继续阅读
信息检索中的准确率和召回率是什么？
当用户的搜索项具有多种可能的含义或解释时，会发生歧义查询。IR系统通过各种策略处理歧义，例如使用上下文，同义词和用户意图消除歧义查询。
通常使用自然语言处理 (NLP) 技术，例如查询扩展 (添加相关术语以阐明用户的意图) 和词义消歧 (
什么是偏自相关，它与自相关有什么不同？
SARIMA (季节性自回归集成移动平均) 扩展了ARIMA以处理时间序列数据中的季节性模式。虽然ARIMA专注于对总体趋势和短期关系进行建模，但SARIMA明确地考虑了定期发生的重复模式，例如每天，每月或每年的周期。关键的区别是在模型中增
基准测试如何评估自适应查询优化？
基准测试通过系统地测试数据库管理系统（DBMS）在不断变化的条件和负载下调整其查询执行策略的能力，来评估自适应查询优化。自适应查询优化是指系统在实时修改其执行查询的方法的能力，随着新数据的可用或条件变化而提高性能。基准测试通常涉及预定义的工