檢索算法英文解釋翻譯、檢索算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 search algorithm

分詞翻譯：

檢索的英語翻譯：

【計】 recall; retrieval; retrieve
【經】 search

算法的英語翻譯：

algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm

專業解析

檢索算法（Retrieval Algorithm）是計算機科學中用于從數據結構或數據庫系統中高效獲取目标信息的一組規則與計算步驟。其核心目标是在海量數據中實現快速定位與精确匹配，通常涉及時間複雜度優化和空間資源分配策略。

從漢英詞典角度分析，"檢索"對應英文"retrieval"，特指信息的獲取過程；"算法"對應"algorithm"，指解決問題的系統化流程。在信息檢索領域，典型算法包括：

倒排索引算法（Inverted Index）：通過構建關鍵詞到文檔的映射關系提升搜索效率，應用于搜索引擎核心架構
向量空間模型（Vector Space Model）：将文檔和查詢表示為高維向量，通過餘弦相似度計算相關性
BM25概率模型：基于概率論的改進型排序函數，公式表示為： $$ score(D,Q) = sum_{i=1}^{n} IDF(q_i) cdot frac{f(q_i,D) cdot (k_1+1)}{f(q_i,D) + k_1 cdot (1-b+b cdot frac{|D|}{avgdl})} $$

在技術實現層面，現代檢索算法需平衡召回率（Recall）與準确率（Precision）。參考《信息檢索導論》（Manning, C.D.等著）指出，混合算法如Elasticsearch采用的Okapi BM25與神經搜索結合方案，能同時處理結構化與非結構化數據。

數學層面，檢索過程可抽象為最優化問題。設文檔集$D={d_1,d_2,...,dn}$，查詢$q$，其目标函數可表述為： $$ argmax{d in D}P(d|q) = frac{P(q|d)P(d)}{P(q)} $$ 該貝葉斯公式構成了概率檢索模型的理論基礎，相關推導可見ACM Transactions on Information Systems期刊論文。

網絡擴展解釋

我将基于通用知識詳細解釋“檢索算法”的概念：

檢索算法是用于從數據集合中快速定位目标信息的一類算法，核心目标是在時間效率與準确性之間取得平衡。以下是關鍵要點解析：

一、常見類型

基礎檢索
- 順序檢索：逐個比對數據，時間複雜度O(n)
- 二分查找：要求數據有序，時間複雜度O(log n)
結構化檢索
- 哈希表：通過哈希函數直接定位，平均O(1)複雜度
- 樹結構：B樹、B+樹、紅黑樹等，適合數據庫索引
高維檢索
- 近似最近鄰(ANN)：如LSH（局部敏感哈希）、KD-Tree
- 圖索引：HNSW（分層可導航小世界圖）

二、典型應用場景

數據庫系統：通過B+樹索引加速SQL查詢
搜索引擎：倒排索引實現關鍵詞文檔匹配
推薦系統：ANN算法快速查找相似用戶/商品
生物信息學：基因序列快速比對

三、技術特點

效率優先：多數算法通過預處理建立索引結構（如倒排索引）
精度權衡：近似算法犧牲部分精度換取速度（如ANN）
擴展性：分布式檢索算法（Elasticsearch使用的分片機制）

四、數學表達示例

對于有序數組的二分查找，其疊代過程可表示為： $$ begin{aligned} &text{while } left leq right: &quad mid = leftlfloor frac{left + right}{2} rightrfloor &quad text{if } target == data[mid]: text{返回} mid &quad text{elif } target < data[mid]: right = mid - 1 &quad text{else}: left = mid + 1 end{aligned} $$

如果需要了解具體算法的實現細節或行業應用案例，建議通過學術論文庫（如IEEE Xplore）或技術文檔進一步研究。檢索算法的選擇需綜合考慮數據規模、維度、更新頻率等實際因素。