Разница между логическими и вероятностными моделями ранжирования в поисковых системах заключается в подходе к оценке релевантности документов запросу. 14

Логические модели, например булевская, ориентированы на поиск по тексту, где критерием релевантности служит соответствие результата поисковому запросу. 4 Документ, имеющий совпадающие метаданные со значениями, заданными в запросе, будет считаться релевантным. 4 Логическая модель извлекает только полные соответствия, она не решает проблему частичного сопоставления документов. 1

Вероятностные модели предполагают, что наивысшая эффективность поиска достигается, когда подходящие по критерию присутствия ключевых слов документы ранжируются по убыванию вероятности их релевантности запросу. 4 Для вычисления вероятности используется обучающая выборка, созданная человеком, или исходя из списка ключевых слов документа. 4

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. 1