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
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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
2019/3/7
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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。
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正确率 vs. 召回率
P = TP / ( TP + FP ) R = TP / ( TP + FN )
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2015/4/13
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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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2015/4/13
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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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2015/4/13
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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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2015/4/13
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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
信息检索与数据挖掘
2015/4/13
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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
信息检索与数据挖掘
实际上是正确率和召回率的调和平均数（harmonic mean）
信息检索与数据挖掘
2015/4/13
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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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2015/4/13
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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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2015/4/13
一个完美的系统的R-precision=1
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2015/4/13
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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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2015/4/13
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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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2015/4/13
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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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2015/4/13
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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