情報檢索模型

情報檢索模型，運用數學的語言和工具對情報檢索系統中的信息及其處理過程加以抽象，形式化表述為某種數學模型。

基本介紹

• 中文名：情報檢索模型
• 性質：數學模型

解釋

再經過演繹、推理、解釋和檢驗，用以描述情報檢索的過程和本質，並反過來指導情報檢索實踐。它是情報檢索理論的核心。

自20世紀50年代以來，情報檢索領域先後提出了各種數學模型，如最早出現並得到普遍套用的布爾檢索模型，後來相繼出現的向量檢索模型（又稱向量空間模型）、機率檢索模型、模糊集合模型、擴展布爾檢索模型等。其中，機率檢索模型是指根據機率論原理建立的各種檢索模型（函式式）的總稱，其核心是機率排序原理：為了對某一給定提問提供最優的檢索效果，系統應根據可獲得的信息將文獻按其與提問的相關機率來排序。

模糊集合模型的基礎是模糊集合論，用某種隸屬函式表示每一文獻與給定標引詞的相關度，即隸屬度。檢索時將傳統的布爾邏輯運算轉換為模糊集合運算。擴展布爾檢索模型把傳統的布爾檢索模型和向量檢索模型統一起來，用一個標準化的距離函式來匹配提問式與文獻表示，且可以給標引詞加權，可以消除傳統布爾檢索模型的匹配規則中的一些不合理現象。