信息检索模型
信息检索中的检索模型比较分析
信息检索中的检索模型比较分析信息检索是指用户在面对大量信息时，通过使用一定的检索模型和技术方法，从中找到对自己有用的信息。
在信息爆炸的时代，信息检索变得非常重要和必要。
在进行信息检索时，使用不同的检索模型可以对用户的需求有不同的体现和处理方式。
因此，本文将比较分析信息检索中常见的检索模型，包括布尔模型、向量空间模型和概率模型。
首先，布尔模型是信息检索中最简单和最早的一种模型。
它使用布尔运算符（AND、OR、NOT）来表达检索的需求。
布尔模型的优点是逻辑简单，可以精确地描述用户的需求，使得检索结果更加准确。
然而，布尔模型的缺点也很明显，即无法对文本进行有关键词排名和排序，只能返回文档是否与查询匹配的结果。
由于信息检索系统中文档数量庞大，使用布尔模型检索的结果可能会非常庞杂，给用户带来困扰。
其次，向量空间模型是一种基于向量空间的检索模型。
该模型将文档和查询都表示为向量，并计算它们之间的相似度来判断文档与查询的相关性。
向量空间模型的优点在于可以对检索结果进行排序和排名，使得结果更加合理和有序。
此外，向量空间模型还可以使用权重来表示文档中关键词的重要程度，从而进一步提高检索的准确性。
然而，向量空间模型也存在一些问题，例如需要对文档和查询进行向量表示，需要对文档中的关键词进行权重计算，这些都需要消耗大量的计算资源和时间。
最后，概率模型是一种基于统计学概率的检索模型。
它通过计算文档与查询之间的相关性概率来进行检索。
概率模型的优点在于可以通过统计学方法来估计查询与文档之间的相关性概率，从而更好地处理查询的需求。
此外，概率模型还可以使用反馈机制来进一步提高检索的准确性。
然而，概率模型也存在一些问题，例如需要对文档集合进行训练，需要估计相关性概率，这些都需要大量的计算资源和大规模的文档集合。
综上所述，信息检索中的检索模型比较分析主要包括布尔模型、向量空间模型和概率模型。
布尔模型逻辑简单，可以精确地描述用户的需求，但无法对检索结果进行排序和排名；向量空间模型可以对检索结果进行排序和排名，但需要对文档和查询进行向量表示和权重计算；概率模型可以通过统计学方法估计查询与文档的相关性概率，但需要大量的计算资源和训练集合。
第2章-信息检索模型
▪ 反文档频率用词项区别文档
例如：文档总数为1000，出现关键词k1文档为100
篇，出现关键词k2文档为500篇，出现关键词k3
文档为800篇
N=1000, n1=100, n2=500, n3=800
根据公式： idfi = log(N/ni) ，可计算出
idf1= 3 - 2 = 1
这里q dnf是提问式q旳主析取范式。可进一步简化表
达 为： q dnf =(1,1,1) or (1,1,0) or (1,0,0)
其中： (1,1,1) or (1,1,0) or (1,0,0)是q dnf旳三个合取
子项qcc，他们是一组向量，由相应旳三元组(k1 , k2 , k3)
旳每一种分量取0或1得到。
▪ 根据关键词旳出现频率计算相同度
• 例如：文档旳统计特征
▪ 顾客要求一种词项(term)集合，能够给每个词项附加权重
• 未加权旳词项: Q = database; text; information
• 加权旳词项: Q = database 0.5; text 0.8; information 0.2
由索引项构成向量空间
▪ 2个索引项构成一种二维空间，一种文档可能包括0,
1 或2个索引项
• di = 0, 0
(一种索引项也不包括)
• dj = 0, 0.7 (包括其中一种索引项)
• dk = 1, 2
(包括两个索引项)
▪ 类似旳，3个索引项构成一种三维空间，n个索引项
构成n维空间
么一种文档D就能够表达为D(t1,t2,…,tn)，其中n就代表了检
索字旳数量。
▪ 特征项权重Wk（Term Weight）：指特征项tn能够代表文档
信息检索模型nlp
信息检索模型nlp
1. 向量空间模型（Vector Space Model，VSM）：这是一种基于词袋模型的简单信息检索模型。
它将文档表示为向量，其中每个向量的维度对应于词汇表中的一个词。
通过计算文档和查询之间的相似度来评估它们的相关性。
2. 语言模型（Language Model）：语言模型是一种统计模型，用于预测给定序列中的下一个词。
在信息检索中，语言模型可以用于评估查询和文档之间的相似度，以及对文档进行排序。
3. 概率检索模型（Probabilistic Retrieval Model）：这类模型基于概率推理和贝叶斯定理来估计文档与查询相关的概率。
常见的概率检索模型包括布尔模型、向量空间模型的扩展（如 TF-IDF）和BM25 模型。
4. 排序学习模型（Learning to Rank）：排序学习是一种机器学习方法，用于训练模型以对文档进行排序。
这些模型可以基于监督学习、强化学习或其他学习算法进行训练。
5. 深度学习模型：近年来，深度学习技术在信息检索中得到了广泛应用。
例如，使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来学习文本表示，并用于文档分类、情感分析等任务。
6. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种基于语义网络的模型，用于表示实体、关系和概念。
在信息检索中，知识图谱可以用于理解查询意图、扩展查询和增强搜索结果。
这些只是信息检索模型的一些示例，实际上还有许多其他的方法和技术可用于信息检索任务。
具体的模型选择取决于应用场景、数据特点和性能要求等因素。
《信息检索模型》PPT课件
索引词（标引词，关键祠）:可以用于指代文档内容的预选词 语,一般为名词或名词词组.
词干提取（英文中）
countries => country，interesting => interest
组合词: 北京大学
中文分词（word segmentation），或称切词，主要在中文信息
处理中使用，即把一句话分成一个词的序列。如，“网络与分
任何命题公式的主析取范式都是存在的， 并且是唯一的。
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布尔检索模型
首先，将查询转化为一个析取范式DNF
范式存在定理任一命题公式都存在着与之等值 的析取范式和合取范式
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离散数学相关概念
主析取范式 定义 形如A＝A1∨A2∨……∨An
基中Ai(I=1,2,3……n) 为极小项 记为：∑（m1m2……m2n-1)
极小项 在n个变元的简单合取式中，若每个变元与其否 定不同时存在，而二者之一必出现且仅出现一次，这 种合取式叫做极小项
检索: 用 特别检索 户 过滤 任 务
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布尔模型 向量模型 概率模型
结构化模型 非重叠链表模型 邻近结点模型
代数模型 广义向量模型 潜语义标引模型 神经网络模型
概率模型 推理网络模型 信任度网络模型
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扁平式模型 结构导向模型 超文本模型
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经典信息检索模型
布尔模型 向量空间模型 经典概率模型
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布尔模型(Boolean Model)
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布尔检索模型
一种简单的检索模型，它建立在经典的集合论和 布尔代数的基础上。
遵循两条基本规则: 每个索引词在一篇文档中只 有两种状态：出现或不出现，对应权值为 0或1。
第四章 信息检索模型
向量空间模型
➢ 向量空间模型（Vector Space Model，VSM） 是由G·Salton等人在1958年提出的
➢ 代表系统
SMART（ System for the Manipulation and Retrieval of Text）
➢ 这一系统理论框架到现在仍然是信息检索 技术研究的基础
D={d1, d2 , … , dm} 为了满足检索匹配所要求的快速与便利，文档di通常由
从文档中抽取的能够表达文档内容的特征项（如索引 项/检索词/关键词）来表示 设K={k1, k2 , … , kn} 为系统索引项集合 则di ={ωi1,ωi2 , … ,ωin} (ωij≥0) ωij→索引词kj在文档di中的重要性（权值weight）
相当于识别包含了一个某个特定term的文档
➢ 经过某种训练的用户可以容易地写出布尔查询 式
➢ 布尔模型可以通过扩展来包含排序的功能，即 “扩展的布尔模型”
布尔模型存在的问题
➢ 布尔模型被认为是功能最弱的方式，其主要问题在于不支 持部分匹配，而完全匹配会导致太多或者太少的结果文档 被返回 非常刚性: “与”意味着全部; “或”意味着任何一 个
模型中的问题
➢ 怎样确定文档中哪些词是重要的词？（索 引项）
➢ 怎样确定一个词在某个文档中或在整个文 档集中的重要程度？（权重）
➢ 怎样确定一个文档和一个查询式之间的相 似度？
索引项的选择
➢ 若干独立的词项被选作索引项(index keys) or 词表 vocabulary
➢ 索引项代表了一个应用中的重要词项 计算机科学图书馆中的索引项应该是哪些呢?
例如：文档的统计特性 ➢ 用户规定一个词项(key)集合，可以给每个词项附加权重
信息检索模型
• 布尔逻辑模型 • 概率统计模型 • 向量空间模型
• 2）基于文档结构的模型
• 并列链表模型 • 层次邻接模型
基于文档内容的检索模型
• 布尔逻辑模型，基于集合理论和布尔代数原理
的检索模型，其查询可以由and、or、not这些布 尔算符连接多个检索项或检索词组成，检索结果 是这些检索项或检索词相互匹配的布尔组合。其 优点是模型描述的形式化与操作简单，缺点是精 确匹配所导致的结果文档过多或丢失。
基于文档内容的检索模型
• 概率统计模型，利用概率论的原理，通过赋予
标引词的概率值来表示这些词在相关文档集合或 无关文档集合中出现的概率，然后计算某一给定 文档与给定查询之间的相关概率，存取系统据此 作出检索决策。概率模型有严格的数学理论基础， 采用了相关反馈原理，客服不确定性推理的缺点， 但其缺点是参数估计的难度比较大，文件和检索 的表达也比较困难。
信息检索模型
信息存取模型
• 信息存取模型（检索模型），是用于描 述信息（文档）表示、用户查询及其相 互关系（主要指相关性和度量）的框架 形式，是存取系统中用于实施查询的相 关性的度量模型。 • 以用户查询信息的行为为标准，信息存 取模型主要分为两类： • 1、信息检索模型 • 2、信息浏览模型
1、信息检索模型
Байду номын сангаас、信息浏览模型
• 1）平面浏览模型 • 2）目录导航模型 • 3）网状结构模型
• 平面浏览模型，也称平坦浏览模型，是为用户存 储于检索信息专门提供的一种平面组织的文档结 构。其缺点是平面浏览信息缺乏层次性的视图。 • 目录导航模型，也称层级结构模型，是将众多文 档和信息源按照主题或分类组织成一个按层次分、 具有隶属关系的等级存取结构。其结构层次分明、 浏览路径清晰，但当系统规模较大、目录层次较 多时不适合。 • 网状结构模型，是基于超文本超媒体技术的网络 信息浏览模型。以结点为信息存取电源，结点之 间以链路相连，采用网状交叉联络的方法将信息 单元及其相互关系采用“结点”和“链”有机地 组织起来，为用户提供非顺序性的信息浏览功能。
信息检索模型
例子：
q = 病毒 AND （计算机 OR 电脑）AND NOT医 d1: …据报道，计算机病毒近日猖獗… d2: …小王虽然是学医的，但对研究电脑病毒也很感兴趣，最近 发明了一种… d3: …计算机程序发现了爱滋病病毒的传播途径… 哪些文档会被检索出来？
布尔模型的优点
到目前为止，布尔模型是最常用的检索模型， 因为：
信息检索模型
信息检索模型是指如何对查询和文档进行表示，然 后对它们进行相似度计算的框架和方法。 本质上是对相关度建模。 信息检索模型是IR中的核心内容之一。
信息检索模型
一个信息检索模型是由文档表示、查询、关 系、模型框架构成的四元组。 四元组：System=(D,Q,F,R(dj,qi)) D 文档集的表示 Q 用户需求的表示 F 文档表示、查询表示和他们之间关系的 模型框架（Frame） R(dj ，qi) 给出Query qi和Document dj 的评 分
1
Sim(dj,q)=
如果存在qcc|(qcc∈qdnf)且对于任意ki, 有
gi(dj) = gi(qcc)
0 其他 例如: 文档集合D存在两篇文档d1和d2,其中,d1含有关键 词k1和k2,d2含有关键词k1和k3,则它们的文档向量分别为: d1 =(1,1,0) , d2 =(1,0,1) 根据匹配函数的定义,显然,d1与提问式q = k1 and （k2 or not k3）的匹配函数值是1,即d1与提问q是相关的; d2与 提问式q的匹配函数值是0, 表明d2与提问q是不相关的。
信息检索模型
内容提要
信息检索系统的形式化表示 布尔逻辑模型 向量空间模型 概率模型 其他检索模型
什么是模型？
模型是采用数学工具，对现实世界某种事物 或某种运动的抽象描述 面对相同的输入，模型的输出应能够无限地 逼近现实世界的输出
《信息检索模型》课件
向量空间模型
向量空间模型使用向量表示文档和查询，通过计算余弦相似度来衡量文档与查询的相关性。它能够更全面地度 量文档的相关性，但需要处理高维度的向量空间。
概率检索模型
概率检索模型基于统计方法，通过建模查询与文档的概率分布来进行信息检 索。其中，BM25算法是常用的概率检索模型算法之一。
实践应用
信息检索系统由多个组成部分构成，包括文本预处理、索引构建、查询解析 和结果排序等，这些组件协同工作以提供准确和相关的搜索结果。
信息检索模型
信息检索模型是用于描述和处理信息检索过程中的相关原理和算法。常见的 模型包括布尔模型、向量空间模型和概率检索模型。
布尔模型
布尔模型使用布尔运算符进行查询匹配，根据查询关键词的逻辑关系确定文 档是否与查询匹配。它简单而直观，但缺乏对文档相关性的度量。
《信息检索模型》PPT课 件
欢迎来到本课程关于《信息检索模型》的PPT课件。本课程将带您深入了解信 息检索的不同模型、系统以及实践应用，让您对这一领域有全面的认识。
信息检索概述
信息检索是指通过计算机系统从大量的信息资源中找到用户所需信息的过程。ห้องสมุดไป่ตู้具有悠久的历史并在诸多领域 得到广泛应用。
信息检索系统
信息检索在多个领域有着广泛的实践应用，包括搜索引擎、文本分类、推荐系统等。下面我们将通过案例分析 搜索引擎的信息检索模型。
总结与展望
信息检索领域持续发展，未来的趋势包括个性化搜索、多模态检索和语义搜索等。信息检索的进步将对我们的 生活和工作产生深远影响。
信息检索模型(精)
型是一个数据检索模型，但是，检索系统能够搜索出那些部分匹配查询条件的文
档，在这种情况下，这种匹配是近似的，并且某些排序也是使用这种近似的结构。 因此，结构化文档检索算法可以看作是一种信息检索算法，但排序机制并不健全。 在结构化文本检索模型中，我们使用“匹配点”来表示文本与用户查询相匹 配的词串位置；我们使用“区域”表示文本的块；使用“节点”表示文档的结构 化组元。这样，一个节点是一个区域，具有文档的作者与用户所共知的、预定义 的逻辑属性。
—信息检索模型 信息检索模型
1
—信息检索模型 信息检索模型→概念
检索系统中，一般采用索引项来建立文档的索引和对文档进行检索。例 如对于文本信息检索来说，基于字表或词表的全文检索方法，已单个的字或 词作为索引项，对其出现位置进行索引，并依据单字和词的位置信息进行检
索。
用户在进行信息检索时，希望获得与其需求密切相关的检索结果，因此 信息检索系统所要解决的中心问题是：基于用户的需求，对文档集中的所有
要合理得多。
i 1 i 1
t
t
i, q
在该模型中，与（ki，dj）相关联的权重wi,j是一个非二值数。查询中的 索引项也是有权重的，设wi,q是与（ki，q）相关联的权重，且wi,q≥0，则查 询矢量Q被定义成Q=（w1,q，w2,q，w3,q…………wt,q），其中，t是系统中 所有索引项的数目，文档dj的矢量可以表示为Wj=（w1,j，w2,j，w3,j……… wt,j），矢量模型通过Wj和Q的相关度来评价文档dj和查询q的相关度。这种 关系可以用定量表示，一般使用两个矢量之间的夹角余弦值来计算。
布尔模型的缺点也是明显的。
首先：它的检索策略是基于二值决策准则，即一个文档只被判断成相关 的或不相关的，无任何等级变化；
9.信息检索的模型
情感态度与价值观
1.激发学生对信息检索技术的兴趣，培养学生严谨、科学的信息检索态度。
2.引导学生认识到有效信息检索在学习、生活和未来工作中的重要性。
教学重点
1.常见信息检索模型（布尔模型、向量空间模型、概率模型）的原理。
2.根据不同检索模型特点优化信息检索策略。
（五）布置作业（5分钟）
1.教师活动设计
o布置课后作业：
o让学生选择一个自己感兴趣的话题（如“太空探索的最新成果”），分别使用布尔模型和向量空间模型进行信息检索，比较两种模型检索结果的差异，并分析原因。
o查阅资料了解一种除本节课介绍之外的信息检索模型，写一篇200 - 300字的短文介绍其原理和特点。
教学探讨
与反思
1.成功之处
通过实际场景导入，成功地激发了学生对信息检索模型的兴趣，使学生能够积极参与到课堂讨论中来。
在讲解三种检索模型时，采用实例、动画演示和简单图形示例等多种方式，有效地降低了学生理解抽象原理的难度，尤其是向量空间模型和概率模型中的数学原理部分。
小组活动和竞赛环节的设计，增强了学生的团队协作意识和竞争意识，促使学生积极运用所学知识进行信息检索实践，提高了学生的实际操作能力和对检索模型的应用能力。
o提醒学生在完成作业过程中要认真思考，准确运用检索模型知识进行信息检索。
2.学生活动设计
o学生记录作业内容和要求，明确作业的目标和任务。
课堂
小结
本节课我们学习了信息检索模型的相关知识。首先我们了解了信息检索模型的概念，它是信息检索过程的一种抽象和建模方法。然后重点学习了布尔模型、向量空间模型和概率模型（通过竞赛简单体验）的原理，并且通过小组活动和竞赛，同学们在实践中尝试运用这些模型进行信息检索，提高了检索能力。希望同学们在课后能够继续探索信息检索的奥秘，熟练掌握不同检索模型的应用，以便在获取信息时更加高效、准确。
信息检索的三个经典模型
信息检索的三个经典模型
1. 布尔模型
布尔模型是最简单和最早的信息检索模型之一。
它基于布尔逻辑，并
使用逻辑运算符（如AND、OR和NOT）组合查询词来匹配文档集合。
在这种模型中，文档要么与查询匹配（1），要么不匹配（0），没有其
他评分标准。
布尔模型适用于处理简单的查询和需求明确的场景，特
别是在较小的文档集合中。
2. 向量空间模型
向量空间模型是一种常用的信息检索模型，根据向量表示文档和查询，并计算它们之间的相似度进行排序。
在这种模型中，将文档和查询表
示为权重向量，每个维度表示一个词项，并使用词频、逆文档频率等
权重策略进行建模。
通过计算文档与查询之间的余弦相似度，可以衡
量它们的相关性并进行排序。
向量空间模型适用于大规模的文档集合
和较复杂的查询需求。
3. 概率检索模型
概率检索模型基于概率统计理论，对文档与查询之间的概率关系进行
建模和计算。
最典型的概率检索模型是基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯
模型。
该模型假设文档生成过程是随机的，并使用贝叶斯公式计算查
询的后验概率。
通过比较不同文档的概率得分，可以将其排序。
概率
检索模型适用于处理较复杂的查询和在语义理解方面有一定要求的场景。
信息检索模型
概率模型
基本假设前提和理论 a．相关性独立原则。文献对一个检索式的相关性与文献集合 中的其他文献是独立的。 b．词的独立性。标引词和检索式中词与词之间是相互独立。 c．文献相关性是二值的，即只有相关和不相关两种。 d．概率排序原则。该原则认为，检索系统应将文档按照与查 询的概率相关性的大小排序，那么排在最前面的是最有可能 被获取的文档 e．贝叶斯(Bayes)定理，用公式表示为： P(R I d)=(d I R)· P(R)/P(d)
布尔模型（Boolean Model）
布尔模型：查询和文档均表示为标引词(“是否存 在”) 的布尔表达式，通常表示成D(t 1，t 2，⋯ ，t i)的形 式。 布尔操作(关系) :与(AND) 或(OR) 非(NOT) 相似度计算：查询布尔表达式和所有文档的布尔表 达式进行匹配，匹配成功的文档的得分为1，否则 为0。 类似于传统数据库检索，是精确匹配
权重计算
标引词的文档频率DF（Document Frequency）：标引词在 整个文档集合中出现的文档篇数，DF反映了标引词的区分 度， DF越高表示标引词越普遍，因此其区分度越低，其权 重也越低。 逆文档频率（Inverse DF ，IDF）DF的倒数，通常采用如下 公式计算：（N是文档集合中所有文档的数目）
布尔模型的优点
简单、易理解、易实现 现代很多搜索引擎中仍然包含布尔模型的思 想，如Google的高级检索
布尔模型的局限性
只能严格匹配，文献要么相关、要么不相关，并没有一个相 关级别的概念，因此很难有好的检索效果 构造布尔逻辑式不容易，对于一般用户而言，很难用AND、 OR、NOT运算符的结合来准确地表达一个检索语句，标引 词的简单组配不能完全反映用户的实际需要； 检索输出完全依赖于布尔提问与文献的匹配情况，很难控制 输出量的大小 结果不能按用户定义的重要性排序输出，用户只能从头到尾 浏览输出结果才能知道哪些文献更适合自己的需要
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。
讲稿3-信息检索模型
信息检索模型1、概念模型是采用数学工具，对现实世界某种事务或某种运动的抽象描述。
面对相同的输入，模型的输出应能无限地逼近现实世界的输出，例如，天气的预测模型。
模型和实现的区别是：一个模型可以用多种方法实现，例如，布尔模型可以用倒排文档（inverted file ）实现，也可以用B-tree 实现。
影响一个信息检索系统的性能有很多因素，最主要的是信息检索模型，包括文档和查询的表示方法、评价文档和用户查询相关性的匹配策略、查询结果的排序方法和用户进行相关度反馈的机制。
信息检索模型（IR model ）， 依照用户查询，对文档集合进行相关排序的一组前提假设和算法。
IR 模型可形式地表示为一个四元组< D, Q, F, R(q i ,d j) >，其中D 是一个文档集合，Q 是一个查询集合，F 是一个对文档和查询建模的框架，R(q i ,d j ) 是一个排序函数，它给查询q i 和文档 d j 之间的相关度赋予一个排序值。
常用的信息检索模型有：集合论模型、代数模型、概率模型等。
其中， D 通常由文档逻辑视图来表示。
Q 一个查询集合，是用户任务的表达，由查询需求的逻辑视图来表示。
F 是一个框架，用以构建文档，查询以及它们之间关系的模型。
R(q i ,d j )是一个排序函数，它给查询q i 和文档 d j 之间的相关度赋予一个排序值。
即：IR 模型由上述四个要素组成<D,Q,F, R(q i ,d j )>.信息检索模型决定于：⏹ 从什么样的视角去看待查询式和文档⏹ 基于什么样的理论去看待查询式和文档的关系⏹ 如何计算查询式和文档之间的相似度2、IR 模型分类分为三类: 基于内容的信息检索模型,结构化模型,浏览型检索模型.2.1 基于内容的信息检索模型集合论模型(Set Theoretic)：布尔模型（Boolean ）、模糊集合模型(Fuzzy Set)、扩展布尔模型(Extended Boolean)、代数模型(Algebraic)： 向量空间模型(Vector)、广义向量空间模型(Generalized Vector)、潜在语义标引模型(Latent Semantic Index)、神经网络模型(Neural Networks)概率模型(Probalilistic)： 经典概率论模型、推理网络模型(Inference Network)、置信（信念）(Belief Network)网络模型2.2 基于结构的结构化模型(Structured Models)非重叠链表模型(Non-Overlapping Lists)、临近节点模型(Proximal Nodes) （了解）用户希望能够对文档中的某些结构组元中包含的信息进行检索，例如，对出现在章、节、标题的词进行检索；把文档内容与文档的结构结合起来。
知识点归纳 信息检索中的搜索算法与排名模型
知识点归纳信息检索中的搜索算法与排名模型信息检索是指通过各种技术手段从大量的信息资源中检索出用户所需的相关信息。
在信息检索领域，搜索算法和排名模型是实现准确、高效检索的关键因素。
本文将对信息检索中的搜索算法和排名模型进行归纳概述。
一、搜索算法1. 布尔模型布尔模型是最早的信息检索模型之一，其基本原理是使用逻辑运算符（AND、OR、NOT）进行查询。
布尔模型通过判断文档是否包含查询中的所有关键词来确定相关性。
尽管布尔模型具有简单、快速的优点，但它无法处理词项权重和查询的模糊性，且对长查询表达能力较弱。
2. 向量空间模型向量空间模型是目前最常用的信息检索模型之一。
该模型将每篇文档表示为一个向量，其中每个维度表示一个特定的词项，每个值表示该词项在文档中的权重。
查询也可以表示为一个向量，检索系统通过计算文档向量与查询向量之间的相似度来确定文档的相关性。
3. 概率检索模型概率检索模型基于贝叶斯理论，通过计算文档与查询的条件概率来确定文档的相关性。
其中，最著名的概率检索模型是Okapi BM25模型，该模型考虑了查询词频率、文档长度和文档频率等因素，具有较高的准确性和性能。
二、排名模型1. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用于排名的特征表示方法。
它通过计算词项在文档中的频率以及在整个文集中的逆文档频率来评估词项的重要性。
TF-IDF越大，表示词项在文档中越重要。
2. PageRankPageRank是一种用于网页排名的算法，也可以应用于信息检索中的排名模型。
PageRank通过计算链接图中各节点的重要性来评估文档的排名。
重要性高的文档往往具有更多的入链和出链。
3. BM25BM25是一种基于概率模型的排名算法，已广泛应用于搜索引擎中。
BM25考虑了查询中的词项频率、文档长度和文档频率等因素，通过计算文档与查询的相关性得分来进行排名。
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信息检索模型
其他信息检索模型
2013-9-13
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信息存储与检索
概率模型
• 对我们的初始估计R集合相关的概率赋予初始值：
P( K i | R) 0.5 ni P( K i | R) N
ni为包含标引词Ki的文献数目；N为集合中的文献总 数。 • 初始值确定后，根据与查询Q相关的大小进行初步排序， 取前若干个文档作为相关查询集合。之后通过如下方 法进行改进。
2013-9-13 2 信息检索模型
信息检索模型概述
• 1、信息检索模型的发展历史 • 分为以下几个阶段： ①20世纪50年代，基于数学的信息检索模型。 ②20世纪60年代，Bar-Hillel提出了将布尔逻辑思想应用到 计算机信息检索当中的可能性。 ③经典的信息检索模型：该模型是在以往模型的基础上发 展起来的。 ④20世纪80年代，以逻辑学专门技术和关系学的信息科学 技术相结合而形成的。被称为“非经典信息检索模型”。
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信息检索模型
其他信息检索模型
• 2、限词检索模型
限词检索（range）是通过限制检索范围，达到优化 检索结果的方法。主要的限词检索有以下几种：进行字段 检索、使用限制符、使用范围符号、使用限制指令等。 ①字段检索。 把检索词限定在某个或某些字段中，如果记录的相应 字段中含有输入的检索词则为命中记录，否则检不中。 如：查找微型计算机和个人计算机方面的文章，并且 要求“微型机”一次出现在叙词字段、标题字段或文摘字 段中，“个人计算机”一词出现在标题字段或文摘字段中， 则检索式可写为：
Sim( D j , Q)
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P( R | D j ) P( R | D j )
P( D j | R) P( R) P( D j | R) P( R)
信息检索模型
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概率模型
• Sim(Dj,Q)可以近似的表示为：Sim( D j , Q)
P( D j | R) P( D j | R)
2013-9-13 17 信息检索模型
情景理论模型
• 1、情景理论的意义
• 基于情景理论上的信息检索模型是非经典的信息检索模型。 • 情景是指不同的认知主体可以从同一信息源中选择不同的 信息，当然也取决于主体所意识到的程度。 例如：如果一名学生（人作为主体）意识到圆的面积A和 其半径r之间的关系是A=πr2， 并且知道圆的面积，那么该 主体就能计算出圆的半径。
2013-9-13 12 信息检索模型
概率模型
• 举例：
查询为：信息/检索/教程/ 相关文档集合中所有term的概率为：
term R=1 信息 0.8 检索 0.9 教材 0.3 教程 0.32 课件 0.15
R=0
0.3
0.1
0.35
0.33
0.10
文档D1：检索/课件 P(D1|R=1)=(1-0.8)*0.9*(1-0.3)*(1-0.32)*0.15 P(D1|R=0)=(1-0.3)*0.1*(1-0.35)*(1-0.33)*0.10 P(D1|R=1)/P(D1|R=0)=4.216
• 取对数，在相同背景下，忽略对所有因子保持恒定不变的 因子，则有
Sim( D j , Q) Wiq Wij (log
i 1
P( K i | R) 1 P( K i | R) log ) 1 P( K i | R) P( K i | R)
这是概率模型中排序计算的主要表达式。
第二章信息检索模型
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信息检索模型
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信息检索
• 信息检索，是一门研究从一定规模的文档库中找 出满足用户需求的信息的学问，它指的是对非结 构化或半结构化信息的检索，半结构化信息检索 人们通常称为文本信息检索，而非结构化信息检 索一般指多媒体信息检索。 • 信息检索的本质：将用户的信息需求与信息资源 进行匹配，将匹配结果返回给用户。 • 信息检索的基本原理：用户通过一系列关键词来 阐明自己的信息需求，信息检索系统则检索与用 户查询最为匹配的文献，同时借助某种相关性指 标对检索出的文献进行排序。
2013-9-13 21 信息检索模型
其他信息检索模型
③（N）算符（NEAR）表示两个检索词必须相连，不 得插入其他词，但词序可以颠倒。 ④（nN）算符（nNEAR）表示两个检索词中间可以插 入n个词，且词序可以颠倒。 ⑤（F）算符（FIELD）表示两个检索词必须同时出现 在同一个字段内，但两词的词序和中间插入的词数不限。 ⑥（S）算符（SUBFIELD）表示两个检索词必须出现 在同一个子字段中，但两词的词序和所在的字段不限。 ⑦（C）算符（CITATION）表示两个检索词必须出现 在同一记录中，但两词的词序和所在的字段不限。
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信息存储与检索
其他信息检索模型
• 1、位置检索模型
位置检索模型可以要求检索词以用户所规定的相对位 置出现。 不同的联机检索系统使用的位置算符的种类和功能有 时不完全相同。常用的算符有以下8种： ①（W）算符（WITH）表示两个检索词紧挨着，词 序不能颠倒，中间不得插入其他词、字母或者代码，但是 允许有空格或者标点符号，也可以用（）表示。 ②（nW）算符（nWORD）表示两个检索词中间可插 入n个词，但它们之间的顺序不可颠倒。
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信息检索模型
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信息检索模型
②从传统应用上来分，又可分为经典模型和非经典 模型
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信息检索模型
概率模型
• • 概率论模型，亦称为二值独立检索模型。 概率模型是一种基于概率论原理的用以解决相对不确 定性的信息检索的信息检索模型。 • 信息检索的概率模型是信息检索的经典模型，在概率 的框架下解决IR的问题，这种检索模型是基于一个文件与 提问式的相关度是高于还是低于非相关度的概率来进行文 档检索的检索方法。
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信息检索模型
概率模型
• 1、概率模型的基本思想 • 用户提出了查询，就有一个由相关文档构成 的集合，该集合只包括与查询完全相关的文档而 不包括其他不相关的文档，称该集合为理想结果 集合，记为R。如果知道R的特征，就可以找到所 有的相关文档，排除所有的无关文档。因此，可 以把查询看成一个寻找R的特征的过程。
• 也可以为：
ni N P( K i | R) V 1 Vi ni N P( K i | R) N V 1 ni Vi
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概率模型
• 5、概率模型的优缺点
优点：文档可以按照他们相关概率递减的顺序来排序， 该模型可以通过反复反馈结果和用户需求，使结果得到很 好的调整，相对会合理得多。 虽然这种基于贝叶斯决策的自适应模型有坚实的理论 基础，但是其自身还是有一定的局限性，体现在： （1）索引词权值计算方法没有考虑到词频加权因素； （2）沿用了索引词之间相互独立的基本假设； （3）开始时需要猜想把文档分为相关和不相关的两个 集合，过程比较繁琐。
2013-9-13 24 信息检索模型
其他信息检索模型
microcomputer？？/de，ti，ab OR personal computer/ti，ab
如果是要查找liu jun写的文章，可以输入检索词 au=liu jun ②使用限制符 用表示语种、文献类型、出版国家、出版年代等的字段 标示符来限制检索范围。 如：要查找1999年出版的英文或法文的微型机或个人 计算机方面的期刊，则检索式可写为：
• 因为经典的信息检索模型中假设标引词之间无相关关系， 是独立的，则Sim(Dj,Q) 可以表示为：
Sim( D , Q)
j
t
g i ( D j ) 1 g i ( D j ) 1
P( K i | R) g i ( D j ) 0 P( K i | R) P( K i | R) g i ( D j ) 0 P( K i | R)
Vi V n V P( K i | R) i i N V P( K i | R)
这样就形成了一个检索和学习的迭代过程，也就是概率检索 模型。
2013-9-13 15 信息检索模型
概率模型
• 对较小的V和Vi，如V=1，Vi=0，上述计算会出现问题， 所以做以下改进：
Vi 0.5 V 1 n V 0.5 P( K i | R) i i N V 1 P( K i | R)
2013-9-13 14 信息检索模型
概率模型
用V表示概率模型初步检出并经过排序的文档子集, Vi表 示V中包含索引词ki 的文档集合。根据V和Vi中包含标引词Ki 的文献数目来改进初始值，通过如下假设完成：
• 根据已检索出的文献中标引词Ki的分布来估计的 P( K i | R)
• 根据未检索出的文献都是不相关的来估计 P( K i | R)
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信息存储与检索
情景理论模型
• 信息同表面意思是两个不同的概念，因为信息所传递的信 息与表面意思是不一样的，通常信号所包含的信息要远远 超过它的表面意思。 • 如：“小李在家” • 表面意思是小李在家，尽管这句话暗含了小李没有上班， 通过信号传递的信息包含这两方面的意思。这就是信息同 表面意思的不同。 • 信息是产生知识的事物，以及我们从信号传递中所获得的 一切东西。
估计R的特征 进行检索 用户判断
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Hale Waihona Puke 信息检索模型概率模型