率、死亡率、物理和化学常数、素数数字等 各种现象进行统计分析后发现，由度量单位制获得的 数据都符合第一数字定律。当然彩票上随机数据并不 符合。
以便搜索能快速启动 • 所以，压缩词典非常重要
尽管即使是非常大规模的文档集的词典也往往能够放入一台标准台式计 算机的内存，但是在很多其他场景下情况并非如此。例如，大公司的一 台企业搜索服务器也许要索引数太字节的文档，由于文档中可能包含多 种不同语言，所以最后的词汇量可能会很大。
信息检索与数据挖掘
词典存储
• 较短的词项支配了词条的数目但是并不是典型的平
均值
hydro-chlorofluorocarbons 氢氯氟烃
supercalifragilisticexpialidocious 奇妙的; 难以置信的
含义
值
文档总数
每篇文档的平均词条数目 200
词项总数
400,000
每个词条的平均字节数 6 (含空格和标点符号)
每个词条的平均字节数 4.5 (不含空格和标点符号)
每个词项的平均字节数 7.5
倒排记录总数
160,000,000
信息检索与数据挖掘
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索引参数 vs. 索引内容
不同词项
无位置信息倒排记录 词条
• 尤其当采用Unicode编码时
信息检索与数据挖掘
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词汇量 vs. 文档集大小
• Heaps定律：M = kTb
• M是词项的数目，T是文档集中词条的个数
• 参数k和b的典型取值为：30≤k≤100和b≈0.5
• 词汇量大小M和文档集大小T在对数空间中，存在着 斜率为½的线性关系
• 定长数组存储
• 400,000词项；20字节/词项 = 11.2 MB
词典搜索结构
词项
a aachen …. zulu
文档频率 指向倒排记 录表的指针
656,265
65
….
221
20 字节 每个4字节
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信息检索与数据挖掘
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定长方法存储词项浪费空间
• 在词项那一列大部分的字节都被浪费 — 我们为每 个词项分配了20字节的固定长度。
• 对于前k个返回结果来说，这几乎是无损的
有损还是无损与需求相关！！
信息检索与数据挖掘
2019/3/7
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词汇量 vs. 文档集大小
• 词项的词汇量有多大？
• 也就是说，有多少个不同的词？
• 我们可以假定一个上界吗？
• 实际上并不可以：长度为20的不同单词至少有7020=1037个
• 实际中，词汇量会随着文档集大小的增大而增长
信息检索与数据挖掘
Heaps定律
对RCV1文档集来说，虚线
log10M = 0.49log10T + 1.64
是基于最小二乘法的最佳拟合 结果。
则 M = 101.64T0.49 ， 所 以 k = 101.64 ≈ 44，b = 0.49
对RCV1是一个很好的经验拟合！
对于前1,000,020个词条， Heaps 定 律 会 估 计 得 到 大 约 38,323个词项； 而实际数目是 38365 ，和估计 值非常接近
• 词典压缩
• 将词典看成单一字符串的压缩方法 • 按块存储/前端编码
• 倒排记录表压缩
• 可变长字节码 • 一元编码/ γ 编码
2019/3/7
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信息检索与数据挖掘
2019间
• 省钱
• 提高内存的利用率
• 提高速度
• 加快数据从磁盘到内存的传输速度
• 倒排记录文件
• 减少所需的磁盘空间 • 减少从磁盘读取倒排记录文件所需的时间 • 大的搜索引擎在内存中存储了很大一部分的倒排记录表
• 压缩可以让我们在内存中存储的更多
• 我们将设计各种基于IR系统的压缩架构
信息检索与数据挖掘
回顾 Reuters-RCV1语料库
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符号 N L M
-19 96,969 -3 -12 179,157.8 0 -9
391,493 -0 -19 83,390 -14 -24 121,858 -31 -38
391,373 -0 -19 67,002 -30 -39 94,517 -47 -52