Ranking (information retrieval)
ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳ ಹಿಂದಿನ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ/ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಭಾಗವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ (ಐಆರ್) ಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕವು ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಕೆಲವು ಮಾನದಂಡಗಳ ಪ್ರಕಾರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾದ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ "ಅತ್ಯುತ್ತಮ" ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮೊದಲೇ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಯಾಂಕವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹುಪಾಲು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪುಟ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಲ್ಪನೆಯು 1940 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಕಲ್ಪನೆಯು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು. 1941ರಲ್ಲಿ, ವಾಸ್ಸಿಲಿ ಲಿಯೊಂಟಿಫ್, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಇತರ ವಲಯಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೇಶದ ವಲಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. 1965ರಲ್ಲಿ, ಸಾಂಟಾ ಬಾರ್ಬರಾದಲ್ಲಿನ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಎಚ್ ಹಬ್ಬೆಲ್, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಜನರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ಗ್ಯಾಬ್ರಿಯಲ್ ಪಿನ್ಸ್ಕಿ ಮತ್ತು ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ ನಾರಿನ್ ಅವರು ನಿಯತಕಾಲಿಕಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದರು. ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಕಾಲಿಕಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದರೆ ಜರ್ನಲ್ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಅವರ ನಿಯಮವಾಗಿತ್ತು. ಕಾರ್ನೆಲ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಜಾನ್ ಕ್ಲೈನ್ಬರ್ಗ್ ಅವರು ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ಗೆ ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು, ಇದನ್ನು ಹೈಪರ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಇಂಡ್ಯೂಸ್ಡ್ ಟಾಪಿಕ್ ಸರ್ಚ್ ಅಥವಾ ಎಚ್ಐಟಿಎಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಇದು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು "ಹಬ್ಸ್" ಮತ್ತು "ಅಥಾರಿಟಿಸ್" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿತು. ಗೂಗಲ್ನ ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು 1998 ರಲ್ಲಿ ಗೂಗಲ್ನ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಸೆರ್ಗೆ ಬ್ರಿನ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾರಿ ಪೇಜ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಇದು ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ ಗೂಗಲ್ನ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಾನಗಳು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವೆಲ್ಲವೂ ಕೊಂಡಿಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಮಾದರಿಗಳು ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ಸರಳವಾದವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಸ್ಥಿರವಾದ k ಗೆ ಮೊದಲ k ಉನ್ನತ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನೇಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಗ್ರ 10 ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅನುಪಾತ. ಐಆರ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಮೂರು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದುಃ ಬೂಲಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಬಿಐಆರ್, ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳು. ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ವಿವಿಧ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ,). ಬೂಲಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಬೂಲಿಯನ್ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಬಿಐಆರ್ ಒಂದು ಸರಳ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಕ್ವೆರಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಬೀಜಗಣಿತದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ದಾಖಲೆಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಹೊರತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ (1) ಅನ್ನು ಪಡೆಯುವುದರಿಂದ ಅಥವಾ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ (0) ಅನ್ನು ಪಡೆಯದ ಕಾರಣ, ಅವುಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಯಾವುದೇ ವಿಧಾನವಿಲ್ಲ. ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮಾಡೆಲ್ ಬೂಲಿಯನ್ ಮಾದರಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪಡೆಯುವುದರಿಂದ, ಇದು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಹೊಂದಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮಾಡೆಲ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ ವಸ್ತುಗಳ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ತೂಕವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ದಾಖಲೆಗಳು ಇದ್ದರೆ ತೂಕಗಳು ಧನಾತ್ಮಕದಿಂದ (ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೆ) ಋಣಾತ್ಮಕ (ಸಾಟಿಯಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೆ) ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ಪದ ಆವರ್ತನ-ವಿಲೋಮ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಆವರ್ತನ (ಟಿಎಫ್-ಐಡಿಎಫ್) ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ತೂಕಗಳು ಪದಗಳಾಗಿವೆ (ಉದಾ. ಪದಗಳು, ಕೀವರ್ಡ್ಗಳು, ಪದಗುಚ್ಛಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ) ಮತ್ತು ಆಯಾಮಗಳು ಕಾರ್ಪಸ್ನೊಳಗಿನ ಪದಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ವೆರಿ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಕ್ವೆರಿ ವೇಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವೇಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ನಡುವಿನ ಕೊಸೈನ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕೊಸೈನ್ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಅಪೇಕ್ಷಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಥವಾ ಕ್ವೆರಿ ವೆಕ್ಟರ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಟಾಪ್ ಕೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಗಣಿತದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು 1960 ರಲ್ಲಿ ಮಾರನ್ ಮತ್ತು ಕುಹ್ನ್ಸ್ ಅವರು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು ಮತ್ತು ರಾಬರ್ಸ್ಟನ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರು ಇದನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಸ್ಪ್ಯಾಕ್ ಜೋನ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಿಲ್ಲೆಟ್ (1997) ಪ್ರಕಾರಃ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆಃ ಐಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಯಾವ ದಾಖಲೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತವಾಗಿ ಹೇಳಲು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಇದು ತುಂಬಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ (ಒಂದು ಘಟನೆಯು 0 ಪ್ರತಿಶತದಿಂದ 100 ಪ್ರತಿಶತದವರೆಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ). ಅಂದರೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಐಆರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂಶವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ದಾಖಲೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿವೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ದಾಖಲೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ "ಘಟನೆ" ಯು ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಯ ನಡುವಿನ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ಐಆರ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾದ ಮಿಸ್-ಆರ್-ಮ್ಯಾಚ್ ಮಾಪನವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೋಲಿಕೆಯ ತೀರ್ಪು ಪದದ ಆವರ್ತನದ ಮೇಲೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಕೇವಲ ಒಂದು ಪದವನ್ನು (ಬಿ) ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ (ಡಿಎಂ) ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತವೆಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪದವನ್ನು (ಬಿ) ಸಲ್ಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ (ಡಿಎಂ) ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ. ಮಾರನ್ ಮತ್ತು ಕುಹ್ನ್ರ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿದಂತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪದವನ್ನು (ಬಿ) ಸಲ್ಲಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ (ಡಿಎಂ) ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತವೆಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಗೆರಾರ್ಡ್ ಸಾಲ್ಟನ್ ಮತ್ತು ಮೈಕೆಲ್ ಜೆ. ಮೆಕ್ಗಿಲ್ ಅವರ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲತತ್ವವೆಂದರೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಪದಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದಾದರೆ, ಒಂದು ದಾಖಲೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲ ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅದನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಸಂಭಾವ್ಯ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬೂಲಿಯನ್ ಅಥವಾ ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರಮಗಳೆಂದರೆ ನಿಖರತೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಎಫ್-ಸ್ಕೋರ್. ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಲ್ಲದ ದಾಖಲೆಗಳ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾದ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಈ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು. ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ದಾಖಲೆಗಳ ಸೂಕ್ತ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಉನ್ನತ ಕೆ ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ದಾಖಲೆಗಳು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸೆಟ್ಗೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಖರತೆ-ಮರುಕಳಿಸುವ ವಕ್ರರೇಖೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಯೋಜಿಸಬಹುದು. ನಿಖರವಾದ ನಿಖರತೆಯು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳ ನಿಜವಾದ ಗುಂಪನ್ನು I ನಿಂದ ಸೂಚಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ದಾಖಲೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು O ನಿಂದ ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ ರಿಕಾಲ್ ರಿಕಾಲ್ ಎಂಬುದು ಐಆರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣತೆಯ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳ ನಿಜವಾದ ಗುಂಪನ್ನು I ನಿಂದ ಸೂಚಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ದಾಖಲೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು O ನಿಂದ ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ F1 ಸ್ಕೋರ್ F1 ಸ್ಕೋರ್ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಅಳತೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಇಬ್ಬರ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಅರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಪಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಆರ್ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಎಫ್-ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಪೇಜ್ ರ್ಯಾಂಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪೇಜ್ ರಾಂಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಲಿಂಕ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪುಟಕ್ಕೆ ಬರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಗಾತ್ರದ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕಾಗಿ ಪೇಜ್ ರಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಗಣನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ದಾಖಲೆಗಳ ನಡುವೆ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹಲವಾರು ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧಗಳಲ್ಲಿ ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪೇಜ್ ರಾಂಕ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಅಂದಾಜು ಪೇಜ್ ರಾಂಕ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸಂಗ್ರಹದ ಮೂಲಕ ಹಲವಾರು ಪಾಸ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆಃ ಅಂದರೆ. ಪುಟ ಯುಗೆ ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಮೌಲ್ಯವು ಸೆಟ್ ಬು (ಪುಟ ಯುಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಎಲ್ಲಾ ಪುಟಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸೆಟ್) ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಪುಟ ವಿಗೆ ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಪುಟ ವಿ ಯಿಂದ ಲಿಂಕ್ಗಳ ಎಲ್ (ವಿ) ಮೊತ್ತದಿಂದ ಭಾಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಿಟ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ನಂತೆಯೇ, ಪುಟಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹಿಟ್ಸ್ ಲಿಂಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಸಣ್ಣ ಉಪಗ್ರ್ಯಾಫ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (ಸಂಪೂರ್ಣ ವೆಬ್ ಗ್ರಾಫ್ಗಿಂತ) ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಸಬ್ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಹಬ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಧಿಕಾರಿಗಳಲ್ಲಿ ತೂಕದ ಪ್ರಕಾರ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪುಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಹ ನೋಡಿಃ ಶ್ರೇಯಾಂಕವನ್ನು ಕಲಿಕೆಃ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯ