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查询扩展如何改善搜索结果？

查询扩展如何改善搜索结果？

向量空间建模 (VSM) 是信息检索 (IR) 中使用的数学模型，其中文档和查询都表示为多维空间中的向量。词汇表中的每个术语与一个维度相关联，并且每个维度的值对应于该术语在文档或查询中的重要性或频率。目标是通过计算文档和查询的向量表示之间的距离或角度来衡量它们之间的相似性。

在向量空间建模中，术语通常使用术语频率-逆文档频率 (tf-idf) 或嵌入 (如word2vec或GloVe) 等方法表示。当用户提交查询时，系统计算查询向量和文档向量之间的相似度，基于文档与查询的接近度对文档进行排名。

此模型通过比较可能不包含确切查询词但仍与上下文相关的文档来帮助改进IR系统，从而使其比基于关键字的检索更有效。它在处理同义词和单词变体时特别有用。

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Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

文档数据库是如何处理文档之间的关系的？

文档数据库主要通过嵌入文档和引用来处理文档之间的关系。与使用外键连接表的关系数据库不同，文档数据库允许开发人员在单个文档中包含相关数据或根据需要引用其他文档。这种灵活性反映了文档模型的嵌套能力，使得在不需要复杂连接的情况下更容易管理相关信息

SELECT 语句的关键组成部分是什么？

“SELECT 语句是查询数据库的基本部分，用于检索数据。SELECT 语句的关键组成部分包括 SELECT 子句、FROM 子句和 WHERE 子句，以及可选的子句，例如 ORDER BY、GROUP BY 和 HAVING。这些组件在定

A/B 测试如何帮助改进推荐系统？

基于内容的过滤是一种推荐技术，它侧重于项目的特征来向用户进行推荐。该方法分析项目特征以确定哪些项目与用户过去显示偏好的项目相似。基于内容的系统不考虑用户行为或人口统计数据，而是查看项目的属性，例如电影中的流派，食谱中的成分或文章中的关键字，