Systèmes d'information de récupération de travail (IR) comme des outils d'entrée de requête et de l'information de retour en sortie. Un exemple d' IR moderne est le moteur de recherche . Le terme « retour de pertinence » a été introduit il ya plus de vingt ans comme un moyen pour désigner un processus automatique . Le système développé impliqué formulations requête suivante fonctionnement initial de récupération . Types de retour de pertinence peuvent comprendre que ce qui est explicite, implicite et pseudo ou ce qui peut être classé comme réaction aveugle. Systèmes de recherche d' information s'engager systèmes de retour de pertinence afin de pouvoir utiliser les résultats de certaines requêtes afin d'évaluer leur adéquation globale . Instructions
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comprendre les deux techniques IR communs , utilisés par la plupart des systèmes modernes. Le premier est le processus découlant , ce qui implique la suppression de suffixes de mots de base . Par exemple, " aider ", " assistance " et " aide " seraient tous dénommés «aider» . Les systèmes qui utilisent découlant exigeraient que tous les mots sont découlaient avant indexation. L'autre technique courante IR utilise des mots couramment trouvés dans les documents utilisés dans ce qu'on appelle les «listes d'arrêt . " Des mots comme «et», «a» et «mais» comprennent généralement plus de cette liste.
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évaluer et de comparer les systèmes IR pour déterminer qui serait le mieux à cet effet. Consulter précision et de rappel dans un ensemble donné de documents extraits . Déterminer le niveau de pourcentage de précision. Décidez du niveau de rappel par le pourcentage de documents pertinents qui ont été récupérés .
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appliquer d'autres aspects d'évaluation tels que la façon dont le système répond à la requête, la rapidité avec laquelle elle satisfait la requête, ce qui ressources qu'il exige et combien il est facile pour les utilisateurs d'obtenir des réponses .
4 expériences de conduite

en utilisant des termes de recherche variés et les chaînes de mots dans l' IR . Prenez note des temps de réponse et des données récupérées. Gardez ajustant la recherche par mots terme tout au long de l'expérience dans différents RI . Examiner les dossiers afin de déterminer quels travaux RI mieux. Essayez étudier et d'enquêter sur la façon dont les utilisateurs expérimentés adapter les techniques de recherche en utilisant les systèmes de recherche des moteurs de recherche en ligne traditionnels. Ont plus d'utilisateurs novices trouver des façons d'intégrer de nouveaux termes de recherche dans la même expérience . Inclure différents types de RI .
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Créer une expérience dans laquelle toutes les matières des utilisateurs tentent le même moteur de recherche de récupération exacte avec la même collection de documents (comme un groupe d'articles d'un journal ) . Demandez aux utilisateurs de réaliser les mêmes recherches contre les mêmes sujets dans les mêmes délais .
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comparer les résultats de toutes les expériences menées . Faire des grilles, des tableaux et des graphiques pour afficher les données trouvées. Cela fournira un outil visuel à partir de laquelle de glaner des informations utiles . Utilisez l'analyse des données pour déterminer comment minimalement formé les utilisateurs finaux peuvent utiliser un système de base nouvellement développé d'une manière raisonnablement efficace . Interpréter le retour de pertinence afin d' accroître l'efficacité globale de récupération . Optez pour une possibilité accrue d' interaction de l'utilisateur . Contrôler le retour de pertinence pour rendre les interactions plus efficaces et de maintenir ou d'augmenter efficacité de la recherche de résultats.