实现搜索结果的多样性涉及呈现解决查询的不同方面的各种相关文档。IR系统可以使用考虑多个相关性维度的多样性算法，例如内容种类、来源或视角。
一种常见的技术是使用调整搜索结果以包括来自不同类别或视点的文档的重新排序算法。例如，对于有关 “apple” 的查询，不同的结果集可能包括有关水果和技术公司的文章。
另一种方法是根据相似的主题将搜索结果分组到集群中，确保每个集群提供唯一的内容，这有助于系统提供更广泛的相关文档。
在信息检索（IR）中，什么是查询？
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什么是向量自回归（VAR）模型？
单变量时间序列由随时间收集的一系列观察结果组成，仅关注一个变量。这意味着在每个时间点，仅记录单个值或测量值，这使得分析与该特定变量相关的模式，趋势和季节性变化变得更加容易。例如，跟踪城市中的每日温度读数是单变量时间序列的经典示例，其中每天的
信息检索中的多模态检索是什么？
在信息检索 (IR) 的上下文中，文档是指存储在集合或数据库中的任何信息单元，例如网页，学术论文，图像或视频。文档通常是IR系统响应于用户查询而搜索的实体。
文档可以在结构和内容上有所不同; 例如，它们可以是基于文本的 (如文章或博客文章