导图社区 计算机检索
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计算机检索
概念和定义
计算机检索是指通过计算机系统实现对大规模信息进行自动化搜索、排序和筛选的过程。
预处理
预处理是指在进行检索前对原始数据进行处理和准备的过程。
数据清洗
数据清洗是指去除噪声、冗余和不完整信息，以提高检索效果和准确性。
数据过滤
数据过滤是指根据特定条件筛选出符合要求的数据，排除无关或不必要的信息。
数据抽取
数据抽取是指从原始数据中提取有用信息的过程，常用方法有关键词提取、摘要生成等。
数据转换
数据转换是指将原始数据转换为计算机可理解和处理的格式，如文本文档、数据库等。
数据索引
数据索引是指为了方便快速查询和定位，将数据按照特定规则进行分类、排序和标记的过程。
建立索引
建立索引是指根据关键词、主题、类别等特征为数据建立相应的索引结构。
索引优化
索引优化是指根据实际需求和查询效果，对索引结构进行调整和优化的过程。
索引更新
索引更新是指在数据发生变化时，及时对索引进行更新和维护，以保证检索结果的准确性和及时性。
数据存储
数据存储是指将处理完的数据按照一定的组织方式保存在计算机系统中。
数据管理
数据管理是指对数据进行存储、备份、恢复等管理操作，以保证数据的安全性和可靠性。
数据压缩
数据压缩是指利用一定的算法和技术将数据按照一定的规则进行压缩和存储，以减少存储空间和提高存取效率。
数据加密
数据加密是指对敏感性数据进行加密操作，以保证数据的机密性和安全性。
检索模型
检索模型是指根据用户需求和信息特征，利用一定的算法和模型对数据进行匹配和排序的过程。
布尔模型
布尔模型是指利用布尔代数运算，将检索需求和文档内容进行逻辑判断和匹配的模型。
布尔运算
布尔运算是指利用与、或、非等逻辑运算符，对检索需求和文档内容进行组合和筛选的运算。
真值表
真值表是指根据不同的布尔运算符和操作数，计算出不同组合下的真值结果的表格。
真值查询
真值查询是指根据用户需求和布尔运算，对文档库进行相应的查询操作。
向量空间模型
向量空间模型是指将文档和检索需求表示为向量，通过计算向量之间的相似度，进行文档排序和检索的模型。
向量表示
向量表示是指根据文档的关键词、特征和权重，构建相应的向量表示。
词频权重
词频权重是指根据关键词在文档中出现的频率，给予相应的权重值，用于表示关键词在文档中的重要性。
逆文档频率权重
逆文档频率权重是指根据关键词在文档库中出现的频率，给予相应的权重值，用于表示关键词的普遍重要性。
文档相似度计算
文档相似度计算是指利用向量空间模型，通过计算向量之间的相似度，对文档进行排序和检索的过程。
余弦相似度
余弦相似度是指利用向量的夹角余弦值，计算向量之间的相似度的方法。
概率模型
概率模型是指根据统计方法和概率理论，将检索需求和文档内容进行匹配和排序的模型。
语言模型
语言模型是指利用统计方法和语言概率模型，对文档和检索需求进行建模和匹配的方法。
n-gram模型
n-gram模型是指根据连续n个词的出现概率，建立文档和检索需求的概率模型。
平滑算法
平滑算法是指在概率模型中，为了避免出现概率为0的情况，对概率进行调整和平滑的算法。
信息检索评价
信息检索评价是指利用一定的评价指标和实验方法，对检索系统的效果和性能进行评估和分析。
准确率
准确率是指检索系统返回的相关文档数与实际相关文档数之比的度量指标。
召回率
召回率是指检索系统返回的相关文档数与实际相关文档数之比的度量指标。
F值
F值是综合考虑准确率和召回率的度量指标，用于评估检索系统的整体性能。
神经网络模型
神经网络模型是指利用人工神经网络和深度学习技术，对文档和检索需求进行建模和匹配的方法。
深度学习
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以学习和表示复杂的非线性关系，用于处理检索任务。
