1. 검색된 테마의 대상을 확장합니다. 주요 개념을 사용하여 보조 개념을 제외합니다.

2. 데이터베이스 간에 검색합니다. 예를 들어, CNKI 의 교차 라이브러리 검색 기능을 사용하여 다양한 유형의 문헌을 한 번에 검색할 수 있습니다.

3. 제한을 취소하거나 완화합니다. 예를 들어 정보 유형, 언어, 지리적 범위, 연령 범위 등의 검색 채널을 피하거나 완화합니다.

4. 운영자의 검색 범위를 점차 확대하다. 리콜률을 점진적으로 높이는 산자는 위치 산자 (w→nw→near)→ 논리 산자 (and→or) 입니다.

검색어의 특이성을 줄입니다. 검색어 또는 감지된 문서에서 일부 상위 또는 관련 단어를 선택하여 검색 유형을 보완할 수 있습니다.

정확도 향상:

1. 특이성이 강한 검색어 사용 (아래 등급 범주, 하위 주제어).

2. 분사 시스템 사용? *? 또는.

3. 검색어를 변경합니다. 검색어의 요약이나 전체 텍스트에 많은 레코드가 있는 경우 제목이나 키워드 또는 주제로 변경할 수 있습니다.

확장 데이터의 전체 비율과 정확도 사이의 관계;

전액률과 정확도는 상호 연관되어 있다. 리콜률은 일반적으로 60 ~ 70%, 정확도는 40 ~ 50% 정도입니다. 리콜률이 70% 를 넘을 때 리콜률을 높이려면 정확도가 떨어질 수밖에 없다.

정확도는 주로 검색 언어의 특이성과 제안된 검색 전략이 사용자의 실제 정보 요구를 정확하게 표현할 수 있는지에 따라 달라집니다.

검색 전략이 광범위하고 일치하는 검색어가 적고 주제어의 개념이 사용자의 정보 수요보다 더 넓다면, 정확도는 떨어지고, 조회율은 높아질 것이다. 왜냐하면 그것들은 일반적으로 부정적으로 관련되어 있기 때문이다. (빌 게이츠, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어)

정확도는 검색 시스템이 관련 없는 문서를 거부하고 관련 문서를 선택하는 기능을 나타내며, 사용자가 감지된 문서에서 관련 문서를 추가로 필터링하는 데 걸리는 시간을 간접적으로 측정한 것입니다.

동일한 전체 비율을 달성하기 위해 높은 정확도는 사용자가 검색 결과를 인식하는 데 더 적은 시간만 필요하다는 것을 의미하지만, 이 측정은 주로 정보 작업자가 사용자를 대신하여 검색하는 경우에 적용됩니다.

Baidu 백과 사전 참조-리콜 비율

바이두 백과-정확도