信息检索中效率问题的研究

缺点是灵活性差，效率也有所损失。
• 嵌入式数据库系统Berkeley Database
（Berkeley DB）,是一个开放源代码产品，它
提供简单高效的功能（三种访问方法 B+tree,
hash, recno ），实现key/value的存取，这已
完全能满足索引管理的需求，可以替代OODBS
（在WebBase项目中使用）。
信息检索中效率问题的研究
报告人：赵江华
北京大学计算机科学与技术系 网络与分布式系统实验室
2002年4月21日
编辑p和数据库管理系统(DBMS）的区 别：
✓DBMS处理对象是结构化数据，IR处理大 量的非结构化数据。
✓DBMS只是管理数据，IR要管理数据的内 容——内容管理（content management）。
• 如果维护一个全局稳定的词典（固定单
词的标识，便于维护），系统的TermID
可能成为稀疏的整数，可以组织成B+树
实现从TermID到指针的映射。
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数据组织（一）
• 倒排文件中单词对应的posting lists部分必 须存储在磁盘中，不同单词的posting lists 长度差别很大，可以区别对待。
• 存储管理的方法在DBMS已经有深入研
究。在倒排文件中，每个单词的posting
lists的访问模式是顺序扫描（sequential
scanning） ，作为一个对象看待最合适。
关系数据库管理系统（RDBMS）用于倒
排文件的缺点是不太灵活，而且SQL语
句的开销比较大。
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数据组织（二）
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实现倒排表的随机访问
• 高频词（Term）的Posting lists长度通常1Mbytes以上 （随着文档数据库规模增大，它会快速增长），称 作“long Posting lists”。如果对它作顺序访问，从磁 盘读入内存会耗费很长时间，同时占用系统大量的 I/O带宽，从而降低整个系统的吞吐量。解决的方法 是将对long Posting lists的顺序访问变成随机访问 （random access Posting lists）, long Posting lists被按 照“文档号”分割成长度较小的数据块，在“AND” 和“Proximity search”操作时可以有选择地访问部分 数据，不可能相关的文档所在数据块被“跳过” （skip）。它增加了按编照辑p“pt 文档号”索引数据，以13空
性，根据数据的特性定制存储。
ObjectStore是商业上最成功的面向对象数据库系统之一，
它用内存映射技术实现持久对象存储，和程序语言
（C,C++,JAVA）完全集成，既有程序设计语言的灵
活，又可以高效的存储数据，是另一个很好的索引管
理工具。
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数据组织（三）
• “天网”中用多个文件实现倒排文件的存储， 优点是实现简单，可以利用文件的缓存机制，
• 汉字之间没有空格，可以对汉字字符索 引，也可以索引做切词处理后的词组。
现代汉语中大部分是两个字的词组，单个的
字符表示的意义很不确定，所以对词组建索
引可以提高查询的效果。切词对查询效率也
有重大影响。
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倒排文件的组织
• 将文档分割成独立的单词项(term),按单词 项索引形成倒排文件。
单词tj对应的posting lists是{( di , fi, a*)+( di+k , fi+k, a*)+…}，fi表示tj在di的出 现次数，也是后面a的数量。这是倒排文
(Phrase Search)。
• 对原始信息创建索引加快检索速度：
Inverted file , signature file等。
• 倒排文件是最广泛使用的技术，它组织 结构灵活，可以满足多种查询方式。
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对文档的预处理
• 在英语等语言中做“stem”,索引单词的 “主干”。—— 可以提高查全率，降低 查准率。
• 文本信息检索效果的提高依赖于自然语言 处理(NLP)；信息的指数增长使得检索效 率也成为不可忽略的问题。
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信息检索(IR)的基本概念（三）
• 信息检索系统的组成部分：
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信息检索(IR)的基本概念（四）
• 基本用户查询(query):
– 逻辑操作(AND,OR,NOT)。 – 位置邻近查找(Proximity Search),短语查找
– 直接用B+树等方式组织单词的字符串。 – 用哈希（hash）的方式——速度更快，可以将
所有单词装入内存中。
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词典的组织（二）
• “天网”中用哈希的方法实现从单词字符 串到单词标识(TermID，整数)的转换，单 词的标志是在每次创建索引是赋予的 （不是固定的），所有单词的标志是从 零开始的连续整数。
✓DBMS的每次事务的结果是确定的，IR系 统的任务是找到用户需要的信息，其结果 是不精确的。
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信息检索(IR)的基本概念（二）
• 信息检索的两大问题：效率(efficiency)、 效果（effectiveness）。
效果指标：查准率(precision)和查全率 （recall）。
效率指标：响应时间(response time)和吞吐量 （throughput）。
信息检索的缓冲区管理（一）
• 利用文件系统的缓存往往不能得到最佳的性能，根
据Posting lists的顺序访问模式，可以采用基于对象
• 面向对象的概念更能简洁地描述倒排文件的结构，采
用面向对象数据库系统（OODBS）是更好的选择。 下面是两个被一些IR系统使用的例子：
用持久对象存储（Persistent Object Store）Mneme管 理倒排文件，Mneme不但提供基于对象的数据缓存和 良好的磁盘空间分配策略，还可以用它高度的可扩展
件的全文本索引(full-text inverted file)形
式,它记录了每次出现的位置等信息，要
占用较多的存储空间。如果去掉位置信
息，仅可以支持逻辑查询形式。
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词典的组织（一）
• 索引单词项的集合构成词典，系统通过查 找词典定位该单词对应的posting lists，这是 从单词到指针的映射。有两种词典的组织 方式：