ClusteringLgica difusa

Se basa en proposiciones lgicas con valores de verdadero y falso, teniendo en cuenta la localizacin de la palabra en el documento.Establece consultas con frases normales, elimina signos de puntuacin, dejando las palabras que el sistema considera relevante.

El documento ms pertinente de bsqueda sera aquel que tenga representado todos los trminos de bsqueda, independientemente de donde se localice en el documento.Da un valor adecuado a la bsqueda dependiendo de los intereses del usuario.

Ponderacin de trminos

La tcnica de Stemming lo que pretende es eliminar las posibles confusiones semnticas que se puedan dar en la bsqueda de un conceptoEs un modelo probabilstico que permite las frecuencias de los trminos de bsqueda en los documentos recuperadosAlgoritmos utilizados para realizar la categorizacin (cluster): Algoritmo K-means, COBWEB, Algoritmo EMAlgoritmos utilizados para desechar prefijos y sufijos: Paice/Husk, S-stemmer / n-gramas, Tcnicas lingsticasAlgoritmo Gentico: es el que se ha utilizado para llevar a cabo este tipo de tcnicas de recuperacinRetroalimentacin por relevanciaStemmingTras determinar unos criterios de bsqueda y observar los documentos recuperados se vuelva a repetir nuevamente la consulta pero esta vez con los elementos interesantes, seleccionados de los documentos primeramente recuperados.Pretende obtener el mayor nmero de documentos relevantes tras establecer varias estrategias de bsqueda. Tcnicas de recuperacin de la Informacin