Grow up precision recall relationship curve in IR system using GP and fuzzy optimization in optimizing the user query
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F07%3A00021213" target="_blank" >RIV/61989100:27240/07:00021213 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Grow up precision recall relationship curve in IR system using GP and fuzzy optimization in optimizing the user query
Popis výsledku v původním jazyce
An information retrieval (IR) system (IRs) (search engine) is said to be efficient, to the degree that always evaluates each object in the information base (database, document base, web,...) like the expert. The ability of IRs's is to retrieve mostly allrelevant objects (measured by the recall), and only the (most) relevant objects (measured by the precision) from the collection queried. Recall and precision measures provide the classical measure of the retrieval efficiency. They measure the degree towhich the query answer (the set of documents that retrieved by IRs as response to the user query). Where, the query answer is the set of relevant documents in the information based queried. Retrieving most relevant documents to the user query in IRs wasone of the most important methods of World Wide Web (WWW) search engines used in the world now.
Název v anglickém jazyce
Grow up precision recall relationship curve in IR system using GP and fuzzy optimization in optimizing the user query
Popis výsledku anglicky
An information retrieval (IR) system (IRs) (search engine) is said to be efficient, to the degree that always evaluates each object in the information base (database, document base, web,...) like the expert. The ability of IRs's is to retrieve mostly allrelevant objects (measured by the recall), and only the (most) relevant objects (measured by the precision) from the collection queried. Recall and precision measures provide the classical measure of the retrieval efficiency. They measure the degree towhich the query answer (the set of documents that retrieved by IRs as response to the user query). Where, the query answer is the set of relevant documents in the information based queried. Retrieving most relevant documents to the user query in IRs wasone of the most important methods of World Wide Web (WWW) search engines used in the world now.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/1ET100300414" target="_blank" >1ET100300414: Inteligentní metody pro zvýšení spolehlivosti elektrických sítí</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
NEURAL NETWORK WORLD
ISSN
1210-0552
e-ISSN
—
Svazek periodika
17
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
15
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000249076100004
EID výsledku v databázi Scopus
—