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文本获取索引擎简介

,但是不关心单词在生个句子中出现顺序 文本获取分类 类似搜索引Pull模型:用户拥有主动权,它具有Ad hoc属性,就是说暂时性需要,后续不再使用,比如搜索到某个关键字文档后,这个关键字就不再被使用...查询浏览区别:查询是用户知道搜索什么,浏览是将内容放置供人查看,而不是查询 类似推荐系统Push模型:系统拥有主动权,一个良好推荐系统能够给用户推送它真正需要信息 文本获取方式 用户给定查询关键字在既有的数据集里头搜索出想要结果以供浏览...文本获取方式一般有两种: 第一是 document selection,即根据某种函数f给查询q和文件d作用后结果来分类,[f(q,d)=1 / 0],明确把文档分隔开,要么完全相关,要么完全不相关...; 第二是 Ranking,它是计算相关性,并依次排列顺序,关键在于如何说明某个文件相关性比另一个相关性更大,当相关性大于某个阈值时候就返回匹配文件[ f(q,d)>THETA] 文本获取(Text...document frequency(DF) 即关键字在文档出现次数占总共内容比例,意在出现频率 向量空间模型简介[Vector space Model(VSM)] 它是一个框架,通过词(Term

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文本获取索引概率模型

概率模型 根据现有搜集数据做估算,假设一个文档被用户看到了,如果文档被用户点击进去,那么认为是相关,否则不相关[只认为相关不相关],那么在特定查询情况下,便可得到这种点击比例。...无法处理用户没有看过文档以及没有过查询 企业微信截图_15626513457190.png 概率模型核心思想就是,假设当前文档是某个用户想要,那么这其中有多大概率表明这个查询是来自于此特定用户...Wednesday”,句子 “Today Wednesday is”这两者顺序各有一种可能性。...|q|等价于整个文档库中单词在查询语句中出现次数,也就是查询语句本身所包含单词数量 函数重写后,对于排序来讲,最后一部分,所有的文档算出来值都是一样,所以可以忽略【针对所有的文档库计算...】,对于中间部分,可以看到相对长查询有一个基于因子log算法,某种程度上是对长度一种惩罚,越长可以选择较大因子,而对于第一部分来讲,可以看到,可见文档单词概率则类似于TF,不可见文档部分则相当于

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PHP 获取指定年月日开始结束时间戳 转

/** * 获取指定年月日开始时间戳结束时间戳(本地时间戳非GMT时间戳) * [1] 指定年:获取指定年份第一天第一秒时间戳下一年第一天第一秒时间戳 * [2] 指定年月:获取指定年月第一天第一秒时间戳下一月第一天第一秒时间戳...* [3] 指定年月日:获取指定年月日第一天第一秒时间戳 * @param integer $year [年份] * @param integer $month [月份]...$start_month_formated = sprintf("%02d", intval($start_month)); if(empty($day)) { //只设置了年份月份...1469980800 [end] => 1472659199 ) Array ( [start] => 1475164800 [end] => 1475251199 ) 以上就是PHP 获取指定年月日开始结束时间戳全文介绍...,希望对您学习使用php有所帮助.

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文本获取索引擎中反馈模型

,有点击认为是对用户有用,从而提高查询准确率 persudo feedback:获取返回结果前k个值,认为是好查询结果,然后增强查询 Rocchio Feedback思想 对于VSM(vector...space model)来说,想要提高查询准确度,需要把查询向量做一个调整,跳到某个位置以提高精度,Rocchio即把向量移到所有向量中心 企业微信截图_15626536517976.png...||取模代表向量个数,另外经过移动之后,会有很多原来是0变成有数据,通常采用措施是保留高权重 它可以用在 relevance feedbackpersudo feedback【relevance...KL散度检索模型] kl作为反馈运算来讲,具体操作可以是:首先提供一个预估要查询文档集,以及查询关键字,分别计算出文档查询向量。...计算出二者距离【基本VSM一致】,通过这样方式,会得到一个反馈集合。

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文本获取索引擎之推荐系统

推荐系统 推荐系统即把恰当内容推送给用户,类似于在一系列文档中过滤出用户想要。...一般有两种方式: 看用户喜欢什么样东西,然后检验当前文档是否用户喜欢相似【content-based】; 看喜欢特定文档都是什么样用户,然后看当前用户是否和他们一样[collaborative...传统基于内容推荐模型是: image.png 他存在如下问题: 必须做一个yes/no决策 初始数据很少,基本基于配置 “学习”通过用户yes判断,而且还要靠慢慢积累 通过向量模型可以做如下改进...用户得到反馈之后反过来更新阈值学习向量模型学习系统 向量学习系统即调整向量本身位置,搜索类似 阈值模型困难在于:能被用户判断数据都是送给用户开始时候被标记数据少;提供给用户一些试点数据...,看用户如何反应,太少了达不到效果,太多又会担心都是用户用不到数据 Beta-Gamma阈值学习 image.png y轴是实际作用(比如有点击),x轴是排序中位置; image.png

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Google搜索解析规则-更准确使用谷歌搜索引获取到自己想要内容

既然人人都可以接触到海量信息,那么衡量信息财富多寡就只剩下技巧这惟一标准了:善用搜索引都是信息时代富翁,不懂搜索引都是信息时代负翁。...而像程序员这种必须终生学习职业,搜索引擎就是我们左膀右臂。懂搜索引擎就是我们基本功,不,应该是童子功。...只是大部分新手都在过分粗放使用搜索引擎,而花几分钟时间了解搜索引技巧语法,就能让自己信息财富来一个大跃进,不也是一笔划算买卖么。...而对于技术类问题检索,谷歌表现水准无疑要甩百度几条街;所以善用搜索引第一条原则必然是:一如既往毫不犹豫百折不挠使用Google。...如果你想要找含有mysql foreign key这个词组文章,那么你必须在搜索词前后加上引号,输入”mysql foreign key”,不管你输入时候使用是全角字符(“或者”)还是半角字符(”

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springBoot学习(四)项目初始化开始结束

比如,注册属性源(property sources)或者针对上下文环境信息environment激活相应profile 代码实现 默认application.properties文件(默认指定为生产环境...* 1.springBoot执行ApplicationContextInitializer refresh方法之前会先执行 * 2.在方法中设置活动配置文件为dev(该结果可以从其他途径去获取...,这里给定默认值dev) * 3.在启动类最后获取name,查看最终结果 * @param applicationContext */ @Override...,就能通过该jar包META-INF/services/里配置文件找到具体实现类名,并装载实例化,完成模块注入 * 在日常工作中,我们可能需要实现一些SDK或者Spring Boot Starter...run.close(); } } 测试结果 -------初始化--------- ------------分割线------------ dev CommandLineRunnerApplicationRunner

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springBoot学习(四)项目初始化开始结束

比如,注册属性源(property sources)或者针对上下文环境信息environment激活相应profile 代码实现 默认application.properties文件(默认指定为生产环境...* 1.springBoot执行ApplicationContextInitializer refresh方法之前会先执行 * 2.在方法中设置活动配置文件为dev(该结果可以从其他途径去获取...,这里给定默认值dev) * 3.在启动类最后获取name,查看最终结果 * @param applicationContext */ @Override...,就能通过该jar包META-INF/services/里配置文件找到具体实现类名,并装载实例化,完成模块注入 * 在日常工作中,我们可能需要实现一些SDK或者Spring Boot Starter...run.close(); } } 测试结果 -------初始化--------- ------------分割线------------ dev CommandLineRunnerApplicationRunner

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JavaScript | 选中并获取多行文本内容效果

HTML5学堂(码匠):文本操作一直是开发中不可避免存在,用户选中文本内容,是否可以进行获取并处理到需要位置当中?如果可以,这样操作到底需要使用到哪些方法呢? 本文主要内容 1....如上,主要实现是用户自定义选择多行文本框中任何内容,然后把获取内容放到按钮下文本中作为内容存放,最后通过点击按钮实现内容设置,从而把用户需要信息从大量内容文本获取出来。...涉及基本属性知识 2.1 innerHTML属性 innerHTML是一个在JS中拥有双向功能属性,它可以获取对象内容,同时又可以向对象插入内容。...用户JS都可以创建选中区,用户创建选中区办法是选中文档某一部分;JS创建选中区是在文本域等位置调用selection对象。...上文中主要就是为大家讲解Selection对象对于页面文本内容选中操作。

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lucene给文本索引搜索功能应用

lucene允许你往程序中添加搜索功能,lucene能够把你从文本中解析出来数据进行索引搜索 ,lucene不关心数据来源 甚至不关心语种,不过你需要把它转换成文本格式。...也就是说你可以搜索 html网页,文本文档,word文档 ,pdf,或者其他一些 总之 只要能够提取出文本信息即可。...同样你也可以利用lucene来索引存储在数据库中数据,以给你用户提供一些  比如 全文搜索功能等 ,反正lucene功能很是强大。里面还有很多开源对不同语言进行分析插件等。..., 而每个field相当于我们表名 ,它能够对文本进行自动处理去掉里面的一些语气词,它能把你规定域当作关键词来进行索引 以备查询时使用,lucene比较容易使用 ,但是不如数据库灵活,速度很快。...list.add(doc.get("contents")); } reader.close(); return list; } } //这里我主要给文档中文本进行添加了索引

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文本获取索引擎如何评估一个算法是否有效

感性来说,使用不同算法作用于同一个数据集,得到不同结论,根据使用者使用场景【测量】来判断哪个算法更有效,这是因为具体场景使用,这应该是知道什么样结果是最想要; 另一方面可以从理性角度来衡量...【前10】准确率 可以使用PR曲线来衡量精度召回率关系,一个良好PR曲线它不会偏向于任何一个算法 企业微信截图_1562650944688.png 对于理想系统而言,它精度不会受召回率影响...通常相同召回率,精度越高越好,但是如果A/B两条曲线存在交点,这时候就要根据系统自己使用场景,是关心高召回率还是高精度来选择 F-measure 组合Precisionrecall,来衡量算法有效性...,再做n次幂根号运算 MAP值主要取决于最大值,也就是那个查询特别相关;gMAP则受单次平均值低影响,所以当想要提高搜索结果质量,可以用gMAP来衡量,想让整体查询最好,就用MAP 单个排序衡量...有的查询结果只有1个结果,比如想知道某个网站主页,使用排序位置倒数更好,当排在后面的时候,衡量结果越小,更直观 多层次相关性判断 每个查询结果查询关键字相关性程度是不一样,比如结果1相关性是

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文本获取与搜索引擎中TF,TF-IDF

但是仅使用这种方式无法区分重要非重要词,比如the 什么是DF DF(document frequency),包含关键词文档个数 什么是IDF IDF(inverse document frequency...一般说来,长文档更有可能包含更多词汇,因此它会以相对疏散方式匹配到查询关键字,但真实主题却不是查询关键字。这样看来,需要更好方式来对长文本做出”惩罚”。...另外需要考虑到是,长文档可能存在两种情况,1是仅仅用了过多词,2是有很多描述主题内容,这是不希望有惩罚。...0,|d|(文档长度)越大,权值反而越小,也就得到了”惩罚”长文档目的,当文档太短时,如果包含查询关键字,很有可能主题就是这些,起到适当激励作用 文本获取(TR)一般架构 tokenization...:词提取,确定好词边界,把相近意思词映射到同一个 index :将文档转换成易于检索数据结构,一般使用倒排索引(用一个字典存储文档部分统计信息,比如当前词一共出现在了多少个文档,出现了多少次,这些文档分别是那些文档

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