بازخوانی
بازخوانی
بازخوانی (Recall) یکی از معیارهای اصلی در ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات، مانند موتورهای جستجو یا سیستم‌های توصیه‌گر، است. این معیار نشان می‌دهد که از میان تمام اسناد مرتبط با یک پرس‌وجو، چه نسبتی توسط سیستم بازیابی شده‌اند. به عبارت دیگر، بازخوانی به ما می‌گوید که سیستم چقدر در یافتن *تمام* اطلاعات مرتبط موفق بوده است. درک دقیق بازخوانی برای بهبود عملکرد سیستم‌های اطلاعاتی و ارائه نتایج دقیق‌تر به کاربران حیاتی است.
تعریف دقیق بازخوانی
به‌طور رسمی، بازخوانی به صورت زیر محاسبه می‌شود:
بازخوانی = (تعداد اسناد مرتبط بازیابی شده) / (تعداد کل اسناد مرتبط)
- **اسناد مرتبط:** تمام اسنادی که به پرس‌وجوی کاربر مرتبط هستند، چه بازیابی شده باشند و چه نشده.
- **اسناد مرتبط بازیابی شده:** اسنادی که هم مرتبط هستند و هم توسط سیستم بازیابی شده‌اند.
برای مثال، فرض کنید یک پرس‌وجو 100 سند مرتبط دارد. اگر سیستم بازیابی 60 سند مرتبط را پیدا کند، بازخوانی برابر با 60/100 یا 60% خواهد بود.
اهمیت بازخوانی
- **کامل بودن اطلاعات:** بازخوانی بالا نشان‌دهنده این است که سیستم می‌تواند اطلاعات مرتبط را به طور کامل بازیابی کند و از دست دادن اطلاعات مهم را به حداقل برساند.
- **رضایت کاربر:** کاربران بیشتر از سیستم‌هایی راضی هستند که می‌توانند تمام اطلاعات مورد نیاز آن‌ها را پیدا کنند، حتی اگر برخی از نتایج غیرمرتبط نیز در بین آن‌ها وجود داشته باشد.
- **کاربردهای حیاتی:** در برخی کاربردها، مانند تشخیص پزشکی یا تحقیقات قانونی، بازخوانی بالا از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است، زیرا از دست دادن اطلاعات مرتبط می‌تواند عواقب جدی داشته باشد.
- **ارزیابی و مقایسه سیستم‌ها:** بازخوانی به عنوان یک معیار استاندارد برای ارزیابی و مقایسه عملکرد سیستم‌های بازیابی اطلاعات مختلف استفاده می‌شود.
تمایز بازخوانی با دقت (Precision)
دقت (Precision) و بازخوانی (Recall) هر دو معیارهای مهم در ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات هستند، اما جنبه‌های متفاوتی از عملکرد سیستم را اندازه‌گیری می‌کنند.
- **دقت:** نشان می‌دهد که از میان تمام اسنادی که سیستم بازیابی کرده است، چه نسبتی واقعاً مرتبط هستند.
- **بازخوانی:** نشان می‌دهد که از میان تمام اسناد مرتبط، چه نسبتی توسط سیستم بازیابی شده‌اند.
به عبارت دیگر، دقت بر روی کیفیت نتایج بازیابی شده تمرکز دارد، در حالی که بازخوانی بر روی کامل بودن نتایج تمرکز دارد.
برای درک بهتر تفاوت بین این دو، جدول زیر را در نظر بگیرید:
| ! پرس‌وجو | ! تعداد اسناد مرتبط | ! تعداد اسناد بازیابی شده | ! تعداد اسناد مرتبط بازیابی شده | ! دقت | ! بازخوانی |
| نمونه 1 | 100 | 50 | 40 | 80% | 40% |
| نمونه 2 | 100 | 80 | 60 | 75% | 60% |
| نمونه 3 | 100 | 20 | 15 | 75% | 15% |
همانطور که مشاهده می‌کنید، سیستم در نمونه 1 دقت بالاتری دارد (80%) اما بازخوانی پایین‌تری (40%) دارد. این بدان معناست که نتایج بازیابی شده توسط این سیستم بیشتر مرتبط هستند، اما بسیاری از اسناد مرتبط از دست رفته‌اند. در مقابل، سیستم در نمونه 2 دقت و بازخوانی متعادل‌تری دارد، در حالی که سیستم در نمونه 3 دقت بالایی دارد اما بازخوانی بسیار پایینی دارد.
استراتژی‌های بهبود بازخوانی
چندین استراتژی وجود دارد که می‌توان از آن‌ها برای بهبود بازخوانی سیستم‌های بازیابی اطلاعات استفاده کرد:
- **گسترش پرس‌وجو:** افزودن کلمات مترادف یا مرتبط به پرس‌وجوی کاربر می‌تواند به بازیابی اسناد بیشتری که ممکن است به طور مستقیم با کلمات اصلی پرس‌وجو مطابقت نداشته باشند، کمک کند. گسترش پرس‌وجو
- **استفاده از الگوریتم‌های بازیابی پیشرفته:** الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته، مانند بازیابی بر اساس احتمال یا بازیابی معنایی، می‌توانند اسناد مرتبط را با دقت بیشتری شناسایی کنند.
- **بهینه‌سازی ایندکس‌گذاری:** اطمینان از اینکه ایندکس‌گذاری سیستم کامل و دقیق است، می‌تواند به بازیابی تمام اسناد مرتبط کمک کند. ایندکس‌گذاری معکوس
- **تنظیم پارامترهای سیستم:** تنظیم پارامترهای سیستم بازیابی اطلاعات، مانند آستانه شباهت، می‌تواند به یافتن تعادل مناسب بین دقت و بازخوانی کمک کند. تنظیم پارامتر
- **استفاده از بازخورد کاربر:** جمع‌آوری بازخورد از کاربران در مورد نتایج جستجو می‌تواند به سیستم کمک کند تا یاد بگیرد چه اسنادی مرتبط هستند و چه اسنادی نیستند. یادگیری ماشین
بازخوانی و تحلیل تکنیکال
در تحلیل تکنیکال، بازخوانی می‌تواند به معنای بازیابی تمام نقاط داده مرتبط با یک روند یا الگو باشد. برای مثال، یک معامله‌گر ممکن است بخواهد تمام نقاط شکست قبلی یک سهام را بازیابی کند تا بتواند الگوهای تکراری را شناسایی کند. تحلیل الگو
- **بازیابی نقاط شکست:** شناسایی تمام نقاطی که قیمت سهام به زیر یک سطح حمایتی سقوط کرده است. حمایت و مقاومت
- **بازیابی نقاط اوج و کف:** شناسایی تمام بالاترین و پایین‌ترین قیمت‌های سهام در یک بازه زمانی مشخص. اوج و کف
- **بازیابی حجم معاملات:** شناسایی تمام دوره‌هایی که حجم معاملات به طور قابل توجهی افزایش یافته است. حجم معاملات
بازخوانی و تحلیل حجم معاملات
تحلیل حجم معاملات نیز می‌تواند از مفهوم بازخوانی بهره ببرد. بازخوانی در این زمینه به معنای شناسایی تمام دوره‌هایی است که حجم معاملات با یک رویداد خاص (مانند یک خبر یا یک گزارش) مرتبط بوده است. تحلیل حجم معاملات
- **شناسایی حجم معاملات مرتبط با اخبار:** بررسی اینکه آیا افزایش حجم معاملات پس از انتشار یک خبر مهم رخ داده است یا خیر. اخبار اقتصادی
- **شناسایی حجم معاملات مرتبط با گزارش‌های مالی:** بررسی اینکه آیا افزایش حجم معاملات پس از انتشار گزارش‌های مالی شرکت‌ها رخ داده است یا خیر. گزارش‌های مالی
- **شناسایی حجم معاملات مرتبط با شکست الگو:** بررسی اینکه آیا افزایش حجم معاملات در هنگام شکست یک الگو رخ داده است یا خیر. شکست الگو
بازخوانی متوسط (Average Precision)
بازخوانی متوسط (Average Precision) یک معیار ارزیابی است که عملکرد سیستم را در تمام سطوح بازخوانی در نظر می‌گیرد. این معیار به ویژه در مواردی که سیستم باید اسناد مرتبط را به ترتیب اهمیت رتبه‌بندی کند، مفید است. رتبه‌بندی اسناد
منحنی دقت-بازخوانی (Precision-Recall Curve)
منحنی دقت-بازخوانی (Precision-Recall Curve) یک نمودار است که دقت سیستم را در برابر بازخوانی آن در سطوح مختلف بازخوانی نشان می‌دهد. این نمودار می‌تواند به ارزیابی عملکرد کلی سیستم و مقایسه آن با سیستم‌های دیگر کمک کند. منحنی ROC
بازخوانی در سیستم‌های توصیه‌گر
در سیستم‌های توصیه‌گر، بازخوانی به معنای تعداد آیتم‌های مرتبطی است که سیستم می‌تواند به کاربر توصیه کند. برای مثال، اگر یک کاربر 10 فیلم مورد علاقه‌اش را تماشا کرده باشد، یک سیستم توصیه‌گر با بازخوانی بالا باید بتواند تعداد زیادی از فیلم‌های مشابه را به او توصیه کند. سیستم‌های توصیه‌گر
معیارهای مرتبط
- F1-Score: میانگین هارمونیک دقت و بازخوانی. F1-Score
- MAP (Mean Average Precision): میانگین بازخوانی متوسط برای چندین پرس‌وجو. MAP
- NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain): یک معیار رتبه‌بندی که اهمیت اسناد مرتبط را در موقعیت‌های بالاتر در نتایج جستجو در نظر می‌گیرد. NDCG
- MRR (Mean Reciprocal Rank): میانگین معکوس رتبه اولین سند مرتبط در نتایج جستجو. MRR
جمع‌بندی
بازخوانی یک معیار حیاتی در ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات است که نشان می‌دهد سیستم چقدر در یافتن تمام اطلاعات مرتبط موفق بوده است. درک دقیق بازخوانی و استراتژی‌های بهبود آن برای ارائه نتایج دقیق‌تر و رضایت‌بخش‌تر به کاربران ضروری است. بازخوانی همچنین در حوزه‌های دیگری مانند تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات کاربرد دارد و می‌تواند به شناسایی الگوها و روندها کمک کند.
بازیابی اطلاعات موتورهای جستجو دقت (Precision) ارزیابی سیستم‌ها یادگیری برای رتبه‌بندی تحلیل داده داده‌کاوی هوش مصنوعی آمار احتمالات تحلیل سری زمانی الگوریتم‌های یادگیری ماشین شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی تحلیل محتوا داده‌های بزرگ
- توضیح:**
- "بازخوانی" به ارزیابی کارایی سیستم‌های بازیابی اطلاعات و توانایی آن‌ها در یافتن تمام اسناد مرتبط با یک پرس‌وجو اشاره دارد. این معیار در کنار دقت (Precision) برای ارزیابی جامع عملکرد سیستم‌ها به کار می‌رود.
- این دسته‌بندی با توجه به اینکه بازخوانی یک روش ارزیابی است، مناسب‌ترین انتخاب است.
- همچنین، این دسته‌بندی به مرتبط بودن این موضوع با حوزه‌هایی مانند بازیابی اطلاعات، هوش مصنوعی و آمار اشاره دارد.
شروع معاملات الآن
ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)
به جامعه ما بپیوندید
در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان
