信息检索评价[2]
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。
评价信息检索的标准
评价信息检索的标准一：准确度准确性是评价信息表示质量的最重要指标，就是信息表示要能准确描述原文档的内容。
专指性是指一个与准确性密切相关的概念。
通常用于衡量标引质量。
一个词只能表示一个主题概念，极为专指性。
在定义上，专指性是对选词的表达主题的深度而言。
例如：信息检索————多媒体检索，在标引文件时，视频检索这一主题概念具有最高的专指性，相比之下，信息检索，多媒体检索专指性低。
二：简明性简明性成为判断是否节约用户时和减轻用户负担时的一个重要指标。
不同形式的信息表示简明性的具体标准都已确立。
(1)查全率(Recall Ratio)当用户要全面检索某一信息库时，检出的成功度可用检出的所有相关信息在信息库所有相关信息中所占的比例来表示。
这种对信息库检索全面性的测量指标即为查全率。
查全率与系统能够检索出的相关文献能力有关。
可定义为：检出的相关信息数查全率= ———————————————×100%信息库中相关信息总数(2) 查准率(Precision Ratio)当用户要对检索到的结果进行分析时，检出的相关信息数在所有检出信息中所占的比例往往成了较重要的评判指标。
这种对检索结果中的相关信息的测量指标即为查准率。
也有称为信号噪声比(signal-to-noise ratio)。
查准率与检索出的相关信息数有关。
可定义为：检出的相关信息数查准率= ———————————————×100%检出的信息总数查全率和查准率必须结合使用，单独使用两者中的任何一个都不能全面说明检索效果的好坏。
若检出1 篇相关信息，必能达到100% 的查准率，但查全率却会非常低；同样，若检出的信息数等于库中信息的总量a + b + c + d，则必能获得100% 的查全率，但很显然查准率必定也低得可怜。
查全率和查准率是评价检索效果好坏的指标，而漏检率和误检率则是测量检索误差的指标。
10112107乔明星。
信息检索效果评价标准
信息检索效果评价标准信息检索是指通过计算机系统，根据用户的查询需求，从大规模的信息资源中快速地找到相关的信息并呈现给用户。
信息检索的效果评价标准是用于评估信息检索系统在返回结果时的准确性和用户体验的指标。
有效的评价标准可以帮助改进检索系统的性能，提高用户的满意度。
下面将介绍一些常用的信息检索效果评价标准。
1. 信息检索准确性信息检索准确性是评价系统检索结果与用户查询需求之间匹配程度的指标。
常用的准确性指标有：- Precision（精确率）：表示检索结果中相关文档的比例，计算公式为：Precision = Relevant Documents / Retrieved Documents。
- Recall（召回率）：表示检索结果中相关文档被检索出的比例，计算公式为：Recall = Relevant Documents / Relevant Documents in Collection。
- F-Measure（F值）：是综合Precision和Recall的度量指标，计算公式为：F-Measure = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。
2. 排序质量排序质量是评价信息检索系统返回结果的排序效果的指标。
常用的排序质量指标有：- Mean Average Precision（MAP）：表示所有查询的平均准确率，计算公式为：MAP = (1 / Q) * ∑(AP(q))，其中Q为查询的数量，AP(q)为查询q的准确率。
- Normalized Discounted Cumulative Gain（NDCG）：以用户划分的相关程度对结果进行评分，计算公式为：NDCG =DCG / IDCG，其中DCG为折损累积增益，IDCG为理想情况下的折损累积增益。
3. 用户满意度用户满意度是评价信息检索系统提供的用户体验的指标。
常用的用户满意度指标有：- Click-through Rate（CTR）：表示用户点击相关结果的比率，计算公式为：CTR = Clicked Documents / Retrieved Documents。
信息检索的评价范文
信息检索的评价范文信息检索的评价是指对信息检索系统进行评估和比较，以确定其在特定环境和任务下的性能和有效性。
评价旨在帮助用户选择合适的系统，并促进信息检索技术的改进和发展。
本文将从准确性、效率、用户满意度和创新性四个方面对信息检索的评价进行讨论。
准确性是衡量信息检索系统好坏的重要指标。
准确性反映了系统检索结果与用户查询意图的匹配程度。
一个准确性较高的信息检索系统能够通过有效的算法和模型对用户的查询进行准确匹配，并返回与用户需求最相符合的结果。
评估准确性通常使用一些指标，如查准率、查全率、F1值等。
查准率是指系统返回结果中相关文档所占的比例，查全率是指系统返回结果中相关文档所占的比例。
F1值综合考虑了查准率和查全率，是一个常用的评价指标。
在评价信息检索准确性时，需要使用一组已标记的数据来作为基准，进行结果的比对和分析。
除了准确性，信息检索系统的效率也是一个重要的评价指标。
效率体现了系统处理查询和返回结果所需的时间和资源消耗。
对于大规模的信息检索系统来说，提高检索效率对于用户体验和系统的可用性都是至关重要的。
常用的评价指标包括平均检索时间、平均处理查询的吞吐量、系统响应时间等。
评估系统效率的方法包括基准测试、性能测试和压力测试等，在真实环境中模拟系统的运行情况，以确定系统的性能表现和瓶颈。
用户满意度是评价信息检索系统的另一个重要方面。
信息检索系统应该能够满足用户的需求，并提供良好的使用体验。
用户满意度可以通过用户反馈的方式进行评价，如用户调查、用户体验测试等。
这些评价方法可以了解用户对系统的整体满意度、易用性、界面设计、功能完整性等方面的评价。
用户满意度的提高对于信息检索系统的用户增长和用户黏性具有重要的影响。
创新性是评价信息检索系统的另一个重要指标。
一个创新性较高的信息检索系统能够在算法、模型、界面设计等方面提供新颖和独特的解决方案。
创新的信息检索系统可以通过与传统的系统进行对比和比较来评价其价值和优势。
信息检索系统常用的评价指标(准确率召回率F1MAPNDCG)
信息检索系统常用的评价指标（准确率召回率F1MAPNDCG）1. 准确率（Precision）：准确率是衡量信息检索系统的检索结果中有多少是相关文档的指标。
准确率计算公式为：准确率=检索出的相关文档数/检索出的文档数。
准确率越高，表示系统在给定的检索结果中包含的相关文档比例越高。
2. 召回率（Recall）：召回率衡量了信息检索系统是否能够找到所有相关文档的能力。
召回率计算公式为：召回率=检索出的相关文档数/相关文档的总数。
召回率越高，表示系统能够找到更多的相关文档。
3. F1分数（F1 score）：F1分数综合了准确率和召回率，是二者的调和平均值。
F1分数计算公式为：F1=2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率)。
F1分数越高，表示系统能够在保持准确率和召回率相对平衡的情况下达到更好的性能。
4. 平均准确率（Mean Average Precision平均准确率是计算检索系统在多个查询上的平均准确率的指标。
MAP考虑了排序的性能，表示系统能够按照相关性对文档进行正确的排名。
MAP计算公式为：MAP=Σ(每个查询的准确率)/查询总数。
MAP越高，表示系统在多个查询上的性能越好。
5. 归一化折损累计增益（Normalized Discounted Cumulative Gain，NDCG）：NDCG是衡量信息检索系统排序性能的指标，它考虑了文档的相关性和排名位置之间的关系。
NDCG的计算公式是：NDCG=DCG/IDCG，其中DCG （折损累计增益）是根据文档相关性和排名位置的对数计算得出的累计增益，IDCG（理想情况下的折损累计增益）是通过将相关文档按照相关性降序排列计算得出的最大累计增益。
NDCG的取值范围是0到1之间，越接近1表示系统在排序性能上表现得越好。
以上是信息检索系统常用的评价指标，它们可以综合考虑系统的准确性、召回率、排序性能等多个方面，帮助评估和改进信息检索系统的性能。
在实际应用中，根据具体的需求和场景，可以选择合适的指标进行系统性能的评估。
信息检索中的各项评价指标
信息检索中的各项评价指标信息检索评价是对信息检索系统性能（主要满⾜⽤户信息需求的能⼒）进⾏评估的活动。
通过评估可以评价不同技术的优劣，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。
信息检索系统的⽬标是较少消耗情况下尽快、全⾯返回准确的结果。
IR的评价指标，通常分为三个⽅⾯：（1）效率(Efficiency)—可以采⽤通常的评价⽅法：时间开销、空间开销、响应速度。
（2）效果(Effectiveness)：返回的⽂档中有多少相关⽂档、所有相关⽂档中返回了多少、返回得靠不靠前。
（3）其他指标：覆盖率(Coverage)、访问量、数据更新速度。
如何评价不同检索系统的效果呢？⼀般是针对相同的⽂档集合，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。
相关的评测系统有：（1）The Cranfield Experiments, Cyril W. Cleverdon, 1957 –1968 (上百篇⽂档集合)（2）SMART System,Gerald Salton, 1964-1988 (数千篇⽂档集合)（3）TREC(Text Retrieval Conference), Donna Harman, 美国标准技术研究所, 1992 -(上百万篇⽂档)，信息检索的“奥运会”信息检索的评价指标可以分为两类：（1）对单个查询进⾏评估的指标：对单个查询得到⼀个结果（2）对多个查询进⾏评估的指标（通常⽤于对系统的评价）：求平均⼀、单个查询的评价指标P&R召回率(Recall)=检出的相关⽂档数/相关⽂档数，也称为查全率，R∈[0,1]准确率(Precision)=检出的相关⽂档数/检出⽂档数，也称为查准率，P∈[0,1]假设：⽂本集中所有⽂献已进⾏了检查关于召回率的计算（1）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（2）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。
信息检索系统的评价
通过与用户进行深入的交流，了解用户对信息检索系统的使用体验、 问题与需求等方面的反馈。
客观评价法
1 2 3
查准率与查全率
通过比较信息检索系统返回的结果与实际需求的 匹配程度，计算查准率与查全率等客观指标，评 估系统的性能。
响应时间
测量信息检索系统对用户查询的响应时间，包括 平均响应时间、最短响应时间等指标，评估系统 的效率。
信息检索系统的评价
目 录
• 信息检索系统概述 • 信息检索系统的评价标准 • 信息检索系统的评价方法 • 信息检索系统的评价实践 • 信息检索系统的发展趋势与挑战
信息检索系统概述
01
信息检索系统的定义
定义
信息检索系统是一种利用计算机技术、网络技术和信息处理技术，对大量信息 进行收集、组织、整理和检索，以帮助用户快速、准确地获取所需信息的系统。
目的
信息检索系统的目的是提供高效、便捷的信息获取方式，满足用户的信息需求。
信息检索系统的分类
基于检索技术的分类
全文检索、关键词检索、元数据检索等。
基于数据源的分类
网络信息检索系统、数据库信息检索系统等。
基于应用场景的分类
学术信息检索系统、商业信息检索系统等。
信息检索系统的应用场景
学术研究
学者和学生在学术研究中使用信息检索系统 查找学术论文、研究报告等资料。
商业决策
企业家和决策者在商业决策中利用信息检索 系统获取市场信息、竞争对手情报等。
政府管理
政府机构利用信息检索系统收集民意、发布 政策法规等。
个人生活
普通人在日常生活中使用搜索引擎查找各类 信息，如新闻、购物、旅游等。
信息检索系统的评价
02
标准
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
检索出的不相 关文档
11
四种关系的矩阵表示
真正相关文档 RR+NR 真正不相关文档 系统判定相关 RR+RN (检索出)
RR
RN
Precision
系统判定不相关 (未检索出)
NR
NN
Recall
中国科学院研究生院2007年度课程 12
评价指标(2)
召回率(Recall): RR/(RR + NR)，返回的相关结果数占 实际相关结果总数的比率，也称为查全率，R∈ [0,1] 正确率(Precision): RR/(RR + RN)，返回的结果中真正 相关结果的比率，也称为查准率， P∈ [0,1] 两个指标分别度量检索效果的某个方面，忽略任何一 个方面都有失偏颇。两个极端情况：返回1篇， P=100%，但R极低；全部返回，R＝1，但P极低
中国科学院研究生院2007年度课程 17
正确率和召回率的问题
两个指标分别衡量了系统的某个方面，但是为比较带 来了难度，究竟哪个系统好？大学最终排名也只有一 个指标。
解决方法：单一指标，将两个指标融成一个指标
两个指标都是基于集合进行计算，Байду номын сангаас没有考虑序的作 用
举例：两个系统，对某个查询，返回的相关文档数目一样都 是10，但是第一个系统是前10条结果，后一个系统是最后10 条结果。显然，第一个系统优。但是根据上面基于集合的计 算，显然两者指标一样。 解决方法：引入序的作用
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。
The Cranfield Experiments, Cyril W. Cleverdon, 1957 –1968 (上百篇文档集合) SMART System, Gerald Salton, 1964-1988 (数 千篇文档集合) TREC(Text REtrieval Conference), Donna Harman, 美国标准技术研究所, 1992 - (上百万 篇文档)，信息检索的“奥运会”
中国科学院研究生院2007年度课程 8
评价指标分类
对单个查询进行评估的指标
对单个查询得到一个结果
对多个查询进行评估的指标(通常用于对 系统的评价)
求平均
中国科学院研究生院2007年度课程
9
评价指标分类
对单个查询进行评估的指标
对单个查询得到一个结果
对多个查询进行评估的指标(通常用于对 系统的评价)
现代信息检索 Modern Information Retrieval
第二章 信息检索的评价(IR evaluation) 授课人：王斌 wangbin@ /ircourse/
2007年9月
最后更新日期：2007-11-27
中国科学院研究生院2007年度课程
求平均
中国科学院研究生院2007年度课程
10
评价指标(1)
不
相
相
关
(N o (R ele t Re lev va nt) an t)
关
未检索出的 不相关文档 NN
ed ) v rie t Re ot (N ed ) 索出 etriev (R 未检
索出 检
未检索出的 相关文档
整个文档集合 NR RN RR 检索出的 相关文档
中国科学院研究生院2007年度课程 28
评价指标(8)－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, P@20 对大规模搜索引擎非常有效 bpref、NDCG：后面详细介绍。
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评价指标分类
TREC会议概况
中国科学院研究生院2007年度课程
4
从竞技体育谈起
(曾经的一说)世界记录 vs. 世界最好成绩
110米栏世界记录：刘翔，中国，12’’88 男子马拉松世界最好成绩：保罗 特尔加特，肯尼 亚，2小时4分55秒
评价要公平！
环境要基本一致：天气、风速、跑道等等 比赛过程要一样：竞走中的犯规 指标要一样：速度、耐力
虽然Precision和Recall都很重要，但是不同的应 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。
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。 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，他不需要结果很全 就能完成任务。
这样可以直接进行单值比较
11点平均正确率(11 point average precision)：在召回率分别为 0,0.1,0.2,…,1.0的十一个点上的正确率求 平均，等价于插值的AP
中国科学院研究生院2007年度课程
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P-R曲线中的break point
Precision-recall 曲线
20
评价指标(5)—引入序的作用
正确率-召回率 曲线(precision versus recall curve)
检索结果以排序方式排列，用户不可能马上 看到全部文档，因此，在用户观察的过程 中，正确率和召回率在不断变化(vary)。 可以求出在召回率分别为 0%,10%,20%,30%,…, 90%,100%上对应的正 确率，然后描出图像
IR中评价什么？
效率 (Efficiency)—可以采用通常的评价方法
时间开销 空间开销 响应速度
效果 (Effectiveness)
返回的文档中有多少相关文档 所有相关文档中返回了多少 返回得靠不靠前
其他指标
覆盖率(Coverage) 访问量 数据更新速度
中国科学院研究生院2007年度课程 7
如何评价效果？
1
课前思考题
为什么要评价？ 评价什么？ 如何评价？ 怎么基于实验结果，给出各项评价指 标？
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2
提纲
信息检索的评价
基本指标：召回率、正确率 其他指标：F值、AP、MAP
TREC会议概况
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3
提纲
信息检索的评价
基本指标：召回率、正确率 其他指标：F值、AP、MAP
14
关于正确率和召回率的讨论(1)
“宁可错杀一千，不可放过一人” 偏重 召回率，忽视正确率。冤杀太多。 判断是否有罪：
如果没有证据证明你无罪，那么判定你有 罪。 召回率高，有些人受冤枉 如果没有证据证明你有罪，那么判定你无 罪。 召回率低，有些人逍遥法外
中国科学院研究生院2007年度课程
15
关于正确率和召回率的讨论(2)
120
y=x
100
80
Precision
60
Break point
40
20
0 0 20 40 60 80 100 120
Recall
中国科学院研究生院2007年度课程
27
评价指标(7)－引入序的作用
平均正确率(Average Precision, AP)：对不同 召回率点上的正确率进行平均
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 插值的AP:在召回率分别为0,0.1,0.2,…,1.0的十一 个点上的正确率求平均，等价于11点平均 只对返回的相关文档进行计算的AP, AP=(1/1+2/2+3/5+4/10+5/20)/5，倾向那些快速返 回结果的系统，没有考虑召回率
如：Micro Precision=(对所有查询检出的相关文档总数)/(对 所有查询检出的文档总数)
宏平均对所有查询一视同仁，微平均受返回相关文 档数目比较大的查询影响
MAP(Mean AP)：对所有查询的AP求宏平均
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评价指标(10)
宏平均和微平均的例子
两个查询q1、q2的标准答案数目分别为100个和50 个，某系统对q1检索出80个结果，其中正确数目为 40，系统对q2检索出30个结果，其中正确数目为 24，则： P1=40/80=0.5, R1=40/100=0.4 P2=24/30=0.8, R2=24/50=0.48 MacroP=(P1+P2)/2=0.65 MacroR=(R1+R2)/2=0.44 MicroP=(40+24)/(80+30)=0.58 MicroR=(40+24)/(100+50)=0.43
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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。
中国科学院研究生院2007年度课程 24
P-R的优缺点
优点：
简单直观 既考虑了检索结果的覆盖度，又考虑了检索 结果的排序情况
缺点：
单个查询的P-R曲线虽然直观，但是难以明 确表示两个查询的检索结果的优劣
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评价指标(6)—P-R曲线的单一指标
Break Point：P-R曲线上 P=R的那个点
1 + b2 (P ≠ 0, R ≠ 0) E = 1 2 b 1 + P R
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评价指标(4)－引入序的作用