ıllı Internet y Tecnologías de la Información (2018)

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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Red de inferencia : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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Las redes de inferencia forman una extensión del Modelo Probabilístico Tradicional empleado en inconvenientes de restauración de información. Estas resultan de enorme interés pues dejan estimar múltiples fuentes de patentiza (consultas precedentes, diferentes formulaciones de consultas, etcétera) en el momento de determinar la relevancia de un documento dada una solicitud de información.


Las probabilidades, conforme el enfoque epistemológico, se determinan atendiendo a un grado de confianza de que ocurra un acontecimiento determinado, cuya especificación puede estar carente de experimentación estadística. Las Redes de Inferencia son un modelo de restauración de información basado en las redes bayesianas y prosigue el enfoque epistemológico de la teoría de las probabilidades.


Las redes de inferencia son grafos cuyos nodos representan términos indizados, consultas y documentos. De cada documento sale un arco dirigido cara cada uno de ellos de los términos indizados que aparecen en él.

Red de Inferencia

Una variable azarosa asociada con un documento di representa el acontecimiento de observar dicho documento. La observación de un documento es la causa por la que medra el grado de confianza en las variables asociadas con sus términos indizados kii.


La variable azarosa asociada a una consulta del usuario q modela el acontecimiento de que la información requerida por la consulta haya sido lograda. La confianza en esta consulta está dependiendo de la confianza en los términos indizados que aparecen en exactamente la misma. En internet aparecen arcos dirigidos desde los términos indizados hasta las consultas en las que aparece (Figura dos).


Una simplificación de este modelo es cuando todas y cada una de las variables de la red son binarias. Normalmente esto facilita la labor de modelación y sostiene todas y cada una de las relaciones esenciales en el inconveniente de restauración de información.


Sea ?k=(k1,k2,...,kt)undefined el vector de los términos indizados, donde ki son variables azarosas binarias, dj una variable azarosa binaria asociada al documento y q una variable azarosa binaria asociada a la consulta, en las Redes de Inferencia el valor de relevancia de un documento dj es calculado como P(q?dj)undefined, en general:


P(q?dj)=???kP(q|?k)×P(?k|dj)×P(dj)undefined


Este resultado se consigue aplicando propiedades básicas de la probabilidad condicional y el Teorema de Bayes. En estas transformaciones se acepta que los acontecimientos de ocurrencia de un término en un documento son independientes. Por ese motivo se obtiene:


P(q?dj)=???kP(q|?k)×(??i|gi(?k)=1P(ki|dj)×??i|gi(?k)=0P(ki|dj))×P(dj)undefined


Debido al significado que tienen las probabilidades P(q|?k),P(?k|dj)yP(dj)undefined, se puede apreciar que las Redes de Inferencia recogen información realmente útil para las estrategias de restauración de información. Los nodos raíz de la red de inferencia no pueden derivar su probabilidad de ocurrencia de ningún otro. Como no existe ninguna patentiza para juzgar la probabilidad de ocurrencia de estos nodos, a ellos se debe asignar una distribución de probabilidad que en general se elige uniforme. Por poner un ejemplo, es frecuente la selección de la distribución P(dj)=1Nundefined donde N es la cantidad de documentos en el sistema.


Sin embargo una de las primordiales ventajas de las Redes de Inferencia es que las probabilidades de los nodos raíz se pueden asignar teniendo presente patentizas anteriores sobre el sistema.


Representación del modelo

Representación de los documentosVector binario que representa al conjunto de términos indexadosRepresentación de las consultasVector binario que representa al conjunto de términos que aparecen en la consultaPesosBinariosFrameworkTeoría de Probabilidades y particularmente las Redes BayesianasFunción de similitudP(q?dj)undefinedDependencia entre términosNoCombinando fuentes de evidencia

En la figura se muestra el nodo q como una consulta estándar que utiliza palabras claves, para la necesidad I de información del usuario. La consulta q1 es una consulta de tipo booleano para exactamente el mismo requerimiento de información. Si la red de inferencia está capacitada para modelar los dos géneros de consultas, entonces la información requerida puede ser modelada a través de un OR de q y q1. En un caso así la función de ranking es calculada de la próxima manera:


P(I?dj)=??kxP(I??k)×P(?k?dj)×P(dj)undefined


P(I?dj)=??kx(1-P(q¯??k)P(q1¯??k))×P(?k?dj)×P(dj)undefined


Lo como puede representar un incremento de la eficacia en comparación con logrado con cada uno de ellos de los nodos de la consulta separadamente.


El costo de computar una red de inferencia es exactamente el mismo de computar el modelo vectorial. Por lo general, los modelos basados en redes bayesianas no aportan un costo computacional significativo al cálculo de ranking, puesto que los grafos latentes no tienen ciclos, lo que hace que cualquier propagación en el grafo acíclico dirigido es proporcional a la cantidad de nodos.


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