一旦特征可用，我熟悉确定我们知识库中给定文档集与搜索查询文档（基于余弦距离）的匹配程度。我们将根据特征在向量空间上进行映射。
我如何处理反向问题——我已经获得了一组文档和多个查询文档的匹配分数，并且必须确定特征（或确定匹配的决策标准）。这将是训练数据，该模型将用于识别与我们的知识数据库匹配的新搜索查询
我们目前的方法是想出一组特征，看看哪些组合在训练集中获得最佳匹配分数……但我们最终会尝试多种组合。有一个更好的方法吗？
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这是一种应该有效的简单直接的方法（线性模型）。如果您正在处理文档和查询，那么您使用的功能可能是那些标记（或单词）或 n-gram 或主题。为简单起见，我们假设这些特征是单词。
假设您有一个查询文档：
apple iphone6
并且您有一组文档及其与上述查询对应的匹配分数：（假设文档是 url 的内容）
www.apple.com (Apple - iPhone 6) score: 0.8
www.cnet.com/products/apple-iphone-6 (Apple iPhone 6 review), score: 0.75
www.stuff.tv/apple/apple-iphone-6/review (Apple iPhone 6 review), score: 0.7
....
按查询模型
首先，您需要从匹配的 url 中提取单词特征。假设我们得到 word 和它们的L1 归一化TF/IDF 分数：
www.apple.com
apple 0.5
iphone 0.4
ios8 0.1
www.cnet.com/products/apple-iphone-6
apple 0.4
iphone 0.2
review 0.2
cnet 0.2
www.stuff.tv/apple/apple-iphone-6/review
apple 0.4
iphone 0.4
review 0.1
cnet 0.05
stuff 0.05
其次，您可以结合特征分数和匹配分数并在每个特征的基础上进行聚合：
w(apple) = 0.5 * 0.8 + 0.4 * 0.75 + 0.1 * 0.7 = 0.77
w(iphone) = 0.4 * 0.8 + 0.2 * 0.75 + 0.4 * 0.7 = 0.75
w(ios8) = 0.1 * 0.8 = 0.08
w(review) = 0.2 * 0.75 + 0.1 * 0.7 = 0.22
w(cnet) = 0.2 * 0.75 = 0.15
w(stuff) = 0.05 * 0.7 = 0.035
您可能需要执行标准化步骤，以将每个除以w文档数。现在，您将获得以下按相关性依次排序的功能：
w(apple)=0.77 / 3
w(iphone)=0.75 / 3
w(review)=0.22 / 3
w(cnet)=0.15 / 3
w(ios8)=0.08 / 3
w(stuff)=0.035 / 3
你甚至可以通过使用这些权重得到一个线性分类器：
score = w(apple) * tf-idf(apple) + w(iphone) * tf-idf(iphone) + ... + w(stuff) * tf-idf(stuff)
假设现在您有一个检测到这些功能的新网址：
ios8: 0.5
cnet: 0.3
iphone:0.2
然后，您可以计算其关于查询“apple iphone6”的匹配分数：
score = w(ios8)*0.5 + w(cnet)*0.3 + w(iphone)*0.2
= (.08*.5 + .15*0.3 + .75*.2 ) / 3
然后可以使用匹配分数来对文档与同一查询的相关性进行排名。
任意查询模型
您执行相同的操作来为每个查询构建线性模型。假设你k的训练数据中有这样的查询和匹配的文档，你最终会得到
k这样的模型；每个模型都是基于一个查询构建的。
model(apple iphone6) = (0.77*apple + 0.75iphone + 0.22review + ...) / 3
model(android apps) = (0.77google + 0.5android + ...) / 5
model(samsung phone) = (0.5samsung + 0.2galaxy + ...) / 10
请注意，在上面的示例模型中，3、5、10 是规范化器（与每个查询匹配的文档总数）。
现在一个新的查询来了，假设它是：
samsung android release
我们剩下的任务是：
- 查找相关查询
q1, q2, ..., qm - 使用查询模型对新文档进行评分和聚合。
您首先需要从该查询中提取特征，并假设您已经为您学习的每个查询缓存了特征。基于任何最近邻方法（例如，Localitysensitive hashing），您可以找到与“samsung android release”类似的前 k 个查询，可能它们应该是：
similarity(samsung phone, samsung android release) = 0.2
similarity(android apps, samsung android release) = 0.2
总排名
因此，我们得到最终排名：
0.2*model(samsung phone) + 0.2*model(android apps) =
0.2* (0.77*apple + 0.75iphone + 0.22review + ...) / 3 +
0.2* (0.77google + 0.5android + ...) / 5
通常在那些信息检索应用程序中，您已经构建了从特征（单词）到文档的倒排索引。因此，最终排名应该能够非常有效地评估顶级文档。
参考
详情请参考 Omid Madani 等人的 IND 算法。当概念比比皆是时学习。
于 2014-10-07T04:52:57.267 回答