Precisión y recuperación en la recuperación de información

Los sistemas de información se pueden medir con dos métricas: precisión y recuperación. Cuando un usuario decide buscar información sobre un tema, la base de datos total y los resultados a obtener se pueden dividir en 4 categorías:

  1. Relevante y Recuperado
  2. Relevante y No Recuperado
  3. No relevante y recuperado
  4. No relevante y no recuperado

Los elementos relevantes son aquellos documentos que ayudan al usuario a responder a su pregunta. Los elementos no relevantes son elementos que no proporcionan información realmente útil. Para cada elemento hay dos posibilidades, puede ser recuperado o no recuperado por la consulta del usuario. La precisión se define como la relación entre el número de documentos relevantes y recuperados (número de elementos recuperados que son realmente útiles para el usuario y coinciden con su necesidad de búsqueda) y el número total de documentos recuperados de la consulta.

La recuperación se define como la relación entre la cantidad de documentos relevantes recuperados (la cantidad de elementos recuperados que son relevantes para el usuario y coinciden con sus necesidades) y la cantidad de posibles documentos relevantes (la cantidad de documentos relevantes en la base de datos). La precisión mide uno aspecto de la sobrecarga de recuperación de información para un usuario asociado con una búsqueda particular. Si una búsqueda tiene una precisión del 85 por ciento, entonces el 15 (100-85) por ciento del esfuerzo del usuario es sobrecargar la revisión de elementos no relevantes.

La recuperación mide en qué medida un sistema que procesa una consulta en particular puede recuperar los elementos relevantes que el usuario está interesado en ver. La recuperación es un concepto muy útil, pero debido a que el denominador no es calculable en los sistemas operativos. Si el sistema da a conocer el conjunto total de elementos relevantes en la base de datos, la recuperación puede hacerse calculable.

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por MugdhaBehere y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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