1. MODELOS DE RECUPERACIÓN CLÁSICOS XIOMARA POSADA CAMILO BARRETO ROGER MOLINA FABIO ANGEL PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE COMUNICACIÓN Y LENGUAJE CARRERA DE CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN – BIBLIOTECOLOGÍA METODOS DE RECUPERACIÓN 2011

2. MODELO DE RECUPERACIÓN BOOLEANO El modelo booleano de recuperación de información está basado en la teoría de conjuntos y el algebra booleana. Este modelo de recuperación de información se centra en la manera como un usuario puede realizar la búsqueda de la información a través de un buscador utilizando operadores como (and, or, not). Para recuperar la información se deben utilizar términos o palabras clave del tema de investigación para así, de esta manera poder recuperar documentos que sean relevantes, de igual manera, es un método de fácil uso por parte del usuario. Por otra parte, el modelo booleano no tiene en cuenta la semántica de la información al realizar la consulta lo que dificulta la precisión en los documentos obtenidos. Por tal razón, se puede llegar a recuperar son datos o términos en vez de información relevante al tema de interés.

3. MODELO DE RECUPERACIÓN BOOLEANO – EJEMPLO: WINISIS

4. MODELO DE RECUPERACIÓN VECTORIAL Este modelo asigna un valor no binario llamado peso a las palabras clave encontradas durante la búsqueda en la colección de documentos, el cual va asignando un valor de acuerdo a las coincidencias que se obtienen entre los términos de la consulta y los documentos. Al final los documentos relevantes son aquellos que obtienen un mayor peso. El resultado es una matriz de términos y documentos que expresa la frecuencia de aparición de cada término en los documentos. Los documentos que se recuperan son ordenados de forma decreciente, siendo el primero el que más peso obtuvo, es decir, el que más coincidencias tiene entre las palabras clave y los términos del documento.

5. MODELO DE RECUPERACIÓN VECTORIAL – EJEMPLO: SCOPUS

6. MODELO DE RECUPERACION PROBABILISTICO Es un modelo clásico donde la base de su funcionamiento es el cálculo de la probabilidad de la relevancia de un documento a una pregunta específica realizada por el usuario. El modelo de recuperación probabilístico se basa en la equiparación probabilística, dados un documento y una pregunta, es posible calcular la probabilidad de que ese documento sea relevante para esa pregunta.

7. CARACTERÍSTICAS Se basa en que, dado un documento y una pregunta, es posible calcular la probabilidad de que ese documento sea relevante para esa pregunta. La probabilidad de los términos es independiente un término es independiente de los otros y los pesos asignados a los términos son binarios. los documentos no son elegidos aleatoriamente, sino que se eligen sobre la base de la equiparación con la pregunta —basado en el análisis de los términos contenidos en ambos—. Así, la idea de relevancia está relacionada con los términos de la pregunta que aparecen en el documento.

8. MODELO DE RECUPERACION PROBABILISTICO – EJEMPLO EBSCO

9. DIFERENCIA ENTRE MODELOS La diferenciaprincipalmenteradica en el nivel de complejidad de cadauno de ellos, siendo el booleanoel mássimple, teniendocomolimitante no reconoceraproximaciones. Los modelosprobabilísticos y vectorial se encuentran en un mismonivel de recuperación, sin embargo, el modelovectoriales el quemejoresresultadosarroja en la búsqueda. Se puededecirentonces, que el modelobooleanoesmás un recuperador de datos y los modelosvectorial y probabilístico son recuperadores de información.