Mis on juhuslikkusest kõrvalekaldumise mudelid?

Divergence from Randomness mudelid on informatsiooniotsingu klass, mis hindab dokumentide asjakohasust, lähtudes terminite jaotuse kõrvalekaldest juhuslikust jaotusest. Idee on see, et olulised terminid esinevad dokumendis sagedamini, kui juhusliku jaotuse korral oodatakse, ning seda kõrvalekallet (divergentsi) kasutatakse järjestamisel.

Näiteks kasutavad Divergence From Randomness (DFR) mudelid statistilisi mõõtmeid, näiteks tõenäosust, et termin ilmub dokumendis juhusliku jaotuse korral, ning võrdlevad seda tegeliku sagedusega. Mida suurem kõrvalekalle, seda olulisem on termin dokumendi jaoks.

See võimaldab täpsemalt hinnata relevantsust, arvestades sõnade jaotuse statistikat, mitte ainult lihtsat sagedust või TF-IDF.