一个复习笔记。
WEB搜索
更注重准确性和全面性，相关性度量有多方面考虑因素（时效、广告等）
基础
【重复文档处理】
相似性计算：搭叠集合；Jaccard系数；素描
素描：把文档的所有搭叠映射到2^m空间，随机置换洗牌，取最小值的搭叠，比较两个文档是否相等
WEB采集
爬虫，bfs，队列存放目标，集合存放路径
过程：采集，解析文档，重复性判断，url处理和保存
链接分析
web图，出度入度，邻接表，
锚文本是对Url的描述，指出的链接是对page的认可。锚文本能用来描述url。
pagerank，为web图每一个节点赋值0-1，根据出入度，定义为访问概率，随机游走，deadend时跳转。
Markov链，转移概率矩阵，从状态i到j的条件转移概率，所有I的出链概率和为1
hub和Authority
文档处理
倒排索引
【词典】存于内存，按字母排序
文档解析：预处理，文档编码的处理，文档单位的处理
词条化：给文档分词，生成词条-文档对
去除停用词：比如文档频率很高但没什么意思的词。建立停用词表。实际不用
归一化：语言学预处理，使多个词条归纳为等价类
词形归并，词干还原
排序：按首字母排序，合并词项-文档对，生成词典，记录文档频率df（倒排表长度）
【倒排表】存于磁盘，按ID排序
使用单链表或可变长数组存储
使用跳表的快速合并算法，加速合并多个倒排记录，只对AND查询有用
二元词索引：扩展二元词NXXXN，用于处理短语。不实用
位置信息索引：记录包括文档ID+位置信息
混合索引：对有些短语使用二元词，对有些短语使用位置索引
索引构建
硬件基础：访问内存快，磁盘寻道慢，按块访问快。
【外部排序算法】：词条化后词项文档对太大，无法在内存中排序，需把临时文件存于硬盘，但是全存的话磁盘寻道很多，排序的效率太慢。
BSBI基于块的排序索引算法：把文档的一部分词条化直到占满一个块，对块排序，建立索引，之后存于硬盘。最后合并所有的分块索引。
SPIMI内存式单遍扫描索引算法：初始对块建立一个空的索引，每次处理一个词条文档对，直接修改块里的倒排表，不排序词项。占满块后再排序词典并写入磁盘。最后合并。
【分布式索引构建算法】：MAPREDUCE
把文档集分割出多个子集数据片，主要基于文档分割，也可基于词项。
Map阶段，分析器：把数据片分析为索引（类似于把一个块进行外部排序之后存储）
把索引按照词项分成j个段，即词项分区。
Reduce阶段，倒排器：把同一个词项分区的索引汇总给一个倒排器进行合并，计算每个文档的词频tf。
【动态索引构建算法】：文档集新增和删改的处理
周期性索引重构：大工程
使用主索引和辅助索引：辅助索引放在内存，检索时合并主索引和辅助索引的检索结果。删除的文档用无效位向量过滤。修改的文档视为先删除后添加。定期合并。
对数合并：辅助索引Z0，大小为n，于内存。主索引I0=n,I1=2n,I2=4n,…于硬盘。
索引压缩
节省磁盘空间，增加缓存利用率，加快读写速度。
分为词典压缩和倒排表压缩。
有损压缩：大小写转换、词干还原、停用词去除等。
Heaps定律：词项数M=kT^b，k=30-100,b=0.5。说明随着文档数增加，词汇数依然也在增加；大规模文档集的词汇量会非常大。证明了词典压缩的重要性。
Zipf定律：文档集中频率第i高的词项频率和1/i成正比。说明一个文档集里随着出现次数排名下降，它出现的频率也下降。
【词典压缩】：
（1）把所有词项存成一个字符串，给每个词加一个定位指针，减少定长存储的浪费。
（2）同上，把几个词分成一个块，给每个块加一个定位指针。每个块内词前存一个长度的指数。
（3）前端编码，提取几个词的公共前缀
【倒排记录表压缩】
GAP
把存储ID变为存储间距
可变字节码VB
检索算法
按q和d相关性排序返回结果，一般返回TopK结果。
布尔查询
与或非
空间为二值关联矩阵
优化：按照文档频率从高到低来搜索索引
【重叠度】：Jaccard(q,d)=qd的交集/qd的并集，范围在0-1之间
只考虑出现与否，不考虑出现次数的权重。
词项权重计算
考虑到不同词项的重要性不同。
【词袋模型】：不考虑文档和查询中的词的顺序，各个词相互独立
tf词项频率：词项在文档出现的次数，空间为词频关联矩阵
对数词频，w(t,d)=1+logtf
score(t,d)=∑w(t,d),t为q和d里同时都有的词项
idf逆文档频率：df为t在几个文档中出现过。df<=N
idf=log10(N/df)
tf-idf：w(t,d)=(1+logtf)xidf
score(t,d)=∑w(t,d)
向量空间模型
词项集合V，词项总数|V|，|V|维向量空间，每个文档都是一个向量，一个查询也是一个向量。根据q和d的相似度排序。
相似度的取用：欧氏距离，对长度敏感，不合适。
使用余弦相似度cos(q,d)=q.d/|q|.|d|
向量的长度归一化后，cos(q,d)=q.d
检索系统的评分计算
加快评分和排序。
tfidf的存储：
词典（term,idf）倒排表（d1,tf,
概率检索模型
随机变量R=0or1
相关度的度量为条件概率P(R=1|Q=q,D=d)
【PRP概率排序原理】：按照条件概率的高低排序
0/1：当且仅当P(R=1|q,d)>P(R=0|q,d)时，认为q\d是相关的。能够最小化期望损失。
基于检索代价：C1为相关文档未返回，C0为不相关文档被返回的代价
当C0.P(R=1|q,d)-C1.P(R=0|q,d)<其他的d，那么这个d就是可返回的文档
【二值独立模型BIM】：Q、D为布尔向量，每一维表示词项出现与否。假设词项之间和文档之间的相关性独立。
pt=P(xt=1|R=1,q)词项出现在相关文档的概率
ut=P(xt=1|R=0,q)词项出现在不相关文档的概率
ct= log(p(1-u)/u(1-p))
RSV检索状态值=∑ct，用于排序
【Okapi BM25】
检索评价
无序检索的结果评价
文档集合划分：召回相关RR，召回不相关RN，未召回相关NR，未召回不相关NN
【正确率P】
【召回率R】
缓冲池：召回率无法计算，使用pooling方法，对几个系统的topk结果人工进行相关性判定，标出的相关文档集合作为整个相关文档集合。
精确率：RR+NN/RR+NR+RN+NN，存在假阳率问题
【F值】：P和R的调和平均值，F1=2PR/(P+R)
有序检索的结果评价
前k个文档的P-R曲线，呈现锯齿状，因为随着k增加，如果返回不相关文档，则正确率下降，召回率不变；返回相关文档，则正确率提升，召回率提升。
【插值正确率p(r)】：在某个召回率水平r上，插值正确率为该召回率之后的最大正确率。
对不存在的召回率点插值：取r到r+0.1上的最大正确率
【11点插值平均正确率】：插值的正确率定义在0-1的11个召回率水平r上，对每个r，计算该点上p(r)的算术平均。
AP平均正确率：
未插值AP：所有相关文档（包括召回和未召回）的正确率的平均值
插值AP：11点的正确率的平均值
只对RR计算AP：所有返回的相关文档的正确率的平均
多个查询的评价
【宏平均】：对每个q求指标，最后求平均
MAP：平均正确率均值，多个q的未插值AP(分母为RR+NR)的宏平均
【微平均】：把所有q汇总视为一个总查询，求出指标
面向用户的评价
GMAP：几何AP，多个AP的乘积再开根号
NDCG
摘要
静态：文档内容简介
动态：反映与q的关系
相关反馈和查询扩展
修改用户的查询，与用户交互，提高最终的检索效果。
Rocchio算法
向量空间文档质心μ(C)
最优查询q，离相关文档质心最近，离不相关文档质心最远。
qopt=argmax(sim(q,Cr)-sim(q,Cnr))
算法：qm=αq0+βμ(Dr)-γμ(Dnr)，从初始向量开始，靠近相关质心，远离不相关质心。正反馈的作用更大，γ可取0
伪相关反馈
假设topK相关，进行查询优化
查询扩展
同义词词典，历史查询日志
文本分类
有监督机器学习
文档空间X，类别集合C，训练集D，分类器γ
NB
遵守词袋模型：条件独立性，位置独立性
P(c|d)=P(c)P(d|c)/P(d)正比于P(c)πP(t|c)
所以d的目标分类c=argmaxP(c|d)=argmax(logP(c)+∑logP(t|c))，使用对数防止浮点溢出
参数估计：
P(c)=Nc/N，Nc为类c的文档数
P(t|c)=T/∑T，T为t在类c的所有文档中重复出现的次数之和，∑T为类c的所有词数（不去重）
平滑防止零概率，P（t|c)=T+1/∑T+|B|，B=类c的所有词数（去重）
特征选择：选择可用的词项作为文档空间的维。提升效率，去除噪音。
算法：对类c的每个t，计算效用指标A(t,c)
A(t,c)计算方法：高频词；互信息；卡方
分类的评价：P,R,F1值
宏平均：在类别间求均值，微平均：??
向量空间模型
邻近假设：同类文档构成邻近区域，不同类区域互不重叠。找到分类面的决策边界。
Rocchio方法：用质心决定边界，把d分到离它最近的质心的类
kNN方法：考虑d的k个近邻，分到k个近邻里数量最多的类
改进：计算k近邻每个类的文档和d的cosine之和。
线性分类器：二元分类
SVM
文本聚类
无监督机器学习