Modelos de recuperación de la información

Modelos basados en la lógica difusa

Como el echo de tener que realizar una estimación inicial de pesos en los modelos basados en probabilidades los hace más complejos y por tanto menos llamativos para su uso, el modelo de lógica difusa no asigna el peso (en este caso llamado grado de pertenencia) en un primer momento.

Si seguimos comparando el modelo probabilístico con el modelo basado en lógica difusa, el resultado al cálculo de las últimas probabilidades que nos devuelve el modelo para el caso de que unos términos se encuentren en el documento se utilizan los documentos relevantes y no relevantes. Sin embargo en el modelo de lógica difusa, cuando se realiza la equiparación en lugar de realizar el cálculo como en el modelo probabilístico, ahora se define teniendo en cuenta el grado de pertenencia de los términos. Por tanto en este casi si el grado de pertenencia es elevado aumenta la posibilidad de que ese término esté en el documento con un mayor grado de relevancia.

Como ventaja adicional para este modelo, el uso de los modelos borrosos es muy recomendable para resolver problemas de incompletitud e imprecisión en el indexado de documentos.

Esta página ha sido desarrollada para una asignatura de Ingeniería Informática de la Universidad Carlos III de Madrid, en concreto, Recuperación y Acceso a la Información.

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