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Luz Marina BaqueroLady FerreiraCarlos OlarteAndrés Moya
Modelo Booleano Este modelo es uno de los mas fáciles de entender por parte del usuario. Ya que permite al usuario especificar su necesidad de información. Maneja operadores de combinación AND, OR, NOT Basado en la teoría de conjuntos y el algebra de boole Es un modelo dominante en los sistemas comerciales de documentos de bases de datos.
ejemplo Un usuario que necesita saber mas sobre un tema en especifico o que la información que desea no sea exuberante en el momento de recuperarla, por lo que realiza la búsqueda en un meta buscador. utilizando términos booleanos como AND, OR
Modelo vectorial Se trata a la consulta, es un documento más y se la mapea sobre el espacio de documentos. Luego, a partir de una consulta dada es posible devolver una lista de documentos ordenados por distancia (los más relevantes primero). Para calcular la semejanza entre el vector consulta y los vectores
ejemplo Documento: “La República Argentina ha sido nominada para la realización del X Congreso Americano de Epidemiología en Zonas de Desastre. El encuentro se realizará...”  Podemos realizar dicha consulta en cualquier navegador como Google. Como: “argentina congreso epidemiología”
Modelo probabilístico  Este modelo se da a conocer en el año 1976 por Robertosn y Jones Sparck Se encuentra una división de documentos los cuales son relevantes en el momento de la consulta teniendo en cuenta cierta evaluación para que el usuario la considera pertinente. Se tiene en cuenta la aparición de términos y estos a su vez son independientes, situación complicada porque se encuentran términos que suelen estar vinculados.      La base del cálculo es la probabilidad de un documento de ser relevante a una pregunta dada
ejemplo A partir de una expresión de consulta se puede dividir una colección de N documentos en cuatro subconjuntos distintos: REL conjunto de documentos relevantes, REC conjunto de documentos recuperados, RR conjunto de documentos relevantes recuperados y NN el conjunto de documentos no relevantes no recuperados.     .
Diferencias
bibliografía http://www.urbe.edu/publicaciones/telematica/indice/pdf-vol6-1/4-recuperacion-de-informacion.pdf http://modelosrecuperacion.tripod.com/modelosrecuperacion.pdf

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Modelos de recuperación de información Booleano, vectorial y probabilístico

  • 1. Luz Marina BaqueroLady FerreiraCarlos OlarteAndrés Moya
  • 2. Modelo Booleano Este modelo es uno de los mas fáciles de entender por parte del usuario. Ya que permite al usuario especificar su necesidad de información. Maneja operadores de combinación AND, OR, NOT Basado en la teoría de conjuntos y el algebra de boole Es un modelo dominante en los sistemas comerciales de documentos de bases de datos.
  • 3. ejemplo Un usuario que necesita saber mas sobre un tema en especifico o que la información que desea no sea exuberante en el momento de recuperarla, por lo que realiza la búsqueda en un meta buscador. utilizando términos booleanos como AND, OR
  • 4. Modelo vectorial Se trata a la consulta, es un documento más y se la mapea sobre el espacio de documentos. Luego, a partir de una consulta dada es posible devolver una lista de documentos ordenados por distancia (los más relevantes primero). Para calcular la semejanza entre el vector consulta y los vectores
  • 5. ejemplo Documento: “La República Argentina ha sido nominada para la realización del X Congreso Americano de Epidemiología en Zonas de Desastre. El encuentro se realizará...” Podemos realizar dicha consulta en cualquier navegador como Google. Como: “argentina congreso epidemiología”
  • 6. Modelo probabilístico Este modelo se da a conocer en el año 1976 por Robertosn y Jones Sparck Se encuentra una división de documentos los cuales son relevantes en el momento de la consulta teniendo en cuenta cierta evaluación para que el usuario la considera pertinente. Se tiene en cuenta la aparición de términos y estos a su vez son independientes, situación complicada porque se encuentran términos que suelen estar vinculados. La base del cálculo es la probabilidad de un documento de ser relevante a una pregunta dada
  • 7. ejemplo A partir de una expresión de consulta se puede dividir una colección de N documentos en cuatro subconjuntos distintos: REL conjunto de documentos relevantes, REC conjunto de documentos recuperados, RR conjunto de documentos relevantes recuperados y NN el conjunto de documentos no relevantes no recuperados. .