第二章 | 信息检索的方法和技术信息检索的主要目的是在最短的时间内获得最满意的检索结果网络信息检索的基本方法布尔逻辑检索逻辑与用AND（或*）表示逻辑或用OR（或＋，或｜）表示逻辑“非“用NOT（AND NOT，BUT NOT）（或-）表示优先次序：逻辑“非“ > 逻辑”与” > 逻辑”或“，若有括号存在，则括号优先邻近检索（位置限制检索）是用一些特定的算符（位置算符）来表达检索词与检
在信息检索中，“相关性”是一个关键性的概念，但是信息检索研究长久以来一直是在缺乏一个准确的相关性定义的情况下进行的。对这一概念人们做了大量研究并提出了理论框架，但这些研究成果无法很好地被加以利用。本文简要回顾了近五十年来相关性研究的概况，对研究现状进行了讨论，然后就如何将相关性研究成果与系统开发相结合提出了初步设想。1. 引 言本文中的“相关性”(relevance)，是指信息检索系统针对用户的查
转载
精选
2006-01-04 11:10:23
10000+阅读
EI从1992年开始收录中国期刊，之前也有核心期刊与非核心期刊之说。EI公司在2009年度对期刊收录进行了调整，从2009年1月开始，所收录的中国期刊数据不再区分核心数据和非核心数据（都是compendex）。检索2009年之前的数据，可参考核心数据和非核心数据的区别。目前EI Compendex Web数据库共收录中国大陆地区期刊222种，2021年EI收录的中国期刊汇总可参见《2021年Ei
1.描述： 购物者依靠Home Depot的产品权威来寻找和购买最新产品，并及时获得满足其家居装修需求的解决方案。从安装新的吊扇到改造整个厨房，只需点击鼠标或点击屏幕，客户就可以快速获得正确的查询结果。速度，准确性和无摩擦的客户体验至关重要。 Home Depot要求Kagglers通过开发能够准确预测搜索结果相关性的模型来帮助他们改善客户的购物体验。 搜索相关性是Home Depot用于衡
相关系数(Correlation coefficient) 目录 [隐藏]1 什么是相关系数2 相关系数的几种定义3 相关系数的性质[1]4 相关系数的计算方法5 相关系数的应用[1]6 相关系数的缺点7 参考文献
什么是相关系数 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。 著名统计学家卡尔·皮尔逊设计
一、相关原理概念 相关性（Correlation）：在统计学中，相关性或独立性是两个随机变量之间的统计关系。尽管在最广泛的意义上，相关性可以表示任何类型的关联，但统计学中，它通常指的是一对变量线性相关的程度。我们熟知的Pearson相关系数（ρ = cov（X,Y）/ sqrt（DX * DY）），它只对两个变量之间的线性关系敏感（
相关函数1.1 定义 为信号的x(n)和y(n)的互相关函数。该式表示，rxy(m)在时刻m时的值，等于将x(n)保持不动而y(n)左移m个抽样周期后两个序列对应相乘相加的结果。1.2 相关函数的应用1.2.1 周期性检测噪声信号是随机过程，任取噪声信号两个不同点的相关性为零，因此利用该原理可以检测带噪声信号的周期性。例1：带有高斯白噪声的正弦周期信号，T=8*采样周期（图1.1），对该
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容，两行代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起的，所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便，在此特地分享给大家。 我们以uci机器学习库中的人口调查数据集adult.da
在做数据分析时，为了提炼观点，相关性分析是必不可少，而且尤为重要的一个环节。但是，对于不同类型的数据，相关性分析的方法都各不相同。本文，主要按照不同的数据类型，来对各种相关性分析方法进行梳理总结。相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，相关性不等于因果性。一、离散与离散变量之间的相关性1、卡方检验卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个
Elasticsearch 5.x及以上版本提供了特殊模块aggs-matrix-stats，自动计算几个字段的高级分析。Matrix stats 聚集matrix_stats聚集是基于文档中一组数值型自己计算聚集，主要包括下面信息：计算项描述count每个计算字段的样本数量.mean每个字段的平均值.variance每个字段方差，即偏离样本平均值的度量.skewness偏度，以均值为中心不对称分
相关度评分背后的理论Lucene（或 Elasticsearch）使用 布尔模型（Boolean model） 查找匹配文档，并用一个名为 实用评分函数（practical scoring function） 的公式来计算相关度。这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率（term frequency/inverse document frequency） 和 向量空间模型（vector space mo
这里是根据清风数学建模视频课程整理的笔记，我不是清风本人。 文章目录总体和样本总体皮尔逊Pearson相关系数样本皮尔逊Pearson相关系数皮尔逊相关系数的注意点皮尔逊相关系数例题描述性统计矩阵散点图皮尔逊相关系数计算美化相关系数表对皮尔逊相关系数进行假设检验p值判断法皮尔逊相关系数假设检验的条件检验数据是否属于正态分布正态分布JB检验（大样本n>30）Shapiro-wilk检验（小样本
在通信系统中，捕获、同步等过程都会涉及到相关处理，而相关又分为时域相关和频域相关，这里主要对时域相关的处理进行简单介绍。时域相关指的是本地码（PN码，M码等具有良好的自相关性的码）和接受到的信号进行相关处理，通过相关值来判断相关性的强弱，进而确定相关位置（即获得捕获位置、同步位置等）。时域相关计算本质就是本地码和输入信号乘积求和（复数信号是信号和本地码的共轭相乘求和）算出相关值。相关计算和卷积计算
前记最近在狂找关于相关性的函数及使用，自己总结一下大佬们的理解。matlab中自带函数1、xcorr——互相关函数r = xcorr(x,y)
r = xcorr(x)
[r,lags] = xcorr(___) % r是输出数据，lags是移位量（滑动偏移值）可以通过该函数对两个有时延的信号进行对齐处理。其原理在于将被选指标相对于基准指标前后移动若干个时间单位，然后对移动后的序列和基准指
今天学习了同事总结的搜索相关性计算方法，整理如下： 相关性指搜索query和页面之间的相关程度，衡量的维度有：文本相关性、权威性、查询需求满足。其中权威性要求同等条件下选择更优质、权威的结果；需求满足侧重了搜索个性化，同一个搜索词有多种不同含义，搜索引擎应该能够分析出用户的意图和需求，然后返回适合的结果。
我们曾经讲过，默认情况下，返回结果是按相关性倒序排列的。 但是什么是相关性？ 相关性如何计算？每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高，相关性越高。查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。评分的计算方式取决于查询类型 不同的查询语句用于不同的目的
# 使用PyTorch计算相关性系数与相关性矩阵
在数据科学和机器学习领域，相关性可以帮助分析变量之间的关系。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它不仅可以用于构建神经网络，还可以执行许多数据分析的任务。本文将介绍如何使用PyTorch计算相关性系数和相关性矩阵。
## 流程概览
下面是我们将要执行的步骤的概览：
| 步骤 | 描述 |
统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall） (2016-11-10 17:42:14)三个相关性系数（pearson, spearman, kendall）反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。 1. person correlation c
转载
2023-08-10 13:15:56
172阅读
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析，反应的线性相关程度的量，比如：流量和收入，收入和顾客、订单等的关系，就具有相关性。相关性分为：正向相关、负相关、不相关（不存在线性关系、可能存在其他关系）、强相关、弱相关为什么要对相关系数进
**存储和检索设置以及其他应用数据** 应用数据是特定于具体应用的可变数据。 它包含运行时状态、用户首选项和其他设置。 应用数据不同于用户数据，它是用户使用应用时创建和管理的数据。 用户数据包含文档或媒体文件、电子邮件或通信脚本或保留用户所创建内容的数据库记录。 用户数据可能对于多个应用都非常有用或有意义。 通常，此为用户要操作或作为独立于应用自身的实体进行传输的数据，例如文档。 关于应用数据的重
转载
2023-08-20 22:35:17
113阅读
