Recuperación de la información de sistemas ( IR) como herramientas de trabajo que devuelven información de entrada como de salida de la consulta y . Un ejemplo de una moderna IR es el motor de búsqueda. El término " retroalimentación relevancia " se introdujo hace más de veinte años como un medio para denotar un proceso automático . El sistema desarrollado involucrado formulaciones de consulta tras la puesta en marcha de recuperación . Tipos de información pertinente se incluyen lo que es explícita , implícita y seudo o lo que se pueden clasificar como retroalimentación ciego. Sistemas de recuperación de información involucran sistemas de retroalimentación de relevancia con el fin de utilizar los resultados de algunas preguntas para evaluar su idoneidad general . Instrucciones
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Entender las dos técnicas IR comunes , usados ​​por la mayoría de los sistemas modernos. El primero es el proceso derivada , que implica la eliminación de sufijos de palabras base . Por ejemplo, " ayuda ", " asistencia " y " ayuda " a todos nos puede referir como "ayudar " . Los sistemas que utilizan derivados requeriría que todas las palabras se derivaban antes de la indexación. La otra técnica IR común utiliza palabras que comúnmente se encuentran en los documentos utilizados en las denominadas "listas de parada. " Palabras como " y", " a" y " pero " por lo general comprenden la mayor parte de esa lista.
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Evaluar y comparar sistemas IR para determinar cuál sería el mejor para este propósito. Mira precisión y la recuperación dentro de un determinado conjunto de documentos recuperados . Determinar el nivel de porcentaje de precisión. Decidir el nivel de recordación por el porcentaje de documentos relevantes que fueron recuperados .
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aplicar otros aspectos de evaluación , tales como qué tan bien el sistema satisface la consulta, la rapidez con que satisface la consulta, lo que recursos que requiere y lo fácil que es para los usuarios obtener respuestas.
4 experimentos conducta

utilizando diversos términos de búsqueda y cadenas de palabras en el IR . Tome nota de los tiempos de respuesta y los datos recuperados. Siga ajustando las palabras de términos de búsqueda en todo el experimento en diferentes IRS. Revise los registros para determinar qué trabajo impulsiva mejor . Trate de estudiar e investigar cómo se adaptan los usuarios experimentados técnicas de búsqueda utilizando los sistemas de recuperación de motores de búsqueda en línea tradicionales. Tener más usuarios novatos encontrar formas de incorporar nuevos términos de búsqueda en el mismo experimento. Incluye diferentes tipos de RI .
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Crear un experimento en el que todos los sujetos de usuarios tratan exactamente el mismo motor de búsqueda de recuperación con la misma colección de documentos (por ejemplo, un grupo de artículos de un periódico ) . Tenemos usuarios realizar las mismas búsquedas en contra de los mismos temas en los mismos plazos .
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Comparar los resultados de todos los experimentos realizados . Haga rejillas, tablas y gráficos para mostrar los datos encontrados . Esto proporcionará una herramienta visual desde la que extraer información útil . Utilice el análisis de datos para determinar cómo mínimamente entrenado usuarios finales pueden utilizar un sistema de base de nuevo desarrollo de una manera razonablemente eficaz . Interpretar la retroalimentación pertinente con el fin de aumentar la eficacia global de recuperación . Optar por una mayor oportunidad de interacción con el usuario . Control de retroalimentación pertinente para que las interacciones más eficientes y mantener o aumentar la eficacia de resultados de búsqueda .