现代信息检索第3章-IR模型(再次再次修正版)
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2019-2020年人教统编信息检索课件第3章课件
3.1.1因特网基础
1997年—今，是Internet在我国最为快速发展的阶 段。国内Internet用户数97年以后基本保持每半年翻 一番的增长速度。
2010年7月15日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在 京发布了《第26次中国互联网络发展状况统计报告》 （以下简称《报告》）。《报告》数据显示，截至 2010年6月，我国网民规模已达4.2亿，互联网普及率 进一步提升，达到31.8%。我国手机网民半年内新增 4334万，达到 2.77亿人，增幅为18.6%。手机上网已 成为我国互联网用户的新增长点。
3.1.1因特网基础
手机网民成为拉动中国总体网民规模攀升的主要动力。 《报告》显示，截至2010年6月底，手机网民用户达到 2.77亿，在整体网民中的占比攀升至 65.9%，相比2009年 底增加了4334万人，增幅达18.6%，其中，大约有4914万 的网民只使用手机上网，占网民总数的11.7%。移动互联 网展现出了巨大的发展潜力。
3.1.1因特网基础
1994年—1996年，起步阶段。1994年4月，中关村地区 教育与科研示范网络工程进入Internet，从此中国被 国际上正式承认为有Internet的国家。之后， Chinanet、CERnet、CSTnet、Chinagbnet等多个 Internet网络项目在全国范围相继启动，Internet开 始进入公众生活，并在中国得到了迅速的发展。至 1996年底，中国Internet用户数已达20万，利用 Internet开展的业务与应用逐步增多。
如Medical World Search、Medical Matrix等。
3.1.3 Web通用检索工具
2.工作原理
定期运行搜索软件,收集信息。 利用索引软件进行自动标引,建立数据库。 在Web上建立检索界面，由用户输入检索式。 通过检索软件进行检索，给出结果。
现代信息检索教程第三章(中文10春)
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检索方法 全国报刊索引》编排方式是按类编排， 《全国报刊索引》编排方式是按类编排，同时每期后 面附有著者索引， 面附有著者索引，因此该检索工具的检索途径主要有分 类途径和著者途径。 类途径和著者途径。 检索有关国内“音乐事业”的文献。 例：检索有关国内“音乐事业”的文献。 检索工具《全国报刊索引》哲社版2008 12期 2008第 ①检索工具《全国报刊索引》哲社版2008第12期 检索途径： ②检索途径：分类途径 检索过程：查分类目录，一级类艺术J ③检索过程：查分类目录，一级类艺术J，二级类为 J6音乐，其下又有三级类J69音乐事业，页码P295，翻 J6音乐 其下又有三级类J69音乐事业 页码P295， 音乐， 音乐事业， 到该处浏览， P295得 篇文献是切题的。 到该处浏览，在P295得3篇文献是切题的。 检索结果： 篇相关文献，顺序号为：081217152、 ④检索结果：得3篇相关文献，顺序号为：081217152、 081217153、 081217154。 081217153、 081217154。
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4．其它重要百科全书 钱伯斯百科全书》 《钱伯斯百科全书》、《美国学术百科全 世界图书百科全书》 书》、《世界图书百科全书》、《计算机 科学与技术百科全书》、《柯克-奥斯莫化 科学与技术百科全书》 柯克工大全》）、《布罗克豪斯百科全书》 工大全》）、《布罗克豪斯百科全书》、 拉鲁斯大百科全书》 《拉鲁斯大百科全书》、《苏联大百科全 书 》 等。
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百科全书（Encyclopedia） 二、百科全书（Encyclopedia） 百科全书是汇总浓缩人类所有知识门类或某一知 识门类的全部知识、 识门类的全部知识、按辞典形式编排的大型参考 工具书。以其知识广博、资料精确、释文严谨、 工具书。以其知识广博、资料精确、释文严谨、 文字简明、体例严密， 文字简明、体例严密，以及兼具多种参考工具书 功能的特质，被称为“工具书之王” 功能的特质，被称为“工具书之王”、“精简的 没有围墙的大学” 图书馆” 图书馆”、“没有围墙的大学”，是参考工具书 中最重要的类型， 中最重要的类型，已成为衡量一个国家科学文化 发展的尺度之一。 发展的尺度之一。
检索方法 全国报刊索引》编排方式是按类编排， 《全国报刊索引》编排方式是按类编排，同时每期后 面附有著者索引， 面附有著者索引，因此该检索工具的检索途径主要有分 类途径和著者途径。 类途径和著者途径。 检索有关国内“音乐事业”的文献。 例：检索有关国内“音乐事业”的文献。 检索工具《全国报刊索引》哲社版2008 12期 2008第 ①检索工具《全国报刊索引》哲社版2008第12期 检索途径： ②检索途径：分类途径 检索过程：查分类目录，一级类艺术J ③检索过程：查分类目录，一级类艺术J，二级类为 J6音乐，其下又有三级类J69音乐事业，页码P295，翻 J6音乐 其下又有三级类J69音乐事业 页码P295， 音乐， 音乐事业， 到该处浏览， P295得 篇文献是切题的。 到该处浏览，在P295得3篇文献是切题的。 检索结果： 篇相关文献，顺序号为：081217152、 ④检索结果：得3篇相关文献，顺序号为：081217152、 081217153、 081217154。 081217153、 081217154。
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4．其它重要百科全书 钱伯斯百科全书》 《钱伯斯百科全书》、《美国学术百科全 世界图书百科全书》 书》、《世界图书百科全书》、《计算机 科学与技术百科全书》、《柯克-奥斯莫化 科学与技术百科全书》 柯克工大全》）、《布罗克豪斯百科全书》 工大全》）、《布罗克豪斯百科全书》、 拉鲁斯大百科全书》 《拉鲁斯大百科全书》、《苏联大百科全 书 》 等。
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百科全书（Encyclopedia） 二、百科全书（Encyclopedia） 百科全书是汇总浓缩人类所有知识门类或某一知 识门类的全部知识、 识门类的全部知识、按辞典形式编排的大型参考 工具书。以其知识广博、资料精确、释文严谨、 工具书。以其知识广博、资料精确、释文严谨、 文字简明、体例严密， 文字简明、体例严密，以及兼具多种参考工具书 功能的特质，被称为“工具书之王” 功能的特质，被称为“工具书之王”、“精简的 没有围墙的大学” 图书馆” 图书馆”、“没有围墙的大学”，是参考工具书 中最重要的类型， 中最重要的类型，已成为衡量一个国家科学文化 发展的尺度之一。 发展的尺度之一。
信息检索与利用-第三章
中国古代字书（字典、词典）
以字形为系——《说文解字》系统 继（东汉）许慎《说文解字》后，主要有晋吕忱《字林》、北魏江 式《古今文字》、南北朝梁顾野王《玉篇》、宋司马光的《类篇》、明 梅膺祚的《字汇》、清张自烈的《正字通》和张玉书等奉敕编纂的《康 熙字典》等。 以字音为系——韵书系统 韵书的特点是对汉字审音辨韵，依韵编排。主要有三国魏李登的 《声类》、晋吕静的《韵集》、南北朝梁周颙的《四声切韵》和沈约的 《四声谱》、隋陆法言的《切韵》、宋陈彭年等人的《广韵》和丁度等 人的《集韵》、金王文郁的《平水新刊礼部韵略》、元熊忠的《古今韵 会举要》、明乐韶风的《洪武正韵》、清李光地的《音韵阐微》等。 以字义为系——雅类系统 相传汉初学者缀辑周汉诸书旧文而成《尔雅》，是按事物性质将汉 字分门别类加以解释的字书，晋代郭璞和宋代邢昺为之注疏。有汉孔鲋 《小尔雅》和刘熙的《释名》（《逸雅》）、三国魏张揖《广雅》、宋 陆佃的《埤雅》和罗愿的《尔雅翼》、明朱谋玮的《骈雅》和方以智的 《通雅》、清吴王搢的《别雅》和史梦兰的《叠雅》等。
一、书 目
（二）书目的类型
古典书目：有官修书目、史志目录、私家书目、版本目录、推
荐书目等。 汉朝刘向在典校古籍时，撰有《别录》。后来，他的儿子刘歆以 《别录》为基础撰成《七略》，这是我国第一部分类目录。
一、书 目
现代书目：
1. 登记书目、通报书目、新书目录、推荐 性书目、书目之书目 2. 综合性书目、专题（学科）书目、地 方文献书目、个人著述目录 3. 馆藏目录、联合目录 4. 现行书目、回溯性书目、新书预告目 录、古籍目录 5. 图书目录、报纸目录、期刊目录、丛 书目录、方志目录、乐谱目录、非书资料目 录 6. 印刷型书目、机读目录、网络版书目
《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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18
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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17
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
浏览
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
浏览
扁平式模型 结构导向模型 超文本模型
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11
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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13
布尔模型(Boolean Model)
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14
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。
IR 计算模型
• 设 – N 所有文档个数 – ni 包含标记词 ki 的文档个数 – freq(i,j) dj 中 标记词 ki 出现的个数 • 范式化的 tf 定义为 – tf(i,j) = freq(i,j) / max(freq(l,j)) – 其中max(freq(l,j)) 是文档dj 中出现最高频率词的频 率。 – idf 定义为 – idf(i) = log (N/ni) – 使用 log 主要为了更好地使 tf 和 idf 匹配，因为N可 能很大。
文本
词汇集合
Image
文本+image 的特征（feature)
图像帧序列以及音频
Video
文本文档逻辑视图
• D是一个文档集合，通常由文档逻辑视图来表示。可以 是一组索引词或关键词。既可以自动提取，也可以是由 人主观指定。
倒排文档表示方法
Inverted Files
Word-Level Inverted File
文档的向量空间模型
• •词典, ∑={k1,k2,…kt} • •d=<w1,w2,…wt > • –此时，变量wi称为权值，非负；表示对应 词项ki对于判断d和查询q相关性的重要程度 （注意，这里的q是一般的，而d是具体的） • •q=<v1,v2,…vt> • –变量vi的含义类似于wi • •两个基本问题：如何定义wi和vi；如何计算 R(d,q)？
如用利用文档关键词集合的交集与并集的比。
相似度往往被用做作为相关度的近似，因为计算 机难以理解文档的内容。
经典的信息检索
基本假设：
每篇文档都可以用一组有代表性的关键词（标 引词index term)表示。 =>每个文档可以用集合 或向量表示出来 标记词一般是名词，因为名词含有语义。但实 际上很多情况下是文档的所有非停用词都作为 标记词。 问题词频的影响？
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
现代信息检索简明教程第三章PPT课件
第三章 计算机信息检索概述
本章的主要内容为：计算 机信息检索的发展过程 、计 算机信息检索系统的组成和工 作原理、计算机检索的策略 。
1
第一节 计算机信息检索的发展过程
计算机信息检索的发展过程主要内容 包括：
计算机信息检索技术的发展 计算机信息检索技术的特征
2
一、计算机信息检索技术的发展
14
数据库类型
(1) 参考数据库(reference database)
数目数据库(bibliographic 指南数据库(referral
database)
database)
15
(2) 源数据库(source database)
数值数据库(numeric database) 文本—数值数据库(textual-numeric database)
辅助功能完善
4
第二节 计算机信息检索系统的组成和工作原理
一、计算机信息检索系统的组成
(一) 计算机信息检索系统
一个完整的信息检索系统，通常由信息源、 信息组织管理、系统功能、用户接口和系统支 持技术等几个有机部分组成。
5
1. 信息源
信息源是指计算机检索系统信息或数据 的来源。信息检索系统中的数据主要来自各 种公开文献，如一次文献中的期刊、图书、 研究报告、会议论文、专科文献、政府出版 物、学位论文；二次文献中的摘要、索引和 目录；三次文献中的百科全书、专科词典、 名录、指南、手册等。
23
4. 传输环节
传输子系统的功能主要是通过计算机与通 信线路的连接，完成信息编码的传递、转接、 接收与处理等工作。
12
联机系统软件构成的示意图
通 讯 管 理 程 序
本章的主要内容为：计算 机信息检索的发展过程 、计 算机信息检索系统的组成和工 作原理、计算机检索的策略 。
1
第一节 计算机信息检索的发展过程
计算机信息检索的发展过程主要内容 包括：
计算机信息检索技术的发展 计算机信息检索技术的特征
2
一、计算机信息检索技术的发展
14
数据库类型
(1) 参考数据库(reference database)
数目数据库(bibliographic 指南数据库(referral
database)
database)
15
(2) 源数据库(source database)
数值数据库(numeric database) 文本—数值数据库(textual-numeric database)
辅助功能完善
4
第二节 计算机信息检索系统的组成和工作原理
一、计算机信息检索系统的组成
(一) 计算机信息检索系统
一个完整的信息检索系统，通常由信息源、 信息组织管理、系统功能、用户接口和系统支 持技术等几个有机部分组成。
5
1. 信息源
信息源是指计算机检索系统信息或数据 的来源。信息检索系统中的数据主要来自各 种公开文献，如一次文献中的期刊、图书、 研究报告、会议论文、专科文献、政府出版 物、学位论文；二次文献中的摘要、索引和 目录；三次文献中的百科全书、专科词典、 名录、指南、手册等。
23
4. 传输环节
传输子系统的功能主要是通过计算机与通 信线路的连接，完成信息编码的传递、转接、 接收与处理等工作。
12
联机系统软件构成的示意图
通 讯 管 理 程 序
现代信息检索第3章-IR模型(再次再次修正版)
中国科学院研究生院课程2006
向量空间模型(3)
权重计算(1)
Term的频率TF：Term在文档中出现的次数，TF 越高权重越高。TF取0或1称为布尔权重。 TF的归一化：将一篇文档中所有Term的TF值归 一化到[0,1]之间。 通常可以采用以下三种方式之一：
Maximum Normalization
i i
d •q Jaccard: Sim( d , q ) = = 2 2 || d || + || q || − d • q
∑ (a * b ) ∑ a + ∑ b − ∑ (a
i i i 2 2 i i i i i
i
* bi )
中国科学院研究生院课程2006
向量空间模型(8)
向量空间模型经过不断发展，也提出了 很多公式，下面是一个最常用的公式：
布尔模型(1) 基于模糊集的模型(3) 扩展布尔模型(4)
基于代数论的IR模型(Algebraic models)
向量空间模型(2) 潜性语义索引模型 (5)
基于概率统计的IR模型(Probabilistic models)
回归模型(6) 二元独立概率模型(7) 语言模型建模IR模型(8)
中国科学院研究生院课程2006
普通集合和模糊集合
普通集合论
对于论域U上的一个子集A，可以定义函数：
χ A ( x) = ⎨
⎧1, if x ∈ A , 即χ A: U → {0,1} 0, if x ∉ A ⎩
该函数刻画了论域U上的元素x到A的隶属度，当隶属度为1时， x属 于A，当隶属度为0时，x不属于A，该函数是二值函数 例子：“大于1的实数”用集合表示为 A={x|x>1, x∈R}
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信息检索模型分类
从所使用的数学方法上分：
基于集合论的IR模型(Set Theoretic models)
布尔模型(1) 基于模糊集的模型(3) 扩展布尔模型(4)
基于代数论的IR模型(Algebraic models)
向量空间模型(2) 潜性语义索引模型 (5)
基于概率统计的IR模型(Probabilistic models)
TFdoc TFq IDF
公式(1)
长度规整
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向量空间模型(9)
优点：
简洁直观，可以应用到很多其他领域(文本分类、生 物信息学)。 支持部分匹配和近似匹配，结果可以排序 检索效果不错
缺点：
理论上不够：基于直觉的经验性公式 标引项之间的独立性假设与实际不符：实际上， Term的出现之间是有关系的，不是完全独立的。 如：“王励勤” “乒乓球”的出现不是独立的。
布尔模型(1) 基于模糊集的模型(3) 扩展布尔模型(4)
基于代数论的IR模型(Algebraic models)
向量空间模型(2) 潜性语义索引模型 (5)
基于概率统计的IR模型(Probabilistic models)
回归模型(6) 二元独立概率模型(7) 语言模型建模IR模型(8)
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i
t1 d
i
d •q Cosine: Sim( d , q ) = = || d || × || q ||
∑ (a
i i i
× bi )
q
2 i i
∑a ×∑b
2 i
t2
Dice:
Sim( d , q ) =
2×d •q = || d ||2 + || q ||2
2∑ (ai × bi ) ai 2 + ∑ bi 2 ∑
中国科学院研究生院课程2006
向量空间模型(6)
权重计算(4)
对TF进行缓冲：1+log(TF), 1+log(1+log(TF)) 对DF进行缓冲：1+log(N/DF) log的作用：将值域拉平，使得函数的变化更平 缓
中国科学院研究生院课程2006
向量空间模型(7)
相似度计算
Dot: Sim( d , q ) = d • q = ∑ (ai × bi )
中国科学院研究生院课程2006
布尔模型匹配的集合表示
2006 世界杯
2006 AND 世界杯 AND NOT 小组赛
小组赛
中国科学院研究生院课程2006
布尔模型(3)
形式化表示：
任一布尔查询都可以写成析取范式(DNF)：如 q=a∧(b∨¬c)=abc∨ab ¬ c∨a ¬ b ¬ c
qbnf = (1,1,1) ∨ (1,1,0) ∨ (1,0,0) 任一文本可以写成所有Term的交，如 doc=a ∧ b ∧ c ∧ d ∧ e 因为doc q，所以相似度为1
i i
d •q Jaccard: Sim( d , q ) = = 2 2 || d || + || q || − d • q
∑ (a * b ) ∑ a + ∑ b − ∑ (a
i i i 2 2 i i i i i
i
* bi )
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向量空间模型(8)
向量空间模型经过不断发展，也提出了 很多公式，下面是一个最常用的公式：
回归模型(6) 二元独立概率模型(7) 语言模型建模IR模型(8)
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布尔模型(1)--Boolean Model
布尔变量：只有“真”、“假”取值的变量
如：命题 一篇文档中存在“世界杯”这个词 的结果 变量就是一个布尔变量。 计算机中常常用1表示“真”，0表示“假”
布尔操作(关系)：
布尔模型回顾
查询为布尔表达式，每个文档也是布尔表达 式，相似度计算的过程实际是布尔表达式的匹 配过程，结果要么是1要么是0。 缺点：不能对结果进行排序，不支持部分匹配 和模糊匹配。 以下讲到的基于模糊集的IR模型和扩展布尔模 型都是针对上述缺点对原始布尔模型进行改 进。
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查询q：2006 世界杯 举办地 文档d1：2006 世界杯 在 德国 举行，本 届 世界杯 的 冠军 是 意大利 队。 文档d2：2002 世界杯 在 韩国 和 日本 举行，最后 的 冠军 得主 是 巴西 队。
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信息检索模型分类
从所使用的数学方法上分：
基于集合论的IR模型(Set Theoretic models)
N IDF = DF
向量空间模型中通常采用TF*IDF的方式计算权重。
中国科学院研究生院课程2006
向量空间模型(长，d1包含一个主题A，d2包含多 个主题A、B、C，对于主题A，两篇文档中出现的词频 率信息相似，那么Cosine归一化之后d2中和A相关的词权 值偏低(分母较大)，因此，检索时，短文档d1优先。 Pivoted Normalization：对短文档进行惩罚，对长文档进 行补偿，保持公平性。
现代信息检索 Modern Information Retrieval
第三章 信息检索模型(IR models) 授课人：王斌 wangbin@ /~wangbin/ 2006年9月
中国科学院研究生院课程2006
提纲
模型定义及分类 布尔模型 向量空间模型 概率模型 统计语言建模IR模型
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布尔模型(4)
课堂思考题：
想查关于今年超女 5进4 比赛的新闻，用布 尔模型怎么构造查询？
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我的解答
(2006 OR 今年) AND (超级女声 OR 超女 OR 超级女生) AND (6进5 OR 六进五 OR 六 AND 进 AND 五) 表达式相当复杂，构造困难！ 不严格的话结果过多，而且很多不相 关；非常严格的话结果会很少，漏掉很 多结果。
只能严格匹配(得分不是0就是1)，不能近似或者部分匹 配，多个结果无法排序 一般用户构造查询不是很容易，构造不利可能造成结果过 多或者过少
中国科学院研究生院课程2006
信息检索模型分类
从所使用的数学方法上分：
基于集合论的IR模型(Set Theoretic models)
布尔模型(1) 基于模糊集的模型(3) 扩展布尔模型(4)
普通集合和模糊集合
普通集合论
对于论域U上的一个子集A，可以定义函数：
χ A ( x) = ⎨
⎧1, if x ∈ A , 即χ A: U → {0,1} 0, if x ∉ A ⎩
该函数刻画了论域U上的元素x到A的隶属度，当隶属度为1时， x属 于A，当隶属度为0时，x不属于A，该函数是二值函数 例子：“大于1的实数”用集合表示为 A={x|x>1, x∈R}
中国科学院研究生院课程2006
查询和文档进行向量的相似度计算：夹角余弦或者内积
向量空间模型(2)
标引项(Term)的选择：
标引项必须是能代表文档的特征 单位可以是字、词、短语、N-gram或者某种语义单 元(比如：所有同义词作为1维)，最简单的是采用全 文标引(full text indexing)，即用文档中出现的所有 的字或者词作为标引词。 采用全文标引，向量的维数很大(以中文词索引为 例，向量维数会上10万)，而且引入了很多噪音。因 此，实际应用中，会采用一些降维策略(如：去停用 词、对英文进行词干还原、只选择名词作为Term、 Term组等等)
文档表示成多个Term的集合 通常用词来表示，但是也可以用其他语言单位来表 示 Term可以看成关键词 (key words)
标引项的权重(Weight)
不同标引项作用是不同的 通过权重加以区分
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信息检索模型分类
从所使用的数学方法上分：
基于集合论的IR模型(Set Theoretic models)
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向量空间模型(3)
权重计算(1)
Term的频率TF：Term在文档中出现的次数，TF 越高权重越高。TF取0或1称为布尔权重。 TF的归一化：将一篇文档中所有Term的TF值归 一化到[0,1]之间。 通常可以采用以下三种方式之一：
Maximum Normalization
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布尔模型(2)
布尔模型：查询和文档均表示为布尔表达式， 其中文档表示成所有词的“与”关系。
例子：
查询： 2006 AND 世界杯 AND NOT 小组赛 文档1： 2006年世界杯在德国举行。 文档2： 2006年世界杯小组赛已经结束。
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，匹配成功得分为1，否则 为0。 类似于传统数据库检索，是精确匹配
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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。
原始查询 查询表示 文档表示 原始文档
相关度计算
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相关概念
标引项(Index Term)
基于代数论的IR模型(Algebraic models)
向量空间模型(2) 潜性语义索引模型 (5)
基于概率统计的IR模型(Probabilistic models)
回归模型(6) 二元独立概率模型(7) 语言模型建模IR模型(8)
中国科学院研究生院课程2006
向量空间模型(1)
向量空间模型(Vector Space Model)是康奈尔大学 Salton 1970年代提出并倡导，原型系统SMART 查询和文档都转化成标引项(Term)及其权重组成的向量 表示，都可以看成空间中的点