搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(影响搜索结果相关性的那些维度——搜索引擎的相关性算法)

　　搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(影响搜索结果相关性的那些维度——搜索引擎的相关性算法)

　　最近，乐天SEO培训网一直在研究搜索引擎的相关算法。当用户搜索一个词查询时，搜索引擎如何提供最相关的内容网址来满足用户？如果我们了解搜索引擎的工作原理，就可以根据搜索引擎的工作思路来设计我们的内容，让网站在搜索引擎的排名中占据更好的位置！以下三篇文章文章是搜索引擎相关性的最佳在线介绍文章。从搜索引擎最常用的相关性算法BM25和TF-IDF进行分析，介绍影响搜索结果的相关性。那些维度！

　　搜索引擎检索模型——查询与文档相关度计算

　　1. 检索模型概述

　　搜索引擎在对搜索结果进行排序时的核心部分在很大程度上决定了搜索引擎的质量和用户满意度。实际搜索结果的排名有很多因素，但最重要的两个因素是用户查询和网页内容的相关性，以及网页链接的状态。这里我们主要总结一下网页的内容和用户查询。

　　要确定网页内容是否与用户的查询相关，取决于搜索引擎使用的检索模型。检索模型是搜索引擎的理论基础，提供了量化相关性的数学模型，是计算查询词与文档之间相似度的框架和方法。其本质是相关建模。如图，检索模型所在的搜索引擎系统架构位置：

　　

　　当然，检索模型理论的研究中存在理想化的隐含假设，假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出来，因此检索模型的任务不涉及对用户需求进行建模。但事实上，这与现实相去甚远。即使是同样的查询词，不同用户的需求和目的也可能大相径庭，检索模型无能为力。

　　2. 搜索模型分类

　　在大学学习的《数学模型》（姜启元第三版）还是有一些印象的。数学模型将实际问题还原为相应的数学问题，并在此基础上运用数学概念、方法和理论进行深入分析和研究，从定性或定量的角度刻画现实问题，为现实问题提供解决方案。 . 准确的数据或可靠的指导。

　　所以我们从使用的数学方法中划分：

　　1）基于集合论的集合论模型（Set Theoretic models）

　　布尔模型

　　基于模糊集的模型

　　扩展布尔模型

　　2）基于代数的IR模型（Algebraic models）

　　向量空间模型

　　潜在语义索引模型

　　神经网络模型

　　3）基于概率统计的概率模型

　　回归模型

　　概率模型

　　语言模型建模IR模型

　　推理网络模型

　　信任网络模型

　　此外，还有基于统计的机器学习排序算法。

　　这里主要介绍布尔模型、向量空间模型、概率模型、语言模型、机器学习排序算法

　　3. 布尔模型

　　布尔模型：

　　它是最简单的信息检索模型。它是一种基于集合论和布尔代数的简单检索模型。

　　基本思路：

　　文档和用户查询由它们收录的词集表示，两者的相似度由布尔代数运算决定；

　　相似度计算：

　　查询布尔表达式与所有文档的布尔表达式匹配。匹配文档的分数为1，否则为0。

　　比如查询词：

　　Apple 和 (iphone OR Ipad2）

　　文件采集：

　　D1：iPhone 5 9 月 13 日问世。

　　D2：苹果于9月13日发布了新一代iPhone。

　　D3：Ipad2将于3月11日在美国上市。

　　D4：Iphone和ipad2的外观设计精致时尚

　　D5：80后、90后都喜欢iphone，但不喜欢苹果。

　　那么words和documents的关系如下：

　　

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