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相关性反馈：把用户的取舍读回查询向量本身
内容
相关性反馈把用户标记”这些是我要的”“这些不是”的动作，直接转化成对查询向量的数值调整：新查询向量=旧查询向量+被标记相关文档向量-被标记无关文档向量，让查询向量向”相关文档聚集的方向”挪动一步，而非要求用户重新想出更精确的关键词。评价陷阱是直接在同批文档重新计算精确率必然虚高，公平评价需剔除用户已判断过的文档再评分。经验规律是第一轮反馈带来显著提升，此后每多一轮边际收益迅速衰减。
参考来源
- 位置：第4章《查询》「相关性反馈」小节（源文件：_chapter-text/ch04.txt）
- 结论依据：原文明确说明相关反馈根据用户选中/未选文档调整rank，且指出直接在同批文档重新评价会导致精确率虚高，需要排除已判断文档，直接支持卡片论点。
- 原始内容："检索引擎周期性，或者甚至在用户操作之后就将重新评价rank，将那些和用户选中文档相似的文档提高rank；而和用户未选文档相似的文档则降低rank……相关性反馈技术的评价是很复杂的，这是因为在修订的rank中，精确率必将会变高……一般假定那些已经被用户判定过的文档不应该在第2次评价中出现。"