Рейтинг (інформаційний пошук)
Рейтинг результатів запиту є однією з основних задач інформаційного пошуку (ІП), яка є науковою та інженерною дисципліною яка використовується пошуковими системами. Для заданого запиту  і колекції документів , які відповідають запиту, задача полягає у присвоєнні рейтингу цим документів, тобто потрібно відсортувати, документи в  відповідно до певного критерію, так, щоб «найкращі» результати з'являться на початку списку результатів, який відображається користувачу. У класичному варіанті критерії рейтингу формулюються у термінах релевантності документів відповідно до інформаційної потреби, яка виражена у запиті.

Рейтинг часто зводиться до розрахунку числових балів для пар запит-документ. Для цього використовується базова функція ранжирування — це може бути косинус подібності між векторами tf-idf, які відповідають запиту і документу у векторній моделі, бали в  або ймовірності у ймовірнісній моделі інформаційного пошуку. Потім рейтинг може бути розрахований шляхом сортування документів у порядку зменшення балів. Іншій підхід полягає у визначенні функції оцінки на парі документів , яка приймає позитивне значення тоді і тільки тоді, коли  більш релевантний запиту, ніж , і використати цю інформацію для сортування.

Функції ранжирування оцінюються різними методами. Один з найпростіших — це визначити влучність перших k найвищих результатів для деяких фіксованих k. Наприклад, це може бути частка 10 найкращих результатів, які є релевантними, в середньому за багатьма запитами.

Часто обчислення функцій ранжирування можна спростити, скориставшись тим, що має значення тільки відносний порядок балів, а не їхня абсолютна величина. Тому, терміни чи чинники, незалежні від документа, можна вилучити, а терміни чи чинники, які не залежать від запиту, можуть бути попередньо обчислені та збережені разом із документом.

Примітки

Див. також 
 Навчання ранжуванню — застосування машинного навчання до задачі ранжування

Рейтинг
Рейтинг результатів запиту є однією з основних задач інформаційного пошуку ( ІП ) , яка є науковою та інженерною дисципліною яка використовується пошуковими системами . Для заданого запиту і колекції документів , які відповідають запиту , задача полягає у присвоєнні рейтингу цим документів , тобто потрібно відсортувати , документи в відповідно до певного критерію , так , щоб « найкращі » результати з'являться на початку списку результатів , який відображається користувачу . У класичному варіанті критерії рейтингу формулюються у термінах релевантності документів відповідно до інформаційної потреби , яка виражена у запиті . Рейтинг часто зводиться до розрахунку числових балів для пар запит - документ . Для цього використовується базова функція ранжирування — це може бути косинус подібності між векторами tf-idf , які відповідають запиту і документу у векторній моделі , бали в або ймовірності у ймовірнісній моделі інформаційного пошуку . Потім рейтинг може бути розрахований шляхом сортування документів у порядку зменшення балів . Іншій підхід полягає у визначенні функції оцінки на парі документів , яка приймає позитивне значення тоді і тільки тоді , коли більш релевантний запиту , ніж , і використати цю інформацію для сортування . Функції ранжирування оцінюються різними методами . Один з найпростіших — це визначити влучність перших k найвищих результатів для деяких фіксованих k . Наприклад , це може бути частканайкращих результатів , які є релевантними , в середньому за багатьма запитами . Часто обчислення функцій ранжирування можна спростити , скориставшись тим , що має значення тільки відносний порядок балів , а не їхня абсолютна величина . Тому , терміни чи чинники , незалежні від документа , можна вилучити , а терміни чи чинники , які не залежать від запиту , можуть бути попередньо обчислені та збережені разом із документом . Примітки Див . також Навчання ранжуванню — застосування машинного навчання до задачі ранжування Рейтинг