11、云与网络智能搜索技术全解析

云与网络智能搜索技术全解析

1. 信息检索与分类基础

1.1 TF - IDF与倒排索引

TF - IDF（词频 - 逆文档频率）是信息检索中常用的加权技术。我们可以对所有文档重复TF - IDF的计算，并将其值插入词向量中。该公式有多种变体，会考虑文档长度等因素。许多索引系统，如Apache Lucene，会使用某种形式的TF - IDF加权来存储词向量。基于查询词向量与索引中文档词向量的比较，能快速有序地返回文档（或网页）。倒排索引（如Apache Lucene创建的）是一种紧凑的数据结构，用于存储文档的词向量表示。

1.2 分类的作用与方法

分类在人类活动的各个领域都有应用，它是组织和结构化数据的手段，能让各类数据更易访问和管理。在处理非结构化文本数据时，自动分类有诸多优势：
- 标记搜索结果
- 将搜索限制在特定类别，减少错误和歧义
- 辅助网站导航，使用户快速找到相关部分
- 作为推荐引擎的一部分，识别相似文档、产品或用户
- 提供通用语言（本体），改善沟通和规划

分类器需要一组已确定类别的示例训练文档，基于这些文档构建模型后，就可自动对新文档进行分类。常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机（SVM）或进化算法，不同方法各有优劣，常组合使用。

2. 检索性能评估

2.1 召回率、精确率与F1值

搜索查询的理想目标是检索出所有相关文档，且不返回无关文档。但对于实际的大规模复杂数据集，往往会遗漏很多相关文档，同时返回很多无关文档。

在测试搜索或分类引擎时，评估其有效性很重要。