Biblioteconomía
Existen diversos sistemas de clasificación que se utilizan, con el objetivo primario de organizar "físicamente" las colecciones de las bibliotecas en los estantes, siendo los más empleados el de Dewey o la Clasificación Decimal Universal en Europa, el sistema de Clasificación de la Biblioteca del Congreso de los Estados Unidos, BLISS, clasificación facetada de Ranganathan, Clasificación de Black para bibliotecas de odontología, etc. Mediante el empleo de estas clasificaciones, es posible asignar al material en forma individual y al organizarse en los estantes (ejemplo, un libro) un código numérico o alfanumérico que refleja su contenido (temas o materias), y que sirve para ubicar juntos en los estantes los materiales que tienen contenidos relacionados.
Aprendizaje de clasificación
Aprendizaje de clasificación o aprendizaje automático de clasificación (MLR, por sus siglas en inglés) es la aplicación de aprendizaje automático, típicamente supervisado, semisupervisado o aprendizaje reforzado en la construcción de modelos de clasificación para sistemas de recuperación de información. Los datos de entrenamiento consisten en listas de elementos con algún orden parcial especificado entre elementos en cada lista. Este orden es típicamente inducido por dar una puntuación numérica u ordinal o un juicio binario (p. ej., «relevante» o «no relevante») para cada elemento. El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentido.