Definition - CORI-Algorithmus (Ressourcenselektion mittels Bayesian Inference Network)

• Generalisierungen:
  • Phasen des brokerbasierten DIRs
  • Query Dispatching
• Involvierte Definitionen:
  • Belief
  • Term (Tokenization)
  • Index
  • IRS
  • DIR
• Veranstaltung: IR
• Referenz:
  • @wagenpfeil2024 (KE5, p. 8 f.)
  • Distributed Information Retrieval, p. 131 ff. - Callan
  • Comparing the Performance of Database Selection Algorithms, p. 2

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Definition: CORI-Algorithmus (Ressourcenselektion mittels Bayesian Inference Network)

Als CORI-Algorithmus bezeichnen wir einen Algorithmus der bei brokerbasierten IDR-Architekturen bei der Ressourcenselektion eingesetzt wird.

CORI nutzt ein Bayesian Inference Network, um den Belief - also, dass der durch die Query ausgedrückte Informationsbedarf durch die IRS-Ressource befriedigt wird - zu berechnen.

Dabei werden sowohl die Query als auch die IRS-Ressourcen durch Index-Terme repräsentiert:

• Ressource-Terme:
• Query-Terme:

Der Belief , also dass der Ressource-Term in der IRS-Ressource beobachtet wird, wird wie folgt approximiert:

wobei

• für die -te Collection und damit stellvertretend für steht,
• der Anzahl der Dokumente in entspricht, die enthalten,
• der Anzahl der Index-Terme in entspricht,
• der durchschnittlichen Anzahl Index-Terme in den Ressourcen entspricht,
• die Anzahl der Ressourcen ist,
• die Anzahl der Ressourcen ist, die enthalten,
• die minimale Belief-Komponente sei (typischerweise ).

Um schließlich die Wahrscheinlichkeit für die Query zu erhalten, können die der Query (mit ) unterschiedlich kombiniert werden, bspw. über das arithmetische Mittel.