基于倒排索引的相关性排序算法

## 章节一：倒排索引基础知识

### 1.1 什么是倒排索引

倒排索引（Inverted Index）是信息检索领域中一种常用的数据结构，用于实现关键词到文档的快速映射。相比于正排索引（Forward Index），倒排索引以关键词为索引，将包含该关键词的文档列表作为值，能够快速定位包含特定关键词的文档。

### 1.2 倒排索引的基本结构

倒排索引由三部分组成：
- 关键词词典：包含了所有出现过的关键词
- 文档频率（DF）：记录每个关键词在多少个文档中出现过
- 倒排列表：记录了每个关键词出现过的文档列表

### 1.3 倒排索引的构建算法

倒排索引的构建算法是一个重要的信息检索技术问题。构建倒排索引的基本算法包括以下步骤：
1. 文档解析：将文档内容进行分词处理，得到关键词列表
2. 倒排索引的更新：遍历关键词列表，更新倒排索引的关键词词典、文档频率和倒排列表
3. 索引压缩：为了减少存储空间和提高查询效率，通常会进行索引压缩操作，例如差分编码、变长编码等

倒排索引的构建算法对信息检索系统的性能具有重要影响，能够影响搜索引擎的检索效率与准确性。
## 章节二：相关性排序算法概述

在信息检索领域，相关性排序是指根据查询词与文档之间的相关程度对文档进行排序的过程。通过相关性排序，可以将最相关的文档排在搜索结果的前面，提高搜索引擎的检索效果。本章将介绍相关性排序算法的概念、应用场景以及常见的算法类型。
### 章节三：TF-IDF算法介绍

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术，它可以用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的一份文档的重要程度。

#### 3.1 TF-IDF算法原理

TF-IDF算法基于词频和逆文档频率来评估一个词的重要性。

##### 3.1.1 词频（TF，Term Frequency）

词频表示某个词在文档中出现的次数。计算公式如下：

TF(t, d) = (t在d中出现的次数) / (d中的总词数)

其中，t表示词语，d表示文档。

##### 3.1.2 逆文档频率（IDF，Inverse Document Frequency）

逆文档频率表示衡量词语在语料库中的重要性，