informationretrievaltest

informationretrievaltest

Das ist ein Informationretrievaltest. Es ist aber kein Test, der die Effektivität des Retrievals in IR-Systemen misst. Dieser Test untersucht das Ranking-Verhalten.

Ein inverses Szenario wird bei der Wissensgewinnung aus Databases gebraucht. Hier wird in existierenden Datensammlungen nach pertinenten Regelmäßigkeiten gesucht. Dabei braucht zuerst nicht bekannt zu sein, welche Attribute der Datensätze zentral sind und welche nicht. Die Data-Mining-Verfahren sollen gerade das herausfinden. Allgemein lässt sich das so illustrieren: Knowledge Discovery in Databases (KDD) zeigt automatisierte Verfahren, mit denen Regelmäßigkeiten in Mengen von Datasets gefunden und in eine für Nutzer plastische Form gebracht werden.

Der Methodik eines Testes ist eine besondere Bedeutung beizumessen:
Testen oder nicht Testen? Sollte ein TEstdurchgeführt werden?
Welche Art von TESt? Ein Web Information retrieval test ist ein Spezialfall des Informationretrievaltest
Aber nicht nur die Linkstruktur unterscheidet Webdokumente von Dokumenten in Datenbanken des Deep Web
Verknüpfungen und Zitationen zwischen Dokumenten gibt es nicht erst mit dem WWW, sondern schon länger.

Während bei der Errechnung der Gewichte für Dokumentvektoren Termhäufigkeiten im Dokument benutzt werden können, sind Anfragen häufig so kurz, dass diese Möglichkeit praktisch wegfällt. Das gilt insbesondere für Queries, die in interaktiven Situationen gestellt werden. Dafür kann man aber die Nutzer fragen, wie zentral ein gefundenes Dokument für ihre Query ist, und aus diesen Relevanzurteilen Änderungen der Gewichte der Query errechnen.

Unser Kopf ist rund, damit der Informationretrievaltest die Richtung wechseln kann!

Informationretrievaltest oder kein Information retrieval test - das ist die Frage.

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