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Einführung in die Informationswissenschaft

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Das probabilistische Modell<br />

Textstatistik<br />

• Das Modell geht davon aus, dass <strong>die</strong> Relevanz der e<strong>in</strong>zelnen<br />

Dokumente unabhängig vone<strong>in</strong>ander ist (<strong>die</strong>s erfordert das<br />

Bayessche Theorem)<br />

• „Relevanz“ muss unter Ausschluss des Nutzers def<strong>in</strong>iert werden,<br />

also ohne „Pert<strong>in</strong>enz“ (oder „Usefulness“ nach Robertson)<br />

• Sonst wäre das Modell nämlich faktisch falsch: E<strong>in</strong> Nutzer, der<br />

bereits n Dokumente erhalten hat, orientiert sich bei der<br />

Relevanze<strong>in</strong>schätzung des n+1sten Dokuments an den n<br />

vorangegangenen (e<strong>in</strong> Dokument, das weit oben platziert ist, hat<br />

größere Chancen, als relevant e<strong>in</strong>geschätzt zu werden, als e<strong>in</strong>es,<br />

das weiter unten gereiht ist)<br />

Stephen E. Robertson: The probability rank<strong>in</strong>g pr<strong>in</strong>ciple <strong>in</strong> IR. – In: Journal of Documentation 33 (1977),<br />

294-304.<br />

HHU Düsseldorf, WS 2004/05 <strong>E<strong>in</strong>führung</strong> <strong>in</strong> <strong>die</strong> <strong>Informationswissenschaft</strong> 276

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