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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日常生活中有哪些人工智能代理的例子？
“AI代理日益成为我们日常生活的一部分，为各个领域提供便利并提高生产力。这些代理可以独立运行或协助用户更高效地完成任务。常见的例子包括虚拟助手、推荐系统和客户服务聊天机器人。这些应用的设计旨在简化交互并改善用户体验。
最为人熟知的AI代理
基于内容的过滤有哪些限制？
知识图是信息的结构化表示，其示出各种实体 (诸如人、地点、概念和事件) 之间的关系。它以机器易于理解和使用的方式组织数据，通常以具有节点和边的图形格式表示。节点表示实体，而边表示它们之间的连接或关系。这种结构允许对关系进行复杂的查询和推理，
潜在因子在推荐系统中的作用是什么？
推荐器系统中的基于邻域的方法是基于相似用户或项目的偏好提供个性化建议的技术。这些方法假设具有相似品味的人会喜欢相似的物品，或者相似的物品会吸引具有相似偏好的用户。基于邻域的方法的两种主要类型是基于用户的和基于项目的协同过滤。基于用户的过滤查