Методические указания по изучению дисциплины "Мировые информационные ресурсы" для студентов специальностей «Прикладная информатика (в экономике)»

i
W
. Результаты поиска 
располагаются в порядке уменьшения весов совпавших терминов [, , ].
Несмотря на описанные недостатки, булева модель поиска широко применяет-
ся в современных ИПС из-за простоты ее реализации.
1.2. Функции подобия "документ-запрос"
Негативные свойства, характерные для булевого алгоритма поиска, обусловле-
ны употреблением в запросе логических операторов, приводящих к жестким услови-
ям поиска. Одним из решений этой проблемы является отказ от их использования и, 
как следствие, разработка каких-либо других алгоритмов поиска.
Многие современные ИПС реализуют модели поиска информации, основанные 
на вычислении мер близости документов и запросов []. ИПЯ, используемые в таких 
1
Ранжирование – упорядочение результатов поиска по некоторому критерию соответствия их инфор-
мационной потребности пользователя.
6

---

моделях, называются языками типа "найти похожее" (языки типа "Like This"). В этих 
языках необязательно формулировать запросы с помощью булевых операторов. 
Для вычисления меры подобия документов и запросов существует более трид-
цати различных алгоритмов [, ]. На сегодняшний день используется лишь несколько 
из них. Мы рассмотрим четыре алгоритма []:
−
расширенного булевого поиска,
−
наибольшего цитирования,
−
IDF
TF
×
алгоритм,
−
расширенный векторный алгоритм поиска.
Алгоритмы расширенного булевого поиска и наибольшего цитирования основа-
ны на метаинформации гипертекстовых страниц.
IDF
TF
×
алгоритм использует 
статистические частотные оценки встречаемости терминов. Расширенный вектор-
ный алгоритм работает как с частотными оценками, так и с гипертекстами.
Прежде всего введем некоторые обозначения: