Das Relevanz Ranking lässt sich nach einer einfachen Formel berechnen. Schauen Sie sich dazu folgendes Beispiel an.
Gesucht sind Dokumente zum Thema "Tiere und Pflanzen in Korallenriffs" in einer großen biologischen Datenbank mit 1.000.000 Datensätzen.
Die Datenbank enthält
In dem folgenden Beispiel wurde mit dem sogenannten natürlichen Logarithmus (= zur Basis 2,718..) gearbeitet. Auf dem Taschenrechner die Taste ln.
| G = log(N/n) |
In diesem Beispiel:
Für jeden Datensatz, der einen oder mehrere der Suchtermini enthält, werden folgende Schwellenwerte berechnet:
| MAG = MMG |
a) 2 häufig vorkommende Termini (z.B. Tiere von Pflanzen)
| MAG = Summe der Gewichte beider Suchtermini |
b) 1 häufig vorkommender und 1 selten vorkommender Terminus (z.B. 'Tiere im Korallenriff')
| MAG = Gewicht des seltenen Suchterminus |
c) 2 selten vorkommende Suchtermini (z.B. 'Korallenriff und Seeanemone')
| MAG = Gewicht von einem der beiden Suchtermini |
| MAG = MMG / 2 |
Bezogen auf das Beispiel oben: "Tiere und Pflanzen in Korallenriffs": Es handelt sich um eine Suchformulierung mit mehr als 2 Suchtermini.
| MMG = 3,2 + 3,5 + 9,9 = 16,6 |
| MAG = MMG / 2 = 16,6 / 2 = 8,3 |
Folglich werden erst alle Treffer angezeigt,
Aufgabe von Informationsspezialisten ist es, bei der Erstellung von Informationssystemen auszuprobieren, nach welchen Vorgaben jeweils gewichtet werden soll. So wird man anders gewichten, je nachdem, ob man mehr Wert auf Recall oder auf Precision der Ergebnisse legt.
(Quelle: Stephen Walker; Richard M. Jones: Improving subject retrieval in online catalogues 1. - London : The British Library Board, 1987. - (British Library research paper ; 24). - Kap. 6.5.3., S. 80-82)
Stand: 27. Januar 2103