Relevance feedback
ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಕೆಲವು ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಒಂದು ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಹಿಂದಿನ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಮೂರು ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದುಃ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಸೂಚ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಕುರುಡು ಅಥವಾ "ಹುಸಿ" ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಕ್ಕೆ ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ದಾಖಲೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕರಿಂದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕರು (ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರು) ಒದಗಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ತೀರ್ಪುಗಳೆಂದು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೈನರಿ ಅಥವಾ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಬೈನರಿ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಒಂದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಥವಾ ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ಪ್ರಸ್ತುತವಲ್ಲ", "ಸ್ವಲ್ಪ ಪ್ರಸ್ತುತ", "ಸಂಬಂಧಿತ" ಅಥವಾ "ಬಹಳ ಪ್ರಸ್ತುತ") ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಳತೆಯ ಮೇಲಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ದಾಖಲೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯು ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನು ರಚಿಸಿದ ದಾಖಲೆಗಳ ಕಾರ್ಡಿನಲ್ ಆರ್ಡರಿಂಗ್ನ ರೂಪವನ್ನು ಸಹ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು; ಅಂದರೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನು ಫಲಿತಾಂಶದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವರೋಹಣ) ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಗೂಗಲ್ ತಮ್ಮ ಸರ್ಚ್ ಜಾಲತಾಣದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿರುವ ಸರ್ಚ್ ವಿಕಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ರೊಚಿಯೊ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಂತಹ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮೂಲ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು 2005 ರ ಸುಮಾರಿಗೆ ಜನಪ್ರಿಯವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ರಿಯಾಯಿತಿ ಸಂಚಯೀ ಲಾಭ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇತರ ಅಳತೆಗಳಲ್ಲಿ k ನಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ನಿಖರತೆ ಸೇರಿವೆ. ಅವರು ಯಾವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಕಳೆದ ಸಮಯದ ಅವಧಿ, ಅಥವಾ ಪುಟ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ರೋಲಿಂಗ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳಂತಹ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಸೂಚ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೂಚ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಒದಗಿಸಬೇಕಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಅನೇಕ ಸಂಕೇತಗಳಿವೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಿಂತ ಸೂಚ್ಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೆಂದರೆಃ ಬಳಕೆದಾರರು ಐಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವರ ಸ್ವಂತ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪೂರೈಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು (ಆಯ್ದ ದಾಖಲೆಗಳು) ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದು ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಹುಡುಕಾಟದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪೂರೈಸಿದೆ ಎಂಬುದರ ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೂಡೊ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸೂಡೊ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಇದನ್ನು ಬ್ಲೈಂಡ್ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಥಳೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಭಾಗವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರು ವಿಸ್ತೃತ ಸಂವಹನವಿಲ್ಲದೆ ಸುಧಾರಿತ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಗುಂಪನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುವುದು, ನಂತರ ಉನ್ನತ "ಕೆ" ಶ್ರೇಣಿಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತವೆಂದು ಭಾವಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಈ ಊಹೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲಿನಂತೆಯೇ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡುವುದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವೆಂದರೆಃ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ (ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಕೆ 10 ಮತ್ತು 50 ರ ನಡುವೆ ಇರುವ ಟಾಪ್ ಕೆ ಮಾತ್ರ). ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಟಿಎಫ್-ಐಡಿಎಫ್ ತೂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಂದ ಮೇಲಿನ 20-30 (ಸೂಚಕ ಸಂಖ್ಯೆ) ಪದಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ. ಕ್ವೆರಿ ಎಕ್ಸ್ಪ್ಯಾನ್ಷನ್ ಮಾಡಿ, ಈ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕ್ವೆರಿಗೆ ಸೇರಿಸಿ, ತದನಂತರ ಹಿಂದಿರುಗಿಸಿದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಈ ಕ್ವೆರಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ. (ಬಕ್ಲಿ ಮತ್ತು al.1995) ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಕಾರ್ನೆಲ್ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಂತಹ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಗಗಳು, TREC 4 ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹುಸಿ-ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಂತ್ರವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಜಾಗತಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪುರಾವೆಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಮೂಲಕ, ಆರಂಭಿಕ ಸುತ್ತಿನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಿದ ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮರುಪಡೆಯಬಹುದು. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನದ ಪರಿಣಾಮವು ಆಯ್ದ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ನಿಯಮಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಇದು ಟಿ. ಆರ್. ಇ. ಸಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಆದರೆ ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಪಾಯಗಳಿಲ್ಲದೇ ಇಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಯು ತಾಮ್ರದ ಗಣಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅಗ್ರ ಹಲವಾರು ದಾಖಲೆಗಳು ಚಿಲಿಯಲ್ಲಿನ ಗಣಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇದ್ದರೆ, ನಂತರ ಚಿಲಿಯ ದಾಖಲೆಗಳ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಚಲನೆ ಇರಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮೂಲ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸೇರಿಸಲಾದ ಪದಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಕುಸಿಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ, ವೆಬ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು ಅನೇಕವೇಳೆ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಹುಸಿ-ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಣಾ ಪದಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಹುಸಿ-ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸ್ಥಾನಿಕ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ಸ್ಥಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಪದಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸ್ಥಾನಿಕ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪದಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಪದಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪದಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಪದಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ಲೈಂಡ್ ಫೀಡ್ಬ್ಯಾಕ್ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಭಾಗವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕರು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮೂಲ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ತೂಕವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಆ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ರೊಚಿಯೊ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಸ್ಟೀಫನ್ ಬಟ್ಚರ್, ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಎಲ್. ಎ. ಕ್ಲಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡನ್ ವಿ. ಕಾರ್ಮಾಕ್ ಅವರ ಡೌಗ್ ಓರ್ಡ್ರ ಅಧ್ಯಾಯದಿಂದ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡ ಜಿಮ್ಮಿ ಲಿನ್ ಅವರ ಉಪನ್ಯಾಸದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು-ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು. ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಃ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು. ಎಂಐಟಿ ಪ್ರೆಸ್, ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್, ಮಾಸ್., 2010. ಅಂತರ್ಜಾಲ ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ zh: