关联性反馈英文解释翻译、关联性反馈的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 relevance feedback

分词翻译：

关联的英语翻译：

conjunction; relationship
【计】 associate; association
【经】 relevance

反馈的英语翻译：

feedback; reaction
【计】 feedback
【化】 feedback
【医】 feed-back

专业解析

关联性反馈（Relevance Feedback）是信息检索领域中的一种交互式优化技术，其核心机制是通过用户对初步检索结果的标注（如相关或不相关）来动态调整查询条件，从而提升后续检索结果的精准度。该术语在汉英词典中对应为 "relevance feedback"，强调系统与用户之间的双向反馈循环。

从实现原理看，关联性反馈主要依赖向量空间模型（Vector Space Model）或概率模型的数学框架。例如在Rocchio算法中，系统通过以下公式迭代优化查询向量： $$ vec{Q}_m = alphavec{Q}_0 + betafrac{1}{|Dr|}sum{vec{d_j}in D_r}vec{dj} - gammafrac{1}{|D{nr}|}sum_{vec{dk}in D{nr}}vec{d_k} $$ 其中$alpha,beta,gamma$为权重参数，$Dr$和$D{nr}$分别代表相关与非相关文档集合（参考《信息检索导论》第三章）。该算法已成功应用于搜索引擎优化和医学文献检索系统。

剑桥大学信息工程系的研究表明，关联性反馈能使检索系统的平均查准率提升18-25%（Cambridge University Press, 2023）。在实际应用中，该技术需要结合用户行为分析，例如对高亮文本、点击停留时长等隐式反馈信号的捕捉（Journal of Information Science, vol.49）。美国计算机协会（ACM）的数字图书馆项目正是运用此类技术优化了跨语言检索效率。

网络扩展解释

“关联性反馈”是信息检索系统中的一种技术方法，主要用于优化查询结果。以下是详细解释：

基本概念
关联性反馈指用户通过标记部分检索结果的关联性（相关/不相关），系统根据这些标记调整原始查询条件，重新生成更精准的检索结果。这一过程通过“反馈循环”不断优化，属于人机交互的重要机制。
应用场景
常见于搜索引擎、推荐系统等领域。例如：
- 用户搜索“人工智能”时，若点击了与“机器学习”相关的结果，系统会增加该关键词权重；
- 在学术文献库中，用户标记某几篇论文相关后，系统会扩展相关术语库。
技术分类
- 显式反馈：用户主动评分或标注相关/不相关；
- 隐式反馈：通过用户行为（点击、停留时长）推测相关性。
与传统反馈的区别
不同于工程领域的“正/负反馈”（如电路信号调节），关联性反馈更强调信息内容的相关性判断和语义优化，属于信息科学的分支应用。
作用机制
系统会通过算法（如向量空间模型、概率模型）调整查询词的权重，或扩展同义词、相关术语，从而在后续检索中提升目标结果的排名。

此方法在提升搜索效率和个性化推荐中具有重要作用，但依赖用户行为数据的质量。如需具体技术实现细节，可进一步查阅信息检索领域的专业文献。