信息检索与数据挖掘 2019/3/7 1 信息检索与数据挖掘 第4章索引构建与索引压缩 一一第二讲索引压缩
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 1 信息检索与数据挖掘 第4章 索引构建与索引压缩 ——第二讲 索引压缩
信息检索与数据挖掘 2019/317 3 索引压缩 ·统计信息（对RCV1语料库） ·词典和倒排记录表将会有多大？ 为什么要压缩 ·词典压缩 ·倒排记录表压缩 怎么压缩 Brutus 24113145173174 Caesar 2 4561657132 Calpurnia 23154101 词项词典 Dictionary 倒排记录表 Postings List
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 3 索引压缩 • 统计信息(对RCV1语料库) • 词典和倒排记录表将会有多大？ • 词典压缩 • 倒排记录表压缩 为什么要压缩 怎么压缩
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 4 索引压缩 ·统计信息（对RCV1语料库） 。词典和倒排记录表将会有多大？ ·Heaps定律：词项数目的估计 。Zipf定律：对词项的分布建模 ·词典压缩 ·将词典看成单一字符串的压缩方法 ·按块存储/前端编码 ·倒排记录表压缩 ·可变长字节码 ·一元编码/Y编码
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 4 索引压缩 • 统计信息(对RCV1语料库) • 词典和倒排记录表将会有多大？ • Heaps定律：词项数目的估计 • Zipf定律：对词项的分布建模 • 词典压缩 • 将词典看成单一字符串的压缩方法 • 按块存储/前端编码 • 倒排记录表压缩 • 可变长字节码 • 一元编码/ γ 编码
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 5 为什么要压缩（一般来说）？ 。节省磁盘空间 。省钱 ·提高内存的利用率 ·提高速度 ·加快数据从磁盘到内存的传输速度 ·[读取压缩数据][解压缩]比直接[读取未压缩的数据]快 ·前提：解压缩算法要很快 ·我们目前所用的解压缩算法在现代硬件上运行相当快
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 5 为什么要压缩(一般来说)？ • 节省磁盘空间 • 省钱 • 提高内存的利用率 • 提高速度 • 加快数据从磁盘到内存的传输速度 • [读取压缩数据][解压缩]比直接[读取未压缩的数据]快 • 前提：解压缩算法要很快 • 我们目前所用的解压缩算法在现代硬件上运行相当快
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 6 为什么要压缩倒排索引？ ·词典 ·压缩的足够小以便能够放入内存中 ·当词典足够小时，我们也可以在内存中存储一部分的倒 排记录表 ·倒排记录文件 ·减少所需的磁盘空间 ·减少从磁盘读取倒排记录文件所需的时间 ·大的搜索引擎在内存中存储了很大一部分的倒排记录表 ·压缩可以让我们在内存中存储的更多 ·我们将设计各种基于IR系统的压缩架构
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 6 为什么要压缩倒排索引？ • 词典 • 压缩的足够小以便能够放入内存中 • 当词典足够小时，我们也可以在内存中存储一部分的倒 排记录表 • 倒排记录文件 • 减少所需的磁盘空间 • 减少从磁盘读取倒排记录文件所需的时间 • 大的搜索引擎在内存中存储了很大一部分的倒排记录表 • 压缩可以让我们在内存中存储的更多 • 我们将设计各种基于IR系统的压缩架构
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 7 回顾Reuters-RCV1语料库 符号 含义 值 N 文档总数 800,000 L 每篇文档的平均词条数目 200 M 词项总数 400,000 每个词条的平均字节数 6 (含空格和标点符号) 每个词条的平均字节数 4.5 (不含空格和标点符号) 每个词项的平均字节数 7.5 倒排记录总数 160,000,000
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 7 回顾 Reuters-RCV1语料库 符号 含义 值 N 文档总数 L 每篇文档的平均词条数目 200 M 词项总数 400,000 每个词条的平均字节数 (含空格和标点符号) 6 每个词条的平均字节数 (不含空格和标点符号) 4.5 每个词项的平均字节数 7.5 倒排记录总数 160,000,000
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 8 索引参数vs.索引内容 不同词项 无位置信息倒排记录 词条 词典 无位置信息索引 包含位置信息的索引 数目(K △% T% 数目(K) △%T% 数目(K △%T% 未过滤 484,494 109,971 197,879 无数字 474,723 -2 -2 100,680 -8 -8 179,158.2 -9 -9 大小写转换 391,523 -17 -19 96,969 -3 -12 179,157.8 0 -9 30个停用词 391,493 -0 -19 83,390 -14 -24 121,858 -31 -38 150个停用词 391,373 -0 -19 67,002 -30 -39 94,517 -47 -52 词干还原 322,383-17 -33 63,812 -4 -42 94,517 0 -52 讨论：0的原因？
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 8 索引参数 vs. 索引内容 不同词项 无位置信息倒排记录 词条 词典 无位置信息索引 包含位置信息的索引 数目(K) ∆% T% 数目(K) ∆% T% 数目(K) ∆% T% 未过滤 484,494 109,971 197,879 无数字 474,723 -2 -2 100,680 -8 -8 179,158.2 -9 -9 大小写转换 391,523 -17 -19 96,969 -3 -12 179,157.8 0 -9 30个停用词 391,493 -0 -19 83,390 -14 -24 121,858 -31 -38 150个停用词 391,373 -0 -19 67,002 -30 -39 94,517 -47 -52 词干还原 322,383 -17 -33 63,812 -4 -42 94,517 0 -52 讨论：0的原因？
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 9 无损vs.有损压缩 。无损压缩：压缩之后所有原始信息都被保留。 ·在IR系统中常采用无损压缩 ·有损压缩：丢掉一些信息 。一些预处理步骤可以看成是有损压缩：大小写转换， 停用词剔除，词干还原，数字去除。 ·第7章：那些削减的倒排记录项都不太可能在查询 结果的前k个列表中出现。 ·对于前k个返回结果来说，这几乎是无损的 有损还是无损与需求相关！！
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 9 无损 vs. 有损压缩 • 无损压缩：压缩之后所有原始信息都被保留。 • 在IR系统中常采用无损压缩 • 有损压缩：丢掉一些信息 • 一些预处理步骤可以看成是有损压缩：大小写转换， 停用词剔除，词干还原，数字去除。 • 第7章：那些削减的倒排记录项都不太可能在查询 结果的前k个列表中出现。 • 对于前k个返回结果来说，这几乎是无损的 有损还是无损与需求相关！！
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 10 词汇量vs.文档集大小 。词项的词汇量有多大？ ·也就是说，有多少个不同的词？ ·我们可以假定一个上界吗？ ·实际上并不可以：长度为20的不同单词至少有7020=1037个 •实际中，词汇量会随着文档集大小的增大而增长 ·尤其当采用Unicode编码时
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 10 词汇量 vs. 文档集大小 • 词项的词汇量有多大？ • 也就是说，有多少个不同的词？ • 我们可以假定一个上界吗？ • 实际上并不可以：长度为20的不同单词至少有7020=1037个 • 实际中，词汇量会随着文档集大小的增大而增长 • 尤其当采用Unicode编码时
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 11 词汇量vs.文档集大小 Heaps定律：M=kTb ·M是词项的数目，T是文档集中词条的个数 ·参数k和b的典型取值为：30≤≤100和b≈0.5 词汇量大小M和文档集大小T在对数空间中，存在着 。 斜率为的线性关系 ·在对数空间中，这是这两者之间存在的最简单的关系 ·这是一个经验发现(“empirical law”) Heaps.定律是Heaps在1978年一本关于信息挖掘的专著 中提出的。事实上，他观察到在语言系统中，不同单 词的数目与文本篇幅（所有出现的单词累积数目)之 间存在幂函数的关系，其幂指数小于1
信息检索与数据挖掘 2019/3/7 11 词汇量 vs. 文档集大小 • Heaps定律：M = kT b • M是词项的数目，T是文档集中词条的个数 • 参数k和b的典型取值为：30≤k≤100和b≈0.5 • 词汇量大小M和文档集大小T在对数空间中，存在着 斜率为½的线性关系 • 在对数空间中，这是这两者之间存在的最简单的关系 • 这是一个经验发现(“empirical law”) Heaps定律是Heaps在1978年一本关于信息挖掘的专著 中提出的。事实上，他观察到在语言系统中，不同单 词的数目与文本篇幅（所有出现的单词累积数目）之 间存在幂函数的关系，其幂指数小于1
