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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