b"\n_START_ARTICLE_\nModel boole\xc3\xa0\n_START_PARAGRAPH_\nEl model boole\xc3\xa0 de\xc2\xa0recuperaci\xc3\xb3 d'informaci\xc3\xb3\xc2\xa0(MBRI) \xc3\xa9s un model de recuperaci\xc3\xb3 d'informaci\xc3\xb3 cl\xc3\xa0ssic (RI) i, alhora, el primer i m\xc3\xa9s adoptat. \xc3\x89s un model utilitzat per molts sistemes de recuperaci\xc3\xb3 d'informaci\xc3\xb3 d'avui dia.\n_START_SECTION_\nExemple\n_START_PARAGRAPH_\nEl conjunt de documents de l'original (real), per exemple_NEWLINE_O = {O1, O2, O3}_NEWLINE_on_NEWLINE_O1 = Principi de Bayes: el principi que, calculant un par\xc3\xa0metre, inicialment hauria d'assumir que cada valor possible t\xc3\xa9 probabilitat igual (una distribuci\xc3\xb3 pr\xc3\xa8via uniforme)._NEWLINE_O2 = Teoria de la Decisi\xc3\xb3 Bayesiana: una teoria matem\xc3\xa0tica de la presa de decisions que suposa funcions d'utilitat i de probabilitat, i segons la qual l'acte de ser elegit \xc3\xa9s l'acte de Bayes, \xc3\xa9s a dir, el de m\xc3\xa9s utilitat esperada subjectivament. Si un tingu\xc3\xa9s temps il\xc2\xb7limitat i la pot\xc3\xa8ncia de c\xc3\xa0lcul amb la qual prendre cada decisi\xc3\xb3, aquest procediment seria la millor manera de prendre-la._NEWLINE_O3 = Epistemology\xc2\xa0bayesiana: una teoria filos\xc3\xb2fica que sost\xc3\xa9 que l'estat epist\xc3\xa8mic d'una proposici\xc3\xb3 (\xc3\xa9s a dir com de b\xc3\xa9 provada o ben establerta que \xc3\xa9s) es mesura millor per una probabilitat i que la forma correcta de revisar aquesta probabilitat ve donada per el condicionament bayesi\xc3\xa0 o procediments similars. Un epistem\xc3\xb2leg bayesi\xc3\xa0 faria servir la probabilitat per definir, i per explorar la relaci\xc3\xb3 entre, conceptes com ara l'estat epist\xc3\xa8mic, suport o poder explicatiu._NEWLINE_Deixeu que el conjunt T de termes sigui:_NEWLINE_T = {t1 = Principi de Bayes', t2 = probabilitat, t3 = presa de decisi\xc3\xb3, t4 = epistemologia bayesiana}_NEWLINE_Llavors, el conjunt D dels documents queda de la seg\xc3\xbcent manera:_NEWLINE_D = {D1, D2, D3}_NEWLINE_on_NEWLINE_D1 = {Principi de Bayes, probabilitat}_NEWLINE_D2 = {probabilitat, presa de decisi\xc3\xb3}_NEWLINE_D3 = {probabilitat, epistemologia bayesiana}_NEWLINE_Deixeu que la consulta Q sigui:_NEWLINE_Q = probabilitat I presa de decisi\xc3\xb3_NEWLINE_1. En primer lloc, els conjunts seg\xc3\xbcents S1 i S2 de documents Di s\xc3\xb3n obtinguts (recuperats):_NEWLINE_S1 = {D1, D2, D3}_NEWLINE_S2 = {D2}_NEWLINE_2. Finalment, els documents seg\xc3\xbcents Di s\xc3\xb3n recuperats dins la resposta de Q: {D1, D2, D3} INTERSECCI\xc3\x93 {D2} = {D2}_NEWLINE_Aix\xc3\xb2 significa que el document original O2 (corresponent a D2) \xc3\xa9s la resposta a Q._NEWLINE_Evidentment, si hi ha m\xc3\xa9s d'un document amb la mateixa representaci\xc3\xb3, cada document ser\xc3\xa0 recuperat. Aquests documents s\xc3\xb3n, en el RIB (recuperaci\xc3\xb3 d'informaci\xc3\xb3 booleana), indistingibles (o, en altres paraules, equivalents).\n_START_SECTION_\nEstructures de dades i algoritmes\n_START_PARAGRAPH_\nDes d'un punt de vista matem\xc3\xa0tic formal pur, el MBRI \xc3\xa9s senzill. Des d'un punt de vista pr\xc3\xa0ctic, tanmateix, s'han de resoldre diversos problemes addicionals que es relacionen amb els algoritmes i les estructures de dades, com ara, per exemple, l'elecci\xc3\xb3 dels termes (selecci\xc3\xb3 manual o autom\xc3\xa0tica o tots dos), stemming, taules de valors, fitxers d'arxiu invertits, etc.\n_START_SECTION_\nConjunts de valors\n_START_PARAGRAPH_\nUna altra possibilitat \xc3\xa9s per utilitzar taules de valors. Cada document \xc3\xa9s representat per una taula que cont\xc3\xa9 cada terme sol d'aquell document.\xc2\xa0Des que la mida de la taula de valors augmenta i disminueix en temps real amb l'addici\xc3\xb3 i eliminaci\xc3\xb3 de termes, cada document ocupar\xc3\xa0 molt menys espai a la mem\xc3\xb2ria. No obstant aix\xc3\xb2, tindr\xc3\xa0 una desacceleraci\xc3\xb3 en el rendiment, ja que les operacions s\xc3\xb3n m\xc3\xa9s complexes que amb vectors de bits. En el pitjor dels casos el rendiments es pot degradar d'O (n) a O (n 2). En el cas intermedi, l'alentiment del rendiment no ser\xc3\xa0 molt pitjor que en els vectors de bits i l'\xc3\xbas d'espai \xc3\xa9s molt m\xc3\xa9s eficient."