信息检索与数据挖掘
软件设计师的数据挖掘和信息检索技术要求
软件设计师的数据挖掘和信息检索技术要求作为一名软件设计师，精通数据挖掘和信息检索技术对于提高工作效率和满足用户需求至关重要。
本文将介绍软件设计师所需要具备的数据挖掘和信息检索技术要求，并探讨其在实际工作中的应用。
一、数据挖掘技术要求数据挖掘是从大量的数据中提取隐藏在其中的有价值信息的过程。
软件设计师需要具备以下数据挖掘技术要求：1. 数据预处理能力：软件设计师需要能够对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等预处理步骤，以确保数据的质量和准确性。
2. 特征选择和特征提取：在数据挖掘过程中，软件设计师需要选择最具代表性和影响力的特征，或者通过特征提取方法将原始数据转化为更有意义的特征。
3. 分类与聚类技术：软件设计师需要掌握各种分类和聚类算法，以便对数据进行分类、聚类和预测。
这样可以帮助软件设计师发现数据中隐藏的规律和趋势。
4. 异常检测与异常处理：软件设计师需要学会检测并处理数据中的异常值，以避免异常数据对分析结果造成不良影响。
5. 数据可视化与解释能力：软件设计师需要将分析结果通过可视化手段呈现给用户，以便用户更好地理解和使用分析结果。
二、信息检索技术要求信息检索是从大规模的信息资源中获取用户所需信息的过程。
软件设计师需要具备以下信息检索技术要求：1. 索引技术：软件设计师需要熟悉各种索引技术，包括全文索引、倒排索引等，以提高信息检索的速度和准确性。
2. 查询语言和查询扩展：软件设计师需要了解常用查询语言（如SQL）和查询扩展技术，以便用户能够通过关键词或相关词扩展来获取更准确的检索结果。
3. 相似度计算和排序算法：软件设计师需要了解相似度计算和排序算法，以便将与用户查询相关度最高的信息排在前面，提高检索结果的质量。
4. 用户反馈与个性化检索：软件设计师需要了解用户反馈机制和个性化检索算法，以便通过用户的反馈和偏好来优化检索结果，提升用户体验。
5. 多媒体信息检索：随着多媒体数据的快速增长，软件设计师还需要掌握多媒体信息检索技术，以便从图片、音频、视频等多媒体数据中检索和获取所需信息。
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。
信息检索与数据挖掘2019371
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
2019/3/7
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M：词项总数 T：词条总数
信息检索与数据挖掘
2019/3/7
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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)
(完整)数据挖掘中的名词解释
第一章1，数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2，人工智能（Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3，机器学习（Machine Learning）是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4，知识工程（Knowledge Engineering)是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
6，数据可视化（Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
7，联机事务处理系统（OLTP）实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间,然后再被执行。
8, 联机分析处理（OLAP）使分析人员，管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致，交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
8，决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
医学信息检索的主要方法
医学信息检索的主要方法
一、传统检索方法
传统检索方法主要是基于文献索引，通过查阅文献索引手册或检索数据库中的索引词，找到相关文献信息。
该方法耗时长、工作量大，但检索结果可靠、准确度高。
二、网络检索方法
网络检索方法主要是基于互联网搜索引擎进行检索，例如百度、谷歌等。
搜索引擎可快速提供大量关键词相关的信息，但检索结果存在一定误差和偏差，需多参考多验证。
三、语义检索方法
语义检索方法是基于自然语言处理技术，根据检索者输入的关键词，通过与事先建立好的知识库进行语义匹配，得到与关键词相关联的文献信息。
该方法可提高检索的准确度和效率。
四、知识图谱检索方法
知识图谱检索方法是基于知识图谱技术，对医学领域的知识进行建模和抽取，通过关联实体、属性和关系，实现自动化和精确化的信息检索。
该方法可大幅提高检索效率和准确度。
五、数据挖掘方法
数据挖掘方法是基于大量数据的建模和分析，通过统计学、机器学习等技术，发现数据中的隐藏模式和规律，实现精准的信息检索。
该方法需有大量的数据支撑，需花费大量的时间和精力建立相应的手动或自动化工具。
综上所述，医学信息检索的主要方法既有传统方法，又有基于互联网的网络检索方法，还有各种高新技术的应用。
在医学信息检索中，选择合适的检索方法有助于提高检索效率和准确度。
信息检索与数据挖掘的实践案例
信息检索与数据挖掘的实践案例信息检索与数据挖掘是现代信息科学领域中的重要研究内容，它们在各个领域都发挥着重要作用，利用它们可以帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识。
本文将介绍一个实际应用中的信息检索与数据挖掘案例——电商平台的用户评论分析，以展示这两个技术的应用和价值。
1. 概述电商平台是当今电子商务的重要形式之一，为消费者提供了大量的商品和服务选择。
在这个平台上，用户可以对自己购买的商品进行评论和评分，这些用户评论和评分信息蕴含了大量的宝贵信息，但同时也面临着海量数据的问题。
信息检索与数据挖掘的应用可以帮助电商平台从用户评论中挖掘出有价值的信息，为商家和消费者提供参考依据，提升用户体验和销售业绩。
2. 数据预处理在进行评论分析之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据的清洗、去除噪声和异常值的处理、对文本进行分词等。
清洗数据是为了去除无效信息，噪声和异常值的处理可以减少对后续分析的影响，而对文本进行分词则是为了将句子拆分成一个个可供分析的词语。
3. 情感分析情感分析是用户评论分析的一个重要环节，通过对评论中的情感进行分析，可以了解用户对商品的倾向性和满意度。
情感分析可以分为正面、负面和中性三个维度，用来判断用户对商品的态度。
常用的情感分析方法有基于规则的方法和基于机器学习的方法，前者通过词语本身的情感倾向性进行判断，后者通过训练模型从大量标注好的语料中学习情感判断规则。
4. 关键词提取关键词提取是从用户评论中抽取出最具代表性和概括性的关键词或短语。
关键词提取可以帮助商家和消费者对商品进行更加全面和深入的了解，同时也可以作为搜索引擎的关键词匹配依据。
常用的关键词提取方法有基于词频统计和基于TF-IDF（词频-逆文本频率）的方法，前者通过统计单词在文本中出现的频率进行提取，后者则使用了更加复杂的统计方法。
5. 主题建模主题建模是从大量文本数据中识别出潜在的主题或话题。
在电商平台的用户评论中，可以通过主题建模的方法挖掘出用户常提到的话题，进而了解用户的兴趣和需求。
简述信息检索的原理
简述信息检索的原理信息检索是指通过计算机技术，基于用户需求，在大规模数据集中查找并获取相关信息的过程。
在当前大数据时代，信息检索已成为人们获取信息的主要方式之一。
信息检索的原理包括以下几个方面：一、信息检索的基本原理信息检索的基本原理是将用户输入的查询词作为检索系统的输入，检索系统根据用户输入的查询词在数据集中进行匹配和筛选，最终将相关信息返回给用户。
这个过程包括以下几个步骤：1. 数据集的建立：信息检索系统需要先建立一个数据集，也就是将需要检索的信息进行分类、整理、标注和索引，以便用户能够更快地找到相关信息。
2. 用户查询：用户输入查询词，这些查询词可以是单个词、短语、问题或者其他形式的查询。
3. 检索算法：检索算法是信息检索系统的核心，它根据用户输入的查询词，对数据集中的信息进行匹配和筛选，并返回相关信息。
4. 结果展示：信息检索系统将匹配的信息按照一定的规则进行排列，以便用户能够更快地找到所需信息。
二、信息检索的技术原理信息检索技术是指通过计算机技术，对数据集中的信息进行分类、整理、标注、索引和检索的过程。
信息检索技术包括以下几个方面：1. 自然语言处理：自然语言处理是指通过计算机技术，对人类自然语言进行分析、理解和处理。
在信息检索中，自然语言处理可以帮助系统更好地理解用户查询词的含义，从而更准确地匹配和筛选相关信息。
2. 数据挖掘：数据挖掘是指通过计算机技术，对大规模数据进行分析和挖掘。
在信息检索中，数据挖掘可以帮助系统更好地理解用户需求，从而更准确地匹配和筛选相关信息。
3. 信息抽取：信息抽取是指通过计算机技术，从非结构化数据中抽取有用信息的过程。
在信息检索中，信息抽取可以帮助系统更好地获取相关信息，从而更准确地匹配和筛选相关信息。
4. 机器学习：机器学习是指通过计算机技术，对数据进行分析和学习，从而提高系统的准确性和效率。
在信息检索中，机器学习可以帮助系统更好地理解用户需求，从而更准确地匹配和筛选相关信息。
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。
信息检索复习资料
一、名词解释1．信息资源——是指经过人类的选取、组织、序化等整理与开发后的信息的集合。
2．白色文献——是指公开出版发行的、通过正常渠道可以得到的常规文献。
3．数据挖掘——就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
4．检索策略——就是在分析课题内容实质的基础上，确定检索系统、检索途径和检索词，并科学安排各词之间的位置关系、逻辑联系和查找步骤等。
5．截词检索——是指在检索式中用专门的符号（截词符号）表示检索词某一部分允许有一定词形变化。
6．参考数据库——有时又称为书目数据库，是指包含各种数据、信息或知识原始来源和属性的数据库。
7．特种文献——是指出版发行和获取途径都比较特殊的科技文献，一般包括专利文献、会议文献、科技报告、学位论文、标准文献、政府出版物等文献类型。
8．学位论文——是高等院校或研究机构的学生为获得学位资格而提交并通过答辩委员会认可的学术性研究论文，它是随着学位制度的实施而产生的。
9．科技报告——是关于某科研项目或活动的正式报告或记录，多是研究、设计单位或个人以书面形式向提供经费和资助的部门或组织汇报其研究设计和开发项目的成果进展情况的报告。
10．电子图书——是指以电子文件形式存储在各种磁性或电子介质中，以磁盘、光盘、网络等电子媒体形式出版发行，通过计算机或便携式阅读终端进行阅读的一种新型数字化书籍。
11．电子报纸—多媒体技术、网络技术和通信技术的产物，是指在排、印、投递等方面基本上实现了电子化的报纸。
12．参考工具书——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。
13．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。
信息检索的技术
信息检索的技术信息检索技术是指通过一定的算法和技术，从大量的文本数据中快速而准确地寻找特定信息的过程。
在信息化社会的今天，信息检索技术尤为重要，它不仅可以帮助我们快速获取所需信息，还可以提高我们的工作效率和竞争力。
下面将从信息检索技术的基本原理、技术分类和应用领域等方面进行介绍。
1. 建立索引：信息检索技术需要将待检索的文本数据进行分词处理，将文本中的每个词语（或组合词语）转化为一个索引词，并将每个索引词作为关键字建立索引，以便后续的检索。
2. 文档表示：对于每个索引词，需要建立相关文档的倒排索引表，以记录包含这个索引词的文档序号及出现位置等信息。
一般情况下，索引表是以稀疏矩阵的形式存储的。
3. 查询解析：当用户输入查询时，需要对查询进行分词处理，提取关键字，并对关键字进行逻辑组合和权重计算，计算得到每个关键字对应的文档排名。
4. 检索结果：将计算得到的文档排名按照一定的权重排序，并返回给用户。
根据不同的技术特点和应用场景，信息检索技术可以分为传统检索技术和现代检索技术两种。
1. 传统检索技术传统检索技术主要包括基于关键字的检索技术和基于分类的检索技术。
（1）基于关键字的检索技术：基于关键字的检索技术是最常见的一种搜索技术。
它通过对查询词进行分词、建立索引、通过索引表查找文档等操作来实现检索。
常见的实现方式有倒排索引和向量空间模型等。
倒排索引：倒排索引是一种常用的索引结构，它是一种将单词和文档进行映射的数据结构，功能是将若干个文本文档中所有出现过某个单词的文档的编号全部记录下来。
向量空间模型：向量空间模型是一种将每个文本看作为向量的方式，通过计算向量之间的相似度来确定检索文本与待检索文本之间的相关度。
在向量空间模型中，文本可以表示为高维向量，其中向量的每个维度是某一项特征或词语出现的频率。
（2）基于分类的检索技术：基于分类的检索技术是指将文档分为不同的类别，在搜索时只搜索特定的类别。
常见的实现方式有贝叶斯分类器、支持向量机和神经网络等。
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。
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。
信息检索技术
信息检索技术正文：信息检索技术一、概述信息检索技术是指通过计算机系统对大量信息进行自动化检索和提取的一种技术。
它是现代信息时代的重要工具，被广泛应用于各个领域，包括文献检索、网络搜索、大数据分析等。
二、文献检索文献检索是信息检索技术的一个重要应用领域。
它通过对数据库中的文献信息进行筛选与匹配，提供给用户所需的相关文献。
文献检索包括以下步骤：1、数据库选择：根据需要选择适合的文献数据库，如PubMed、Google Scholar等。
2、关键词选择：根据检索目的选择相关的关键词，关键词的选择应准确、具体。
3、检索式构建：根据关键词构建检索式，可以使用布尔运算符来组合多个关键词。
4、检索结果筛选：根据检索式进行检索，对检索结果进行筛选，选择与研究目的相关的文献。
5、文献获取：获取筛选后的文献全文或摘要，进行阅读和分析。
三、网络搜索网络搜索是信息检索技术的另一个重要应用领域。
它通过搜索引擎对互联网上的网页进行检索，提供用户所需的相关信息。
网络搜索包括以下步骤：1、关键词输入：用户将自己需要搜索的关键词输入搜索引擎。
2、搜索引擎索引：搜索引擎将关键词与互联网上的网页进行索引。
3、检索结果展示：搜索引擎根据关键词匹配度和网页质量，展示相关的搜索结果。
4、筛选与：用户可以根据搜索结果的摘要信息筛选搜索结果，并进入网页查看详细内容。
5、数据获取：用户从网页中获取所需的信息。
四、大数据分析大数据分析是信息检索技术的另一个重要应用领域。
它通过对大量数据进行挖掘和分析，发现隐藏在数据中的有价值的信息。
大数据分析包括以下步骤：1、数据收集：收集大量的数据，可以是结构化数据或非结构化数据，如传感器数据、社交媒体数据等。
2、数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声、缺失值等。
3、数据存储：将清洗后的数据存储在合适的数据存储系统中，如关系数据库、分布式存储系统等。
4、数据挖掘：使用合适的数据挖掘算法对数据进行分析和挖掘，发现其中的模式、规律等。
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。
信息检索研究内容
信息检索研究内容一、引言信息检索是计算机科学与技术的一个重要分支，旨在从大量的文档、数据或信息中快速、准确地找到用户所需的信息。
随着互联网和大数据技术的快速发展，信息检索技术在日常生活、工作和研究中发挥着越来越重要的作用。
本文将详细介绍信息检索的研究内容，主要包括以下十个方面。
二、信息检索模型信息检索模型是信息检索研究的核心，主要关注如何有效地表示和组织信息。
常见的信息检索模型包括布尔模型、向量空间模型、潜在语义模型等。
这些模型各有优劣，应根据具体应用场景选择合适的模型。
三、信息检索算法信息检索算法是实现信息检索模型的关键，包括信息爬取、文本预处理、索引构建、查询处理和结果排序等环节。
算法的目标是在有限的时间内返回最相关的结果。
常见的信息检索算法包括BM25、TF-IDF等。
四、信息检索系统设计信息检索系统设计是实现信息检索算法的重要手段，包括前端界面设计、后端数据处理和中间的通信协议等。
设计的目标是要提供一个高效、稳定、易用的信息检索系统。
五、信息检索评价信息检索评价是衡量信息检索系统性能的重要手段，包括准确率、召回率、F1得分等指标。
评价的目标是要提供一个客观、科学的评价体系，以指导系统的优化和改进。
六、信息检索与知识管理信息检索与知识管理密切相关，知识管理包括知识的获取、组织、存储和共享等方面。
信息检索可以为知识管理提供技术支持，如知识图谱的构建和语义搜索的实现。
同时，知识管理也可以为信息检索提供更加丰富和准确的信息资源。
七、信息检索与自然语言处理自然语言处理是让计算机理解人类语言的技术。
在信息检索中，自然语言处理技术可用于文本的自动分类、关键词提取、机器翻译等方面，提高信息检索的准确性和效率。
同时，自然语言处理的研究成果也可以促进信息检索技术的发展。
八、信息检索与数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程。
在信息检索中，数据挖掘技术可用于发现隐藏在数据中的潜在关联和趋势，提高信息检索的准确性和全面性。
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。
数据挖掘在网络信息检索中的应用
择之用， 但大部分的 自动摘要都是简单的抽取网页文档的
前 几 句 内容 ， 而 仅仅 是 通 过 位 置 来确 定 的 ， 这种 方 式 很 不 准确， 不 能 精 确 的反 映 网页 的 全 部 内 容 ， 所 以保 证 自动 摘 要 的 正 确 性 非 常重 要 。数 据 挖 掘 中 的 文 本 抽取 就 是从 文
数据挖掘在网络信息检 索中的应用
张摘 要欣ຫໍສະໝຸດ 郭广楠张瑜
（ 空 军 勤 务 学 院 基 础 部 江 苏 ・徐 州 ２ ２ ｌ ０ ０ ０）
本 文阐 述 了数 据挖 掘 的基 本 理 论 ， 及 其在 网 络 信 息检 索 中 的应 用 分析 了数 据挖 掘 对网 络信 息 资 源、 网 络信 息检 索 数 据 挖 掘 文献 标 识 码 ： Ａ Ｗｅ ｂ数 据 挖掘 是从 数 据 挖 掘 技术 发 展 而 来 ， 简单 地 说 是 将 数 据挖 掘技 术 应 用 到 Ｗｅ ｂ上 ， 也 称 为 Ｗｅ ｂ挖 掘 。 其 技 术 性 的定 义 是 ： Ｗｅ ｂ数据 挖 掘 ， 是一 项 涉及 Ｗｅ ｂ 、 数据 挖掘 、 信息学、 计 算 机 语 言 学等 多 个 领 域 的综 合 技术 。 Ｗｅ ｂ 数据 挖 掘 的 目的是 为 了揭 示 网络 信 息 中 隐含 的 知识 ， 它 是
２数 据 挖 掘 及 Ｗｅ ｂ数 据 挖掘 数据挖掘 （ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） ， 即从 大量 模 糊 的数 据 中发
现 隐含 的规律性 内容， 解决数据的应用 质量 问题 的技术 ，
是 一种 还 处 于发 展 中 ，已经 部分 投 入 实 际 生产 实 践 的 技 术框架。
统 的服务工具： 远程登录 、 文件传输服务、 电子邮件、 电子
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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正确率 vs. 召回率
P = TP / ( TP + FP ) R = TP / ( TP + FN )
信息检索与数据挖掘
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正确率和召回率相结合的指标：F值
F 允许正确率和召回率的折中
where α ϵ [0, 1] ， b 2 ϵ [0,∞] 常用参数: balanced F ， b = 1 or α = 0.5
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提纲
❶
上一讲回顾
❷
❸ ❹
动机
相关反馈基础 相关反馈详细介绍
❺
查询扩展
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提纲
❶ ❷ ❸ ❹ ❺
上一讲回顾 动机 相关反馈基础 相关反馈详细介绍 查询扩展
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上一讲回顾
信息检索的评价方法 不考虑序的评价方法(即基于集合)：P、R、F 考虑序的评价方法：P/R曲线、MAP、NDCG 相关评测 检索结果的摘要
几何平均值
上面那个例子 GMAPa=0.056, GMAPb=0.086 GMAPa<GMAPb GMAP和MAP各有利弊，可以配合使用，如果存在难Topic时，GMAP更能体 现细微差别
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NDCG
• 每个文档不仅仅只有相关和不相关两种情况，而是 有相关度级别，比如0,1,2,3。
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计算kappa统计量
Judge 2 Relevance Yes Judge 1 Relevance Yes No 300 10 No 20 70 Total 320 80
Tot
Observed proportion of the times the judges agreed
用于测试的查询 相关性的判定
用于测试的查询
必须和测试文档集合有密切关系 最好由领域的专家设计 随机的查询并不好
相关性的判定
人工判定耗时较长 使用一组人进行判定是否是最好的方式？
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相关性判定之间的一致性
Kappa统计量
衡量不同人意见的一致性 对随机的一致性的简单校正
未插值的AP: 某个查询Q共有6个相关结果，某 系统排序返回了5篇相关文档，其位置分别是第 1，第2，第5，第10，第20位，则 AP=(1/1+2/2+3/5+4/10+5/20+0)/6
多个查询的AP的平均值称为系统的 MAP(Mean AP) MAP是IR领域使用最广泛的指标之一
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实际上是正确率和召回率的调和平均数（harmonic mean）
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正确率-召回率曲线
每个点对应top k上的结果 (k = 1, 2, 3, 4, . . .). 插值 (红色): 将来所有点上的最高结果 插值的原理：如果正确率和召回率都升高，那么用户可能 愿意浏览更多的结果
Kappa = [ P(A) – P(E) ] / [ 1 – P(E) ] P(A) – 实际观察到的一致性判断比率 P(E) – 随机情况下所期望的一致性判断的比率 Kappa = 0 和随机判断的情况一样, 1 完全一致. k在 [2/3, 1.0]时，判定结果是可以接受的 如果k值比较小，那么需要对判定方法进行重新设 计
我们可以假设，对于返回结果： •相关度级别越高的结果越多越好 •相关度级别越高的结果越靠前越好
•R（j,d）是评价人员给出的文档d对查询j的相关性得 分，Zj,k是归一化因子，保证对完美系统NDCG的值为1， m是返回文档的位置
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从文档集合如何构建测试集
需要
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正确率(Precision)和召回率(Recall)
正确率(Precision ，简写为P) 是返回文档中真正相关的 比率
召回率(Recall,R) 是返回结果中的相关文档占所有相关 文档(包含返回的相关文档和未返回的相关文档)的比率
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一个完美的系统的R-precision=1
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GMAP
GMAP(GeometricMAP): TREC2004 Robust 任务引进 先看一个例子
从MAP来看，系统A好于系统B，但是从每个查询来看，3个查询中有2个 Topic B比A有提高，其中一个提高的幅度达到300%
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信息检索与数据挖掘
第7章 相关反馈和查询扩展
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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 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
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平均的 11-点正确率/召回率曲线
计算每个召回率点(0.0, 0.1, 0.2, . . .)上的插值正确率 对每个查询都计算一遍 在查询上求平均 该曲线也是ＴＲＥＣ评测上常用的指标之一
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MAP
平均正确率(Average Precision, AP)：对 不同召回率点上的正确率进行平均
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R正确率
Precision@k
前k个结果的查准率
R-Precision
检索结果中，在所有相关文档总数位置上的准确率。 如某个查询的相关文档总数为Rel，返回的结果中前 Rel个中r个是相关文档，则R正确率是r/Rel。
R正确率能够适应不同的相关文档集的大小
例：Rel=8；r=8。此时R正确率是1，但是P@20=0.4