在進行實驗之前，先了解相關(guān)反饋和盲反饋的一些概念：

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相關(guān)反饋是基于用戶的，由用戶標出初次查詢結(jié)果相關(guān)還是不相關(guān)，再經(jīng)過Rocchio算法或其他算法使檢索結(jié)果更能滿足用戶需求；

盲反饋也稱偽反饋，是由計算機自動處理檢索結(jié)果，不需要用戶的參與也可以得到比較滿意的檢索效果。這種方法假定用戶初始檢索結(jié)果的前k篇文檔是相關(guān)的，再由系統(tǒng)抽選出這k篇文檔的特征詞，然后把這些特征詞和初始查詢詞再放入搜索框中進行二次檢索，這種行為我們稱之為“擴展查詢詞”。通過擴展查詢詞可以提高檢索系統(tǒng)的性能。

 本項目就是基于盲反饋理論以及結(jié)合相應(yīng)算法編寫一個檢索系統(tǒng)，并通過一系列的評價指標來測試此系統(tǒng)的性能。本系統(tǒng)是經(jīng)過小組成員結(jié)合相關(guān)理論后而確定實施的，本文從項目最初代碼的編寫，直到一個檢索系統(tǒng)的成功運行，以及涉及到的信息檢索的理論，筆者都會一一講解。

編程環(huán)境的準備：PHP+MySQL+Apache（項目初期沒有使用MySQL，隨著后期數(shù)據(jù)集的增大，可以考慮）

額外知識：HTML+CSS+JS+Ajax（主要用于前臺的顯示）

語料庫：本實驗使用搜狗實驗室提供的語料庫http://www.sogou.com/labs/dl/c.html

    在測試時筆者使用的是mini版的10篇IT新聞（文件目錄名問C000010）

在代碼編寫過程中，筆者先使用過程化的方法，然后再把各個功能封裝到Tool.class.php的工具類中，便于以后代碼重用。

首先，建立自己的詞表。

筆者是這樣考慮的，假如有三篇文檔，文檔內(nèi)容為：

（html html)

（java html java)

（python java）

先對這三遍文檔去重，

（html）

（java html）

（python java）

然后合并這三篇文檔：

（html java html python java）

然后再對其去重，并且按字母升序排列：

（html java python）

這樣就可以得到我們自己的詞典了。

那為什么我們不直接把最初的三篇文檔先合并再去重，這樣不就可以省去對三篇文檔分別去重這一步了嗎？事實上我們也是這樣做的，上面是為了便于我們理解我們的文檔頻率df是怎么計算出來的，由紅色字體部分我們可以知道，有多少個重復(fù)的詞，這個詞的的文檔頻率就是多少。比如html的df為2，java的為2，python為1.

在中文分詞系統(tǒng)中，我們采用的是分詞工具SCWS，使用PHP調(diào)用他提供的方法get_tops可以得到分詞的情況，在內(nèi)部他已經(jīng)幫我們對每篇文檔去了重，并且計算出了每個詞的出現(xiàn)的次數(shù)times。

我們先來了解一下初始配置文件init.inc.php

<?php define('TEXT_PATH','D:\AppServ\www\BlindFeedback\SogouC.mini.20061127\SogouC.mini\Sample\C000010'); define('ROOT_PATH',dirname(__FILE__)); require_once 'func.inc.php'; require_once 'Tool.class.php'; ?>

此文件定義了兩個常量，TEXT_PATH是保存搜狗實驗室的10篇IT新聞的硬路徑，ROOT_PATH是系統(tǒng)存儲位置的硬路徑；然后是require引入的兩個文件，func.inc.php用來存放使用到的函數(shù),以后會講到；Tool.class.php存放系統(tǒng)主要的功能，隨著功能的增多，可能會再創(chuàng)建一個類。以后需要用到的配置都存放到這個文件中。

在Tool.class.php文件中我們定義了一個靜態(tài)方法，用來獲得并存儲詞表：

class Tool{ //獲取并存儲詞表 static public function dic($seg){ $dic=array(); //詞表 for($i=0;$i<count($seg);$i++){ for($j=0;$j<count($seg[$i]);$j++){ array_push($dic,$seg[$i][$j]['word']); } } $dic=array_unique($dic); sort($dic); $dic=implode(',',$dic); //把詞表存儲起來 $fp=fopen('dic.txt','w'); if(!$fp) exit('詞典打開失敗！'); if(!fwrite($fp,$dic)) exit('詞典寫入失敗！'); fclose($fp); } ?>

這個方法需要傳遞一個參數(shù)，這個參數(shù)是由Tool.class.php里定義的一個分詞方法segment得來的，稍后會講到。變量$seg是一個三維數(shù)組，$seg[i][j][]表示第i篇文檔的第j個詞。通過兩個for循環(huán)，把該詞壓入數(shù)組$dic中（array_push方法可以壓入具有相同值的元素），然后array_unique對$dic去重，再按中文拼音字母升序排列，一個數(shù)組形式的詞表產(chǎn)生了。為了把該詞表存入文件名為dic的txt文件中，需要使用imploded方法把數(shù)組通過“，”連接成字符串，然后在使用文件方法fopen把詞表存入dic.txt.

上面提到的segment分詞方法代碼如下：

//scws分詞 static function segment($str){ if(!$scws=scws_new()) exit('創(chuàng)建SCWS對象失敗！'); //創(chuàng)建SCWS $scws->set_charset('gbk'); //設(shè)置字符集 if(!$scws->set_dict('C:\Program Files\scws\dict.xdb')) exit('詞典路徑設(shè)置失??！'); $scws->set_multi(1); $scws->set_ignore(true); //忽略標點 if(is_string($str)){ $scws->send_text($str); $top=$scws->get_tops(800); }else if(is_array($str)){ for($i=0;$i<count($str);$i++){ $scws->send_text($str[$i]['con']); $top[]=$scws->get_tops(800); } } return $top; }

該方法需要傳第一個參數(shù)該參數(shù)可以說字符串，也可以是包含內(nèi)容的數(shù)組?？梢允褂孟旅娼榻B的fileStr方法獲取10篇IT新聞的內(nèi)容并把它們存入數(shù)組中。segment方法內(nèi)部都是調(diào)用SCWS提供的分詞方法，如需詳細了解可以到SCWS官網(wǎng)查看文檔（該項目開源）。筆者只介紹get_tops方法，該方法返回的是最終的分詞結(jié)果：

由于詞的數(shù)量太多，以后實驗效果截圖只截取前面和最后的部分?？梢钥吹絞et_tops的返回結(jié)果是一個三維數(shù)組[word]表示所截取的詞，[times]表示詞頻,[weight]表示權(quán)重（不是我們所了解的tf*idf），[attr]表示詞性。get_tops方法已經(jīng)為我們除去了大部分無意義的詞。與get_tops相對應(yīng)的是get_result,它返回的是所有分好的詞，包括停用詞、標點符號等。

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本文名稱：盲反饋檢索系統(tǒng)實驗記錄一-創(chuàng)新互聯(lián)
鏈接地址：http://aaarwkj.com/article32/csoesc.html

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