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文档简介

《信息检索第七章》PPT课件欢迎大家来到本次课件！本次课件是关于信息检索的第七章，我们将通过本次课件介绍信息检索的概述和各种检索模型与检索评价，以及几种不同类型的检索技术和推荐系统。信息检索概述定义信息检索是从大量信息的集合中找出满足用户信息需求的过程。研究目标相关性、精度、全面性、效率、可扩展性、个性化等。应用领域图书情报学、网络信息、生物信息、知识管理等。挑战数据的多样性、动态性、知识表示、异构性、用户模型等。检索模型与检索评价1布尔模型利用逻辑运算实现信息检索。2向量空间模型将文本与查询转换为向量空间，计算相似度进行信息检索。3概率检索模型根据词汇或词组在文档集中出现的概率计算信息相关性。向量空间模型示意图概率检索模型公式布尔模型逻辑门示意图基于文本的检索1分词将文本分成一个一个的词。2词性标注确定分词后每个词的词性，如名词、动词、形容词等。3去除停用词过滤掉常见而无关紧要的词汇，如“的”、“等”。4词干提取将词汇还原为其最基本的形式。基于内容的检索图像检索通过图像的色调、纹理、形状等特征进行检索。音频检索基于音频的频率、时长等特征进行检索。视频检索基于视频的帧、运动、颜色等特征进行检索。图像检索示意图音频检索示意图视频检索示意图基于结构化数据的检索检索方式数据类型示例关系型数据库结构化数据MySQL,SQLServerXML分析半结构化数据XQuery,XSLTNoSQL数据库非结构化数据MongoDB,Cassandra推荐系统1协同过滤根据用户的历史行为推荐相似的物品。2基于内容过滤将物品内容表示为特征向量，利用查询向量进行匹配。3混合推荐同时使用不同的推荐方法

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