信息检索导论课后习题解析 - 王斌
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/starY.0159711c.png)
"《信息检索导论》课后习题答案,由王斌翻译,包含布尔检索相关的习题解答,涉及倒排索引、词项-文档矩阵和查询处理等内容。"
本文主要讨论了信息检索的基本概念,特别是布尔检索方法,并通过一系列习题解答来深入理解这一主题。布尔检索是一种基于逻辑运算符(AND、OR、NOT)的信息检索技术,它允许用户通过组合关键词来构造复杂的查询,以精确或广泛地匹配文档。
首先,倒排索引是信息检索系统中的关键数据结构,用于快速定位包含特定词项的文档。在习题1-1中,给出了一个包含四个文档的文档集,要求构建相应的倒排索引。例如,"homesales"这个词项会在文档1、2、3和4中出现,因此在倒排索引中,"homesales"会指向这些文档的编号。
接下来,习题1-2介绍了词项-文档矩阵,这是一种表示文档集合中词项分布的二维表格。在这个例子中,每个词项(如"forecasts"、"home"等)作为列,每个文档作为行,1表示词项在文档中出现,0则表示未出现。同时,习题要求构建倒排索引,这与倒排索引的构建方法类似,即为每个词项列出包含它的文档列表。
布尔查询处理是布尔检索的核心。在习题1-3中,展示了如何处理布尔查询,如"schizophrenia AND drug",返回包含这两个词项的文档;而"for AND NOT (drug OR approach)"这样的查询则涉及到了逻辑非操作,返回不含"drug"和"approach"的文档。
最后,习题1-4探讨了不同查询的效率。对于"Brutus AND NOT Caesar"这样的查询,可以通过集合操作在O(x+y)时间内完成,因为只需剔除与Caesar相关的文档。然而,"Brutus OR NOT Caesar"的查询则无法在O(x+y)时间内完成,因为它需要遍历所有词项,时间复杂度更高。
通过这些习题,我们可以了解到信息检索的基本原理,以及如何使用倒排索引和布尔运算符来高效地处理查询。这些知识对于理解和设计搜索引擎、信息管理系统至关重要。
2022-08-04 上传
2021-09-20 上传
2023-07-16 上传
2023-06-06 上传
2023-09-22 上传
2023-04-27 上传
2023-12-02 上传
2023-06-12 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/317287c4e4c44a2c82ac9c4d334f9cb3_napoay.jpg!1)
esc_ai
- 粉丝: 1960
- 资源: 28
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储