当信息检索 (IR) 系统的有效性随着时间的推移而恶化时，通常由于用户行为、内容或基础算法的变化而发生相关性漂移。为了解决相关性漂移，IR系统可以结合连续学习机制，例如重新训练模型或更新排名算法以适应新数据。
一种方法是监视用户与搜索结果的交互，并根据诸如点击，在页面上花费的时间或用户评分之类的反馈来调整模型。另一种方法是引入考虑搜索查询中的变化趋势或偏好的自适应排名模型。
此外，将相关文档不断添加到训练数据的反馈循环可以帮助减轻相关性漂移并保持搜索结果的质量。
信息检索的常见应用有哪些？
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不，深度学习不仅仅是过拟合，尽管如果模型没有得到正确的训练和验证，就会发生过拟合。当模型学习训练数据的噪声或特定细节而不是一般模式时，就会发生过度拟合，从而导致在看不见的数据上表现不佳。然而，现代深度学习实践包括减轻过度拟合的技术，如正则化
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组织通过实施结构化的政策和实践来处理大数据合规性，以确保数据收集、处理和存储符合法律和监管要求。首先，公司必须保持对适用于他们的各种数据保护法律的了解，例如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）或美国的《健康保险可移植性和责任法案》（HIP