信息检索的基础瓶颈、数据挖掘的玩法思路,全都整理在这份《web 信息检索与 web 数据挖掘.pdf》里了。内容不长,但讲得挺系统,尤其是对比信息检索和数据挖掘那块,适合刚接触或者想把知识梳理清楚的你。像搜索结果太水、结构化难做这些老问题,它得蛮透的,而且还顺带说了怎么用挖掘技术去优化。智能搜索、推荐系统、舆情这些实际场景也有提到,接地气又不啰嗦。如果你正折腾搜索相关功能,拿来参考一下还挺值。
Web信息检索与Web数据挖掘
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语义理解: 将用户查询和文档内容映射到知识图谱中,实现更精确的语义匹配,提升检索准确率。
知识推理: 利用知识图谱中的关系和逻辑推理,挖掘隐含信息,扩展检索范围,提高召回率。
数据关联: 通过实体链接和关系抽取,将不同来源的数据进行关联分析,发现数据之间的潜在联系。
将开放网络知识应用于信息检索和数据挖掘,可以有效地提升信息获取的效率和质量,为用户提供更加智能化的服务。
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