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Relevância dos resultados
Quanto maior for a relevância da busca com
os resultados exibidos, maior a probabilidade
do resultado ser a resposta que o usuário
procura.
O Google utiliza aproximadamente 200
variáveis no seu algoritmo para o cálculo da
relevância.
O internauta realiza a busca por uma palavrachave, o Google calcula quais os sites de seus
índices retornam para a palavra-chave
procurada. Assim ele irá retornar os sites
mais relevantes à pesquisa efetuada.
-

-

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Algoritmos de procura precisos e eficientes;
Calcula uma pontuação para cada documento
que corresponda a uma determinada consulta
e retorna a maioria dos documentos
relevantes classificados por essa pontuação;
Suporta vários tipos de consulta
(PhraseQuery, WildcardQuery, RangeQuery, Fu
zzyQuery, BooleanQuery e outros);
Permite a procura e indexação
simultaneamente.
Indexando uma base:
Criando a consulta:
Imprimindo a consulta:
Score = Sum_t (tf_q * idf_t / norm_q * tf_d *
idf_t / norm_d_t * boost_t) * coord_t;
idf_t = log(numDocsIndex/docFreq_t + 1) + 1.0;
norm_q = sqrt(sum_t((tf_q * idf_t) ^ 2));

Em resumo, o Score baseia-se em freqüência e
duração do termo no documento.

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Relevância busca resultados

  • 2. Quanto maior for a relevância da busca com os resultados exibidos, maior a probabilidade do resultado ser a resposta que o usuário procura.
  • 3. O Google utiliza aproximadamente 200 variáveis no seu algoritmo para o cálculo da relevância. O internauta realiza a busca por uma palavrachave, o Google calcula quais os sites de seus índices retornam para a palavra-chave procurada. Assim ele irá retornar os sites mais relevantes à pesquisa efetuada.
  • 4.
  • 5. - - - Algoritmos de procura precisos e eficientes; Calcula uma pontuação para cada documento que corresponda a uma determinada consulta e retorna a maioria dos documentos relevantes classificados por essa pontuação; Suporta vários tipos de consulta (PhraseQuery, WildcardQuery, RangeQuery, Fu zzyQuery, BooleanQuery e outros); Permite a procura e indexação simultaneamente.
  • 6.
  • 8.
  • 11.
  • 12. Score = Sum_t (tf_q * idf_t / norm_q * tf_d * idf_t / norm_d_t * boost_t) * coord_t; idf_t = log(numDocsIndex/docFreq_t + 1) + 1.0; norm_q = sqrt(sum_t((tf_q * idf_t) ^ 2)); Em resumo, o Score baseia-se em freqüência e duração do termo no documento.