《从Lucene到Elasticsearch:全文检索实战》学习笔记四
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今天我给大家讲讲布尔检索模型基本概念
布尔检索模型:
检索模型是判断文档内容与用户相关性的核心技术,以大规模网页搜索为例,在海量网页中与用户查询关键词相关的网页可能会有成千上万个,那么信息检索系统是如何判断网页和查询关键词是相关的?内部的排序模型是怎样的?
布尔检索模型中主要有AND、OR、NOT三种逻辑运算,布尔逻辑运算符的作用是把检索词连接起来,构成一个逻辑检索式。
AND:逻辑与,用来表示其所连接的两个检索项的交叉部分,即检索词的交集部分。
OR:逻辑或,用于连接并列关系的检索词。
NOT:逻辑非,排除不需要的和影响检索结果的概念。
运算符之间的优先级:NOT>AND>OR,如检索表达式:中国 NOT 日本 AND 歌曲 OR 小说
利用小括号”()“可以设置个性化的检索方程,例如检索出不包含日本在内的有关教育或法律方面的大学:
(university OR college)AND (education OR Law) NOT Japan
如下图为单词-文档矩阵(单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型)我需要查询包含“谷歌” “开源”但不包含“大会”的文档,构造布尔查询:
doc1 | doc2 | doc3 | doc4 | |
谷歌 | 0 | 1 | 0 | 1 |
开源 | 0 | 1 | 0 | 1 |
大会 | 1 | 0 | 0 | 0 |
谷歌 AND 开源 NOT 大会
分别取出“谷歌” “开源” 以及“大会”对应的行向量,对“大会”对应的行向量去反算:
谷歌 :0 1 0 1
开源:0 1 0 1
大会:1 0 0 1 (取反:0 1 1 1)
计算结果: 0101 AND 0101 AND 0111 =0101
布尔检索模型优点如下:
1.符合人们的思维方式,通过AND OR NOT轻松可以表达
2.实现方式很容易实现
布尔检索模型的缺点:
1.它的值只有0,1,缺乏文档分级不能进行进行排序
2.精确匹配返回的结果集较少,容易漏掉部分信息
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来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/yin4302008/article/details/86103760
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