b'\n_START_ARTICLE_\nModelo booleano\n_START_PARAGRAPH_\nEl Modelo Booleano de recuperaci\xc3\xb3n de informaci\xc3\xb3n(MRIB)\xe2\x80\x8b es uno de los modelos cl\xc3\xa1sicos de recuperaci\xc3\xb3n de informaci\xc3\xb3n(RI) y, al mismo tiempo, el primero y m\xc3\xa1s adoptado.Es usado por varios sistemas de RI en estos d\xc3\xadas.\n_START_SECTION_\nEjemplo\n_START_PARAGRAPH_\nSea el conjunto de documentos originales (reales) en idioma ingl\xc3\xa9s , por ejemplo:_NEWLINE_O = {O\xe2\x82\x81, O\xe2\x82\x82, O\xe2\x82\x83}_NEWLINE_donde_NEWLINE_O\xe2\x82\x81 = Principio de Bayes: El principio que, en la estimaci\xc3\xb3n de un par\xc3\xa1metro, pudiera inicialmente suponer que cada posible valor tiene igual probabilidad (una distribuci\xc3\xb3n uniforme)._NEWLINE_O\xe2\x82\x82 = Teor\xc3\xada de la decisi\xc3\xb3n Bayesiana: Una teor\xc3\xada matem\xc3\xa1tica de toma de decisiones, la cual supone utilidad y funciones de probabilidad, y de acuerdo con el acto de ser elegido es el acto de Bayes, por ejemplo: uno con la mayor Utilidad Subjetiva Esperada. Si uno tuvo tiempo ilimitado y un poder de calcular con el cual hacer cada decisi\xc3\xb3n, este procedimiento ser\xc3\xa1 la mejor v\xc3\xada para hacer cualquier decisi\xc3\xb3n._NEWLINE_O\xe2\x82\x83 = Epistemolog\xc3\xada Bayesiana\xc2\xa0: Una teor\xc3\xada filos\xc3\xb3fica la cual sostiene que el estatus epist\xc3\xa9mico de una proposici\xc3\xb3n (ejemplo: que tan bien provista o establecida est\xc3\xa1) est\xc3\xa1 mejor medido por una probabilidad y que la v\xc3\xada verdadera para revisar esta probabilidad est\xc3\xa1 dada por la condicionante Bayesiana o por procedimientos similares. Un epistem\xc3\xb3logo Bayesiano utilizar\xc3\xada una probabilidad para definir, y explorar la relaci\xc3\xb3n entre, conceptos como estatus epist\xc3\xa9mico, soporte o poder explicativo._NEWLINE_Sea el conjunto T de t\xc3\xa9rminos:_NEWLINE_T = {t\xe2\x82\x81 = Principio de Bayes, t\xe2\x82\x82 = probabilidad, t\xe2\x82\x83 = toma de decisi\xc3\xb3n, t\xe2\x82\x84 = Epistemolog\xc3\xada Bayesiana}_NEWLINE_Entonces, el conjunto D de documentos es como sigue:_NEWLINE_D = {D\xe2\x82\x81, D\xe2\x82\x82, D\xe2\x82\x83}_NEWLINE_donde_NEWLINE_D\xe2\x82\x81 = {Principio de Bayes, probabilidad}_NEWLINE_D\xe2\x82\x82 = {probabilidad, toma de decisi\xc3\xb3n}_NEWLINE_D\xe2\x82\x83 = {probabilidad, Epistemolog\xc3\xada Bayesiana}_NEWLINE_Sea la consulta Q:_NEWLINE_Q = probabilidad AND toma de decisi\xc3\xb3n_NEWLINE_1. Primeramente, los siguientes conjuntos S\xe2\x82\x81 y S\xe2\x82\x82 de documentos D\xe1\xb5\xa2 son obtenidos (recuperados):_NEWLINE_S\xe2\x82\x81 = {D\xe2\x82\x81, D\xe2\x82\x82, D\xe2\x82\x83}_NEWLINE_S\xe2\x82\x82 = {D\xe2\x82\x82}_NEWLINE_2. Finalmente, los siguientes documentos D\xe1\xb5\xa2 son recuperados en respuesta a Q:{D\xe2\x82\x81, D\xe2\x82\x82, D\xe2\x82\x83} INTERSECTION {D\xe2\x82\x82} = {D\xe2\x82\x82}_NEWLINE_Esto significa que el documento original O\xe2\x82\x82 (correspondiente a D\xe2\x82\x82) es la respuesta a Q._NEWLINE_Obviamente, si hay m\xc3\xa1s de un documento con la misma representaci\xc3\xb3n, cada documento es recuperado. Dichos documentos son, en el MRIB, indistinguibles (o en otras palabras, equivalentes).\n_START_SECTION_\nEstructuras de datos y algoritmos\n_START_PARAGRAPH_\nDesde un puro y formal punto de vista matem\xc3\xa1tico, el MRIB es directo. Desde un punto de vista pr\xc3\xa1ctico, de cualquier manera, varios problemas pueden ser resueltos relacionando algoritmos con estructuras de datos, como son por ejemplo, la elecci\xc3\xb3n de t\xc3\xa9rminos (manual, autom\xc3\xa1tica o ambas), lematizaci\xc3\xb3n, tabla hash, estructura de \xc3\xadndices invertidos , y mucho m\xc3\xa1s.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nConjuntos Hash\n_START_PARAGRAPH_\nOtra posibilidad es el uso de Conjuntos Hash.Cada documento es representado por una tablas hash, la cual contiene cada t\xc3\xa9rmino del documento. Desde que el tama\xc3\xb1o de la tabla hash crece y decrece en tiempo real con adici\xc3\xb3n y eliminaci\xc3\xb3n de t\xc3\xa9rminos, cada documento ocupar\xc3\xa1 mucho menos espacio en memoria.De cualquier manera, tendr\xc3\xa1 una ca\xc3\xadda de rendimiento porque las operaciones son m\xc3\xa1s complejas que con vectores de bits.En el peor caso el rendimiento puede bajar desde O(n) hasta O(n\xc2\xb2).En el caso promedio, la ca\xc3\xadda del rendimiento no ser\xc3\xa1 mucho peor que con vectores de bits y el espacio usado es mucho m\xc3\xa1s eficiente.'