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Recuperacion y Organizacion de la InformacionModelos de recuperación |
Introducción / M. booleano / M. espacio vectores/ M. probabilistico
Modelo Booleano
Para explicar este modelo de recuperación tenemos que tener en cuenta que los documentos se representan mediante vectores binarios y las consultas se crean con las palabras que componen la búsqueda unidas a través de los operadores AND, OR y NOT.
Las soluciones se van evaluando aplicando la teoría de conjuntos para lo cual se hace una representación en árbol y se realizan las operaciones desde los nodos hojas de éste, hasta la raíz.
Cada posible solución es evaluada y se le asigna el valor de relevante o irrelevante sin poder asignar un término medio. Esta es la principal diferencia con los demás modelos de recuperación en los que veremos como para el modelo de espacio de vectores y para el modelo probabilístico, el valor que representa la solución a la consulta varía su valor indicando su relevancia.
Como principales desventajas del modelo booleano destacan:
- No es
posible indicar el grado de importancia de un término de
indexación, ya que sólo se indica si el término es
relevante o no.
- No es posible
ordenar los resultados obtenidos.
- Existen adaptaciones de este modelo de recuperación que tratan de subsanar estos inconvenientes.
La fuente de información consultada y sobre la que se ha basado esta página pertenece a los apuntes de la asignatura de BBDD avanzadas más concretamente del tema modelos de recuperación de información sección modelo de recuperación booleano
Pagina creada por: Iván Bernabé Sánchez.
Fecha ultima actualización: 25 de Abril de 2.006
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