真龙木木
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在判断检索结果好坏时,查全率(Recall ratio)与查准率(Precision ratio)是两个最常用的指标。它们表示系统的“过滤能力”,即让相关文献“通过”,“阻止”无关文献。 查全率与查准率的定义如下:R(查全率)=(检出的相关文献数量/检索系统中相关文献总量)x100%,,P(查准率)=(检出的相关文献数量/检出的文献总量)x100% ——《文献检索与利用》—花芳 例如:在一次检索中,共检出文献100篇,经过专家判定,其中与提问相关的文献为60篇,其余的40篇为误检文献,那么按照上述公式,本次检索的查准率P就等于(60/100)×100%即60%。假如检索系统中还有90篇相关文献,由于各种原因而未被检出(漏检),那么按照上述公式,本次检索的查全率就等于(60/60+90)×100%即40%。 可见,利用上述公式,对每一次信息检索,都可计算出其查准率和查全率,对检索效率作出定量化的评价。 但是,如果进一步分析,就会发现查准率的计算没有问题,而查全率的计算存在明显的问题。那就是怎样知道漏检文献的数量。 对于小型的试验系统,在进行检索效率评价时,只要把系统中所有的文献都浏览一遍,就能准确地获得漏检文献的数量。然而,在实际运行的检索系统中,由于系统文献总量通常数以百万计,在评价检索效率时,根本不可能把浏览系统中所有的文献,因此,也就无法知道漏检文献数量。 所以,在实际的检索评价中,对于漏检文献数量,一般采用近似的估计值。获得漏检文献数量估计值的方法有两种:其一,利用其他的同类检索系统,进行相同的检索,然后通过对命中结果的分析和比较,推断哪些文献被漏检;其二,利用原有的检索系统,放大检索范围进行查找,然后对命中结果进行分析,看是否有原先未被检出的相关文献,从而得到漏检文献的近似值。 .查准率与查全率之间的关系 利用查准率和查全率指标,可以对每一次检索进行检索效率的评价,为检索的改进调整提供依据。利用这两个量化指标,也可以对信息检索系统的性能水平进行评价。 要评价信息检索系统的性能水平,就必须在一个检索系统中进行多次检索。每进行一次检索,都计算其查准率和查全率,并以此作为坐标值,在平面坐标图上标示出来。通过大量的检索,就可以得到检索系统的性能曲线。 ———《文献检索与利用》陈老师
召回率(Recall)和准确率(Precise)是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中,召回率是是检索出的相关文档数和文档库中
如果你是要做超星学习通上面文献检索的考判断试题,那么“检索效果的评价标准主要有查全率和漏检率。”这句话是对的。
衡量网络信息检索效率的指标有查全率、查准率、漏检率、误检率、检索速度、检索
文献检索的一般步骤:1、明确检索需求,主题,关键词;2、寻找关键词的同义词,下位词;3、检索某个学者的名字;4、寻找合适的数据库;5、简单检索: 关键词,作者,
文献检索(Information Retrieval),是指将信息按一定的方式组织和存储起来,并根据信息用户的需要找出有关的信息过程,所以它的全称又叫“信息的存