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？
继续阅读
基准测试如何评估数据库的可靠性？
基准测试通过系统地测量数据库在不同条件和负载下的性能来评估数据库的可靠性。这个过程包括执行一组定义好的操作，例如查询、更新和事务处理，然后评估数据库对此的响应。关键指标，如响应时间、吞吐量和错误率，在这些测试中被记录下来。通过分析这些指标，
深度学习与人工智能之间的关系是什么？
深度学习和人工智能（AI）是计算机科学领域内密切相关的概念，但它们并不相同。人工智能是一个广泛的术语，指的是机器执行通常需要人类智能的任务的能力。这包括问题解决、推理、理解语言和识别模式。而深度学习则是人工智能的一个特定子集，侧重于使用多层
基准测试如何评估工作负载的多样性？
基准测试通过评估不同类型任务对系统性能的影响来评估工作负载的多样性。这种方法涉及在系统上运行各种应用程序或工作负载，以测量其处理多样化场景的能力。通过使用多种工作负载——包括计算密集型任务、内存重操作或输入/输出绑定的过程——开发人员可以更