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Publikationsart: Artikel
Autor(en): Michael Seadle
Titel: Bayesian indexing – the next craze in search algorithms?
Erschienen in: Library Hi Tech 17 (4)
S. 336-337
http://www.emeraldinsight.com
ISSN: 0737-8831
DOI: 10.1108/07378839910733886
Erstveröffentlichung: 1999
Einreichung: 04.10.2007
Veröffentlichung auf edoc: 04.10.2007
Status: published
peer_reviewed
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10080233)
Fachgebiet(e): Bibliotheks- und Informationswissenschaft
Schlagwörter (eng): Bayesian statistics, Heuristics, Indexing
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Philosophische Fakultät I
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Abstract (eng):
Bayes’ theorem is about updating assumptions. It provides a mathematical basis for a heuristic search algorithm. A system using such an algorithm could make a kind of “best guess” about what the query is likely to mean. Some disadvantages include the need for more individualized information, a possible tendency to focus on a limited set of works, and the potential for encouraging slopping searching. The literature on heuristic systems is already substantial, and is relevant to all of us in the library and information field.
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