01信息检索概述
检索实验报告总结
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，信息检索技术在各个领域都得到了广泛的应用。
为了提高检索效率，研究人员不断探索新的检索方法和技术。
本实验旨在通过实践操作，了解和掌握信息检索的基本原理和方法，提高信息检索能力。
二、实验目的1. 熟悉信息检索的基本概念和原理；2. 掌握常用的信息检索方法和技巧；3. 提高检索效率，提高信息检索质量；4. 培养独立思考和解决问题的能力。
三、实验内容1. 信息检索概述（1）信息检索的概念信息检索是指根据用户需求，从大量的信息资源中找到满足用户需求的信息的过程。
（2）信息检索的分类按检索方式可分为：手工检索、计算机检索；按检索内容可分为：全文检索、元数据检索、结构化检索等。
2. 常用信息检索方法（1）布尔检索布尔检索是一种基于布尔逻辑运算的检索方法，包括逻辑与（AND）、逻辑或（OR）、逻辑非（NOT）三种运算。
（2）短语检索短语检索是指将检索词作为一个整体进行检索，提高检索的准确性。
（3）自然语言检索自然语言检索是指用户以自然语言表达检索需求，系统根据用户输入的语句自动生成检索式。
（4）分类检索分类检索是指根据信息资源的分类体系进行检索，提高检索效率。
3. 实验操作（1）选择实验平台：选择一个信息检索实验平台，如百度、谷歌、CNKI等。
（2）确定检索主题：确定一个具体的检索主题，如“人工智能”。
（3）构造检索式：根据检索主题和检索方法，构造合适的检索式。
（4）执行检索：在实验平台上执行检索，观察检索结果。
（5）分析检索结果：对检索结果进行分析，总结检索效果。
四、实验结果与分析1. 实验结果通过实验，我们成功地在实验平台上实现了对“人工智能”这一主题的检索，并获得了大量相关文献。
2. 分析（1）布尔检索：在检索过程中，我们使用了布尔检索，通过逻辑与（AND）、逻辑或（OR）等运算，提高了检索的准确性。
（2）短语检索：在检索过程中，我们使用了短语检索，将检索词作为一个整体进行检索，提高了检索的准确性。
计算机复习信息检索
计算机复习信息检索信息检索是指通过计算机技术，根据用户的需求，在大规模的信息资源中准确、快速地找到相关的信息。
在当今信息爆炸的时代，信息检索的重要性不言而喻。
本文将介绍信息检索的基本概念、技术和应用，并附带答案和解析。
一、信息检索概述信息检索是指通过计算机对大规模信息资源进行全文检索、关键词检索等方式，根据用户需求提供相关信息的过程。
其目标是提高检索准确性和检索效率，帮助用户快速获取所需信息。
信息检索系统由信息资源、检索模型、检索方法和用户界面等组成。
其中，信息资源包括数据库、文档集合等；检索模型包括向量空间模型、布尔模型等；检索方法包括倒排索引、词频统计等；用户界面提供检索接口供用户输入查询词，并显示检索结果。
信息检索的基本流程包括：用户输入查询词->检索系统进行查询处理->检索系统返回相关文档。
二、信息检索技术1. 关键词检索关键词检索是最常见的信息检索方式，用户通过输入关键词，检索系统根据关键词在信息资源中进行匹配，并返回相关文档。
关键词检索常用的算法有向量空间模型、TF-IDF算法等。
全文检索是指对文档集合中的全部文本进行检索，而不仅仅是关键词。
全文检索主要通过分词、建立倒排索引等技术来实现。
用户输入的查询词可以是一个短语或一句话。
3. 自然语言查询自然语言查询是指用户使用自然语言进行查询，而不是像关键词查询那样只输入几个词。
自然语言查询需要将用户的自然语言转化为计算机可处理的查询语言，如SQL语句。
4. 语义检索语义检索是一种基于语义理解的检索方法，通过对查询词的语义进行分析，实现更精准、准确的检索。
语义检索常用的技术有词义消歧、词向量模型等。
三、信息检索应用1. 搜索引擎搜索引擎是信息检索的最常见应用之一，在互联网上广泛使用。
搜索引擎通过爬虫程序对互联网进行爬取，建立庞大的索引库，并通过用户输入的查询词返回相关页面。
2. 文献检索在学术界和科研领域，文献检索是非常重要的工作。
信息检索技术
第一章信息检索概述1，什么是信息检索？它有哪些主要类型？信息检索指将信息按照一定的方式组织和存储起来，并能根据信息用户的需要找出其中相关信息的过程。
有目的和组织化的信息存取活动，其中包括“存”和“取”两活动。
旧分类方法：文献检索、事实检索、数据检索新分类方法：文本检索、数值检索、音/视频检索2，试分析阐述信息检索的基本原理，信息集合、需求集合、匹配与选择，信息检索三阶段及期特点？答：即信息集合与需求集合的匹配与选择。
（1）信息集合是指有关某一领域的，经采集、加工的信息的集合。
形成可供用户访问与检索的对象，在某种意义上说，它是以一种公共知识结构，它有可能弥补某个特定用户的知识结构缺陷，即可以向用户提供所需要的知识或信息，或是获取知识的线索，或者提供某种信息区激活人脑中存储的知识。
（2）需求集合：用户的信息需求是在社会实践活动中产生的。
众多用户不同形态的信息需求的汇集，就形成了需求集合的存在。
信息需求的产生与满足，是实施信息检索行为的前提与基础，也是实施信息检索行为的目的所在。
（3）选择与匹配：面对信息集合与需求集合，如何在两者之间建立起了解与沟通的桥梁，以便能够从信息集合中快速获取用户所需要或所缺少的信息与知识呢？这就需要信息检索提供一种“匹配”机制。
它的主要功能在于：能够把需求集合与信息集合依据某种相似性标准进行比较与判断，进而选择出符合用户需要的信息。
这里，我们要求匹配机制至少包括两个要素：一是匹配标准，即相似性标准；二是执行匹配的动因。
3，信息检索主要经历了哪些不同的发展阶段？各阶段有何特点？（1）手工检索阶段，主要特点可以概括为印刷文献（图书、期刊、会议、专利、学位论文）为主要检索对象；以各类文摘、题录、和目录性工具书为可利用的主要检索工具；以图书馆的参考咨询部门为开展信息检索服务的中心机构。
（2）计算机化检索阶段（脱机批处理检索时期、联机实时检索时期、联机网络化与多元化检索时间），主要特点：以各类机读数据库为检索对象；各类信息中心，联机服务中心作为新兴的信息服务部门而存在；信息检索用户逐渐由专业检索人员（检索中介）向个人终端用户转移和扩散。
信息检索 ppt课件
详细描述
社交网络信息检索技术主要针对社交网络中 海量、动态更新的信息进行处理和检索。特 点包括实时性、个性化和社会化等。同时， 也面临一些挑战，如信息过载、隐私保护等
。
案例四：社交网络信息检索技术实践分享
总结词
社交网络信息检索技术的创新与应用
详细描述
介绍一些创新性的社交网络信息检索技术，如基于内 容的推荐算法、情感分析技术等。同时，分享一些成 功应用案例，如微博搜索、微信小程序等，说明这些 技术在社交网络中的实际应用和效果。
云服务和移动化 借助云服务和移动通信技术，实 现信息检索服务的移动化和云端 化，方便用户随时随地获取信息 。
个性化推荐和定制化服务 通过数据分析和挖掘，实现个性 化推荐和定制化服务，满足用户 多样化的信息需求。
多模态信息检索 融合文本、图像、音频和视频等 多种类型的信息，实现多模态信 息检索，提高信息检索的全面性 和多样性。
04
信息检索的应用领域
搜索引擎
搜索结果相关性
提高搜索结果与用户查询的关联 度，减少无关信息的展现。
语义分析和理解
对用户查询进行深度解析，识别关 键词的语义，提高搜索的准确性。
实时更新
对互联网上的新信息进行实时跟踪 和更新，确保用户获取最新、最相 关的信息。
数字图书馆
资源数字化
将传统图书馆的资源进行数字化 处理，方便用户在线阅读和下载
关联规则挖掘
挖掘信息之间的关联规则，帮 助用户发现隐藏的信息需求。
信息检索的评价指标
查全率
评估检索系统找全满足用户需求的信息的能 力。
响应时间
评估检索系统响应用户请求的速度。
查准率
评估检索系统找准满足用户需求的信息的能 力。
信息检索的定义
信息检索的定义信息检索的定义信息检索是指在大量的数据中寻找到用户所需要的信息。
这种寻找过程通常是通过计算机程序来实现的，其目的是帮助用户快速准确地获取所需信息。
一、信息检索的概述信息检索是一种基于计算机技术和信息科学理论的应用性研究领域。
它主要涉及到如何从海量数据中提取出用户需要的有用信息，以及如何优化检索效率和结果质量。
信息检索技术已经广泛应用于互联网搜索引擎、电子图书馆、数字化档案管理、社交网络分析等领域。
二、信息检索的基本原理1.建立索引建立索引是实现信息检索最基本的步骤之一。
它将文档中出现过的词语进行统计和分类，并为每个词语分配一个唯一标识符，以便后续查询时能够快速定位到相关文档。
2.查询处理查询处理是指将用户输入的查询语句转换成计算机可处理的形式，并根据查询条件匹配相应文档。
查询处理包括了分词、去停用词、词干提取等步骤，以保证查询语句与文档库中的内容能够准确匹配。
3.评价指标信息检索系统的评价指标通常包括召回率、准确率和F值等。
其中，召回率是指检索到的相关文档数占所有相关文档数的比例；准确率是指检索到的相关文档数占所有检索到的文档数的比例；F值是综合考虑了召回率和准确率的综合评价指标。
三、信息检索的主要技术1.分词技术分词技术是将一段连续的自然语言文本切分成一个个单独的词语，并为每个词语赋予相应的权重。
这种技术可以有效提高查询效率和结果质量。
2.向量空间模型向量空间模型是一种用于表示文本内容和查询语句之间相似度的方法。
它将每篇文档表示为一个向量，并通过计算两个向量之间的余弦相似度来判断它们之间是否存在相关性。
3.机器学习机器学习是一种通过训练数据来优化信息检索系统性能的方法。
它可以帮助系统自动调整参数，从而提高系统对用户需求的理解能力和搜索结果质量。
四、信息检索面临的挑战1.语义理解信息检索面临的最大挑战之一是如何理解用户的搜索意图和查询语句。
由于自然语言存在歧义性和多义性，因此需要开发出更加智能化的算法来实现语义理解。
信息检索原理与信息数据库
云计算在信息检索和信息数据库中应用前景
云计算资源池化
通过云计算技术，信息检索和信息数据库可以实现资源池化，提高 资源利用率和降低成本。
分布式处理技术
云计算的分布式处理技术可以帮助信息检索和信息数据库处理大规 模数据，提高处理效率。
云存储技术
云存储技术可以为信息检索和信息数据库提供高可用、高可扩展的存 储解决方案。
关系数据库管理系统（Relational Database Management System， 简称RDBMS）概念：指基于关系模型的数据库管理系统，用于存储、检 索、定义和管理大量数据。
RDBMS的主要特点：数据以表格形式存储，表格之间通过键（Key）建 立关联；支持SQL（Structured Query Language）语言进行数据操作； 提供事务处理、并发控制、数据完整性保障等功能。
Elasticsearch分布式搜索引擎原理及应用
分布式架构
Elasticsearch采用分布式架构，支持海量数据 的存储和高效检索。
倒排索引
通过建立倒排索引，实现快速定位包含特定关 键词的文档。
多字段匹配与高亮显示
支持多字段匹配查询，同时提供查询结果的高亮显示功能。
Solr企业级搜索平台原理及应用
常见的关系数据库管理系统：Oracle、MySQL、SQL Server、 PostgreSQL等。
NoSQL数据库简介
NoSQL（Not Only SQL）数据 库概念：指非关系型的数据库， 用于存储非结构化和半结构化的 数据。NoSQL数据库不需要固定 的表格模式，通常也不支持SQL 语言。
NoSQL数据库的主要特点：数据 结构灵活，可存储各种类型的数 据；具有高可扩展性和高性能； 适用于大数据处理和实时应用等 场景。
信息检索技术手册
信息检索技术手册一、引言信息检索技术是指通过计算机等工具对大规模的信息资源进行存储、索引和检索，以满足用户需求的技术。
本手册将为读者介绍信息检索技术的基本原理、常用算法和实际应用，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的技术。
二、基本概念1. 信息检索概述信息检索是指根据用户需求，在大规模的信息资源中寻找到相关的信息并返回给用户。
它涉及到文档的存储、索引和检索等一系列工作，其目的是提供高效、精确的信息检索服务。
2. 关键词提取关键词提取是信息检索的基础工作之一，通过分析文本内容，从中提取出具有代表性的关键词。
关键词的准确提取可以提高文档的索引效果，并帮助用户更快地找到所需信息。
3. 文档索引文档索引是信息检索中的核心环节，它将文档的关键信息进行结构化存储，以方便用户进行检索。
常见的文档索引方法包括倒排索引、正排索引等，它们能够提高信息检索的效率和准确性。
4. 相关性评估在信息检索过程中，需要对检索结果进行相关性评估，以确定哪些结果与用户需求最为相关。
相关性评估主要依靠一些算法和模型，如向量空间模型、余弦相似度等，可以对文档进行排序和过滤，提供用户满意的搜索结果。
5. 查询扩展为了提高信息检索的准确性和广度，查询扩展技术可以帮助用户进行更全面的信息检索。
查询扩展通过自动或人工的方式，对用户的查询进行扩展和修正，从而提供更准确的搜索结果。
三、常用算法1. 倒排索引算法倒排索引算法是信息检索领域中最常用的索引方法之一。
它通过将文档中的关键词映射到相应的文档位置，实现了根据关键词快速定位到相关文档的功能。
2. 向量空间模型向量空间模型是一种常用的文档表示方法，它将文档表示为高维向量，通过计算向量之间的相似度，实现文档的相关性评估和排序。
3. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系和重要度，为搜索引擎提供了一个权威性的排序准则。
四、实际应用1. 搜索引擎搜索引擎是信息检索技术的典型应用之一，如谷歌、百度等。
第一篇信息检索概述常见问题
第一章信息检索概述常见问题1.什么叫文献？信息、知识、文献三者的关系如何？答：文献是记录有知识的一切物质载体。
具体地说是用文字、图形、符号、声频、视频等技术手腕记录人类知识的一切物质载体。
信息、知识、文献之间的关系是事物发出信息，信息经人脑形成知识。
只有将自然现象和社会现象的信息通过加工，上升为对自然和社会进展客观规律的熟悉，这种再生信息才组成知识。
知识信息被记录在载体上，形成文献。
二、什么叫一次文献、二次文献、三次文献？彼此之间有什么关系？举例说明。
答：凡是以著者本人的体会、研究或研制功效为依据而撰写的原始文献，经公布发表或交流后，称为一次文献。
一次文献是文献的主体，是最大体的信息源，是文献检索的对象。
其特点是论述比较具体、详细和系统化，有观点、有事实、有结论。
一样括期刊论文、专著、研究报告、会议文献、学位论文、说明书、技术标准、技术、科技报告等。
二次文献是通过对一次文献的、提炼和浓缩而形成的。
它将大量分散、无序的信息转变成有序的、便于的系统。
文献被紧缩成条款，也称记录（entry, reference, citation, record）,并以必然的序列组织起来，成为可用于查找一次文献的工具。
二次文献也称二手资料，它包括目录、题录、文摘和索引等检索工具，可对一次文献进行报导和线索指引。
三次文献是对一次文献和二次文献进行聚集、综合、分析、详述等深度加工而形成的。
它包括手册、百科全书、年鉴、名录、指南等参考工具书。
还有二次书目、指南和综述性、评论性文献都属三次文献范围。
从一次文献、二次文献到三次文献的加工反映了文献的集中和有序化进程，而用户对原始文献的索求那么往往是一个逆向的进程。
3、依照文献的媒体形式的不同，文献有哪些类型？它们的特点是什么？答：依照文献媒体形式的不同，文献可分为以下几种形式：⑴型(printed form)：也称介型(paper type), 是一种以纸介质为载体、以书写或印刷方式为记录手腕而形成的文献类型。
信息检索复习思考题
信息检索复习思考题第一部分：信息检索概述1、信息资源的概念及其特点是什么？答：信息资源是人类存储与载体（包括人脑）上的已知或未知的可利用的信息。
信息中的载体信息和主体信息是使信息资源的最基本的组成部分。
特点：客观性，寄载性，传递性，动态性，相对性，增长性，共享性，规模性。
2、简述信息资源的类型。
答：按照信息资源的开发程度来区分，可分为潜在信息资源与现实信息资源两大类。
现实信息资源又可分为口语信息资源、体语信息资源、实物信息资源、文献信息资源、网络信息资源和多媒体信息资源。
3、什么是信息检索？其类型是什么？答：信息检索包括存储与检索两个部分。
存储是对有关信息进行选择、并对信息特征进行著录标引和组织，建立信息数据库；检索则根据提问制定策略和表达式，利用信息数据库。
这里要理解概念分析。
概念分析即将概念转化成系统语言，是存储与检索共有的过程，因此从这个意义上说，信息存储是信息检索的逆过程，两者是不可分割的一个整体。
类型：1.按检索内容分，有数据信息检索、事实信息检索和文献信息检索2．按组织方式分，可有全文检索、超文本检索和超媒体检索3.按检索手段分，有手工检索和机器检索4、信息检索的研究内容有哪些？答：1.检索理论研究2.检索语言研究3.数据库研究4.著录法研究5.标引和组织法研究6.检索系统研究7.检索策略研究8.检索服务研究第二部分：信息检索理论与方法1、如何制定检索策略？答：1.选择检索系统2.确定检索词3. 构造检索表达式4.实施检索策略2、检索词有哪些？答：1）表示主题的检索词标题词，单元词，叙词，关键词2）表示作者的检索词作者姓名、机构名3）表示分类的检索词分类号4）表示特殊意义的检索词ISBN、ISSN、引文标引词3、信息检索方法主要有哪些？常规检索法、回溯检索法、循环检索法4、据文献的内部特征和外部特征，有哪些信息检索途径？据文献外部特征和内部特征，信息检索途径分为两大类：1.以文献的外部特征为检索途径1）题名途径2）责任者途径3）号码途径2.以文献内容为检索特征1）分类途径2）主题检索3）分类主题索引5、解释著录、著录法、款目、标引。
信息检索的基本理论
随着互联网和大数据技术的快速发展，信息检索已经成为人 们获取信息、解决问题、辅助决策的重要手段。通过信息检 索，用户可以快速、准确地获取所需信息，提高工作和学习 效率。
信息检索的发展历程
手工检索阶段
计算机化检索阶段
早期的信息检索主要依赖手工方式，如图 书馆目录、卡片式索引等。
随着计算机技术的发展，信息检索开始采 用计算机进行自动化处理，如关键词匹配 、布尔逻辑运算等。
信息组织与存储原理
信息组织
01
按照信息的内容、形式、读者需求等特征，采用逻辑方法将信
息分门别类，组成有序的、优化的信息集合体。
信息存储
02
将经过加工整理的信息，按照一定的格式与顺序，存储在特定
的载体上，以便检索和利用。
信息组织与存储的关系
03
信息组织是信息存储的基础，只有经过良好组织的信息才能有
效地存储和检索。
关键词权重
根据关键词在文档中的重要性，赋予不同的权重，提高检索结果的排 序准确性。
布尔逻辑检索
逻辑运算符
使用布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）连接关键 词，实现更精确的检索。
检索式构建
根据查询需求，构建复杂的布尔逻辑检索式，提高检 索效率和准确性。
逻辑运算顺序
遵循布尔逻辑运算的优先级和结合性，确保检索式的 正确执行。
信息检索的基本理论
目 录
• 信息检索概述 • 信息检索的基本原理 • 信息检索的核心技术 • 信息检索的常用方法 • 信息检索的发展趋势与挑战
01 信息检索概述
信息检索的定义与意义
定义
信息检索是指从大量的、无序的、模糊的信息集合中，根据 用户的信息需求，采用一定的方法和技术，查找出满足用户 需求的相关信息，并按照一定的方式组织和呈现给用户的过 程。
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Web搜索系统
Web Spider 文档语料库
提问
IR系统
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排序后 的文本
IR的历史与现状
IR的历史
1960-70’s:
最初的信息检索系统面向小型的科学文摘数 据库、法律和商业文档 检索模型为基本的布尔模型和向量空间模型 Cornell University的Prof. Salton成为这个领 域的先驱，著名的IR向量空间模型的创始人， 开发了著名的SMART向量空间模型IR系统， 并免费开放源代码，大大促进了IR的发展
Dialog
MEDLINE
IR历史
1990’s:
在互联网上对FTP服务器上的文档进行搜索
Archie
Archie是一个可搜索的FTP文件名列表，用户必须输入 精确的文件名搜索，然后Archie会告诉用户哪一个FTP 地址可以下载该文件 代表“广域信息服务”(Wide Area Information Service)，是一种能查询500 个检索数据库的工具
搜索 引擎
查询
用户的提问
图像数据库 /互联网
基于文本的图像查询
信息存在的形式
在非结构化信息中，包括文本信息和多媒体信 息
以文本检索方式为主，例如：目前Google的图片检 索技术采用的是利用图片周围的文字信息进行的
大多数信息都是文本形式的，没有预先定义的 格式（例如：邮件、新闻等）
在企业信息化领域，有人统计认为80%的信息是非 结构化的 在信息管理向知识管理转变的过程中，文本信息非 常关键
我们所使用的Web搜索系统
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信息检索的重要性
由信息匮乏到信息爆炸,需要有效的检索方式 检索无处不在 传统管理软件需要嵌入IR技术
在SQL数据库中
已采用文本检索技术 select * from Employee where Name like ’%Lee%’.
同样也已采用文本检索技术
在Lotus Notes办公平台上
IR历史
1980’s:
IR技术出现在大型文档数据库中
Lexis-Nexis
美国LEXIS-NEXIS公司创始于1973年，其数据库内容很广， 其中法规法律方面的数据库是LEXIS-NEXIS的特色信息源， 具有非常大的影响力，尤其在法律业界具有很高知名度 目前世界上最大的联机检索检索系统之一，包括各学科数据 库600多种，可查询研究动态，SCI,EI收录以及专利等情况 MEDLINE是美国国家医学图书馆的文献数据库
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Miele, Inc -- Anything else is a compromise
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信息检索
计算机学院信息检索研究室 秦兵 qinb@
检索正改变着我们的生活方式
如果罗列当前网络上最流行的词汇，相信“生活 鼠标一点，手指一按，几秒之内，答案就在眼 前 我们从来没有像今天这样能够如此方便、快捷 的获取我们希望得到的信息 据统计，搜索引擎是用户在互联网上获取信息 的最常用的方法
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自动信息抽取
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近期的 IR:
多媒体检索
图像(Image) 视频(Video) 声音(speech)和音频(Audio) 音乐(music) DARPA Tides项目
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从人机交互到内容管理
人机交互解决信息录入和呈现的问题 在大量信息进入虚拟世界以后，更重要的问题 在于如何对这些信息资源进行有效的管理
使用户能够方便快捷地找到想要的信息 使信息保值增值 产生新知
竞争不在于拥有多少信息，而在于能够利用多 少有价值的信息，因此内容管理至关重要
Altavista
AltaVista是网上最早的爬行搜索引擎。AltaVista搜索技术从 纯文本搜索技术开始，发布于1995年；1997年，其搜索能 力扩展到25种语言搜索；1999年开始多媒体文件的搜索； 2001年首次推出网上免费新闻搜索，2003年AltaVista被 Overture收购。
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Ranked Documents
信息检索处理的对象
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文字 图片
基于内容的图像查询
基于内容的图像查询： 目标，颜色，纹理
和情报检索的区别
典型的信息检索任务
给定条件
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查找结果
信息检索任务进一步划分为:
信息或数据的检索和浏览
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信息过滤
数据库 管理
倒排文档
提问
排序后 的文档
搜索
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将检索出的文 档根据相关性 排序
文本 数据库
排序
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Web搜索
将IR技术应用于World Wide Web上的 HTML网页 和纯文本相比，网页的特点如下：
必须通过在网上“爬行”搜集网页 可以开发结构布局信息 文档的更新是不可控的 可以开发网页之间的链接结构
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信息检索概念及意义 信息检索体系结构 历史、现状与困难 发展趋势 国内外主要搜索引擎 信息检索的应用
信息检索的概念及意义
信息检索定义
信息检索：从非结构化的文档集中找出与用户 需求相关的信息 和其它相关技术的区别
和数据库的区别
数据库是结构化数据, IR的检索结果也往往是不精确的， 而不象数据库查询那样正确率一定是100%。 情报检索介绍如何利用信息检索工具
WAIS
IR历史
1990’s （续） :
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Yahoo
1994年4月，Stanford两名博士生，美籍华人JerryYang（杨 致远）和DavidFilo共同创办了Yahoo。随着访问量和收录链 接数的增长，Yahoo目录开始支持简单的数据库搜索。基于 目录的检索