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2025-02-23 11:17本頁面
【正文】 H(P2,R2)=n 也就是說， A(P1,R1)A(P2,R2)，但H(P1,R1)H(P2,R2)n （當(dāng)然也可以舉出它們一致的例子）26指標(biāo)定義的傾向n 在 P+R一定的情況下，希望它們接近。換句話說，這個指標(biāo)不掩蓋 P, R一個方面特別的不足27召回不足 ?分子小精度不夠 ?分母大28基于 P, R, F的評估小結(jié)n 給定l 包含一個新算法的 IR系統(tǒng)（測試），l 一個測試文檔集合 D，l 一個查詢集合 Q={q}l 一個事先確定的相關(guān)集合的集合 G(Q)n 我們確定這個算法的 PR圖和 F值29流程n 對于 Q的每一個元素 q：l 得到一個有序結(jié)果集 s(q)=d1,d2,…dql 與 G(q)對比，依序計(jì)算 s(q)中元素的 r[i]和 p[i]，i=1,2,…,ql 選擇一種合適的插值方式，得到 p[i]在r=0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1處的插值n 如果 r[q]1，則令它其后的標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)上的 p=0n 對 Q的所有元素，在標(biāo)準(zhǔn)召回點(diǎn)上求 p的平均值n 給出平均值的統(tǒng)計(jì)表和 PR圖3031還要算 F:得出一個數(shù)n 對每一個查詢 q，l 得到標(biāo)準(zhǔn)召回點(diǎn)上的 F，即n Fq(i)=2*p[i]*r(i)/(p(i)+r(i)), i=0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1l 在查詢內(nèi)求平均（ microaverage）n Fq=∑F q(i),i=0,.1,.2,…,.9,1n 進(jìn)一步在查詢間求平均（ macroaverage）l F=∑F q, q∈Q32困難與不適n 有可能 D和 Q太大，得出 G(Q)代價(jià)太高n “相關(guān) ”的含義因人而異n 如此定義的 P,R,F適于 “批處理 ”評估，沒有體現(xiàn)交互式信息檢索過程（現(xiàn)代 IR系統(tǒng)的典型特征）n 如此定義的 P,R,F依賴于返回結(jié)果的線性序，但有些系統(tǒng)不一定有這樣的序n 什么是評估搜索引擎排序算法最好的方法（如果你沒有搜索引擎的話）？3334演講完畢，謝謝觀看！
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