信息检索复习(1)——布尔查询

信息检索概述

信息检索(Information Retrieval,简称IR):是从大规模非结构化数据(通常是文本)的集合(通常保存在计算机上)中找出满足用户信息需求的资料(通常是文档)的过程。

信息检索分类(依据所处理数据的规模)

  1. Web搜索
  2. 个人信息检索
  3. 面向企业、机构和特定领域的搜索

建立索引

  • 词项-文档矩阵(incident matrix)
    行:得到每个词项对应的文档向量,表示词项在哪些文档中出现或不出现
    列:得到每个文档对应的词项向量,表示文档中哪些词项出现或不出现
    问题:该矩阵具有高度的稀疏性,仅仅保存非零的位置明显更好
    ps:词项按照字符表排序
词项-文档关联矩阵.png
  • 布尔查询模型
    接受布尔表达式查询:AND、OR、NOT等逻辑操作符
    例:brutus AND caesar AND NOT calpurnia

    1. 取出brutus、caesar、calpurnia对应的行向量,并对calpurnia向量取反,然后进行基于位的与操作
    2. 110100 AND 110111 AND 101111 = 100100
    3. 结果向量中的第1、4个元素值为1,返回Antony And Cleopatrahe 和 Hamlet
  • 倒排索引
    过程:收集文档 - 词条化 - 词项 - 建立倒排索引
    文档频率:出现某词项的文档的数目

    1. 对每个词项t, 记录所有包含t的文档,建立词条序列<词条,docID>二元组
    2. 对词项、文档排序。按词项排序,然后每个词项按docID排序
    3. 合并词项,并常记录文档频率df(对每个词项t, 记录所有包含t的文档数目)


      倒排索引表.png
  • 查询优化策略
    按照词项的文档频率,从小到大依次进行处理,如果我们先合并两个最短的倒排记录表,那么所有中间结果的大小都不会超过最短的倒排记录表

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