В чем разница между логическими и вероятностными моделями ранжирования в поисковых системах?

Разница между логическими и вероятностными моделями ранжирования в поисковых системах заключается в подходе к оценке релевантности документов запросу. en.wikipedia.org www.bibliofond.ru

Логические модели, например булевская, ориентированы на поиск по тексту, где критерием релевантности служит соответствие результата поисковому запросу. www.bibliofond.ru Документ, имеющий совпадающие метаданные со значениями, заданными в запросе, будет считаться релевантным. www.bibliofond.ru Логическая модель извлекает только полные соответствия, она не решает проблему частичного сопоставления документов. en.wikipedia.org

Вероятностные модели предполагают, что наивысшая эффективность поиска достигается, когда подходящие по критерию присутствия ключевых слов документы ранжируются по убыванию вероятности их релевантности запросу. www.bibliofond.ru Для вычисления вероятности используется обучающая выборка, созданная человеком, или исходя из списка ключевых слов документа. www.bibliofond.ru

Таким образом, логическая модель фокусируется на точном соответствии, а вероятностная модель учитывает неопределённость процесса поиска, оценивая вероятность того, что документ будет иметь отношение к запросу. en.wikipedia.org