信息检索2019题目总结(含答案).pdf

在互联网信息技术迅猛发展的当下，Web信息检索已经成为人们获取信息不可或缺的技术之一。本总结中涵盖了Web信息检索2019年题目和答案解析，以下为所提取的知识点： 1. 万维网（WWW）的定义及其工作原理：万维网是一种信息资源网络，人们可以利用这个网络进行信息共享和检索。WWW主要依赖三个机制实现信息共享，分别是统一资源定位符（URL）、协议（如HTTP，FTP）和超文本标记语言（HTML）。 2. Web搜索引擎的组成部分及其功能：一个Web搜索引擎通常包括网页收集、索引处理和检索排序三个部分。信息搜集负责按策略搜集网页数据并存储；预处理则对原始网页进行内容提取、消重、分词等，建立倒排索引；检索服务模块负责与用户交互，提供快速的文档检索和排序。 3. 信息检索系统的数学模型：信息检索模型描述了用户查询与文档间的关系，数学模型通常用参数<D,Q,F,R(qi,dj)>来表示。其中D是文档集合，Q是查询集合，F是文档和查询的建模框架，R(qi,dj)是排序函数，用于计算查询qi与文档dj之间的相关度排序值。 4. 信息检索的不同检索形式：信息检索有两种不同的形式，即特别检索和过滤检索。特别检索允许用户不断提出新的查询需求，而过滤检索则将用户的描述需求固定，新的文档经过过滤和排序后提交给用户。 5. 向量空间模型（VSM）：向量空间模型是一种基于文档和查询词向量表示的信息检索模型。文档表示为词项的向量，每个词项分量对应一个词项频率与逆文档频率（TF-IDF）权重值。向量空间模型可以计算向量间相似度，如使用余弦相似度计算。其优点是可以部分匹配查询和文档，缺点是假设词项独立，而实际可能并非如此。 6. 维度缩减：在处理大规模数据时，降维变得尤为关键。一种方法是使用隐性语义索引模型，在奇异值分解（SVD）的基础上保留最大的k个奇异值，忽略较小的奇异值，达到降维的目的。 7. 概率模型与BM25模型：概率模型是一种信息检索模型，通过假设文档和查询条件相互独立来计算文档和查询之间的概率匹配。BM25模型则是概率模型的一种改进，加入了一些调整参数来增强对查询词在文档中频率的考虑。 8. 矩阵降维方法：在信息检索和推荐系统中，对文档-关键词矩阵或用户-项矩阵进行降维，可以减少特征表示长度并降低信息损失。常用的降维方法包括主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。 9. 字符串处理基本定义和算法：字符串操作是信息检索中的重要计算环节，包括字符串的编辑距离（Levenshtein距离）、精确匹配、k-近似匹配和最大公共子串的动态规划算法思想等。这些算法可以应用于文档相似度计算、图像相似度比较等场景。 通过这些知识点，可以系统地理解Web信息检索的基本原理和技术细节，为更深入地进行相关技术研究和应用开发奠定扎实的基础。