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Es wird angenommen, dass in Information-Retrieval-Systemen (IRS) die internen Repräsentationen von Informationsobjekten und/oder Funktionen nicht vollständig adäquat bzw. akkurat sind. Relevanz-Feedback-Verfahren in IRS sind iterative Verfahren, bei denen das IRS einen oder mehrere Interaktionsakte eines Nutzers verwendet, um seine internen Repräsentationen von Informationsobjekten (Query- und/oder Dokumentvektoren) und/oder Funktionen (Indexierungs- oder Retrievalfunktion) zeitlich begrenzt oder dauerhaft zu adaptieren.

Relevanz-Feedback wird in den unterschiedlichen Paradigmen von Information-Retrieval unterschiedlich formuliert:

• Relevanz-Feedback im Booleschem Retrieval
• Relevanz-Feedback im Vektorraum Retrieval
• Relevanz-Feedback im Probabilistischem Retrieval