En el de informática, y particularmente en la importancia de los motores de la búsqueda está una cuenta numérica asignada a un resultado de la búsqueda, representando como de bien el resultado cubre la necesidad de información del usuario que publicó la pregunta de la búsqueda. En muchos casos, la importancia de un resultado determina la orden en la cual se presenta al usuario.

En el académico de recuperación de la información, la importancia del de la palabra se ha utilizado en el análisis de las prestaciones del sistema por más de cuarenta años, volviendo a los experimentos de Cranfield del principios de los 60. En relativamente el nuevo reino comercial de la búsqueda, entre las compañías del motor de la búsqueda del Web, los optimizadores del Search Engine, y en la prensa, la importancia incorrecta del se están utilizando equivocadamente cada vez más en vez de la importancia correcta del . Uno puede decir a menudo dependiendo de qué comunidad el granizo de recuperación de la información de un médico, si él o ella utiliza la forma correcta de la palabra. La facilidad de la búsqueda de Wikipedia exhibió una vez un ejemplo del uso de la importancia incorrecta del .

Algoritmos para la importancia

En el caso más simple, la importancia puede ser calculada examinando cuántas veces aparece un término de la pregunta en un documento (frecuencia del término ), combinado posiblemente con cómo el discriminatorio que pregunta término está a través de la colección buscada (a menudo llamada término la frecuencia Frecuencia-Inversa del documento).

Desde búsqueda los motores y los otros sectores confían en la exactitud de sus resultados, muchos algoritmos adicionales, más complejos se han convertido para estimar importancia del resultado. Muchos de estos algoritmos, particularmente ésos usados por los motores de la búsqueda, se ocultan al público, como usuario que sepa que los detalles de un algoritmo de búsqueda pueden alzar artificial la graduación de su propio contenido.

El cálculo de la importancia es malinterpretado a menudo por la prensa. Por ejemplo, se ha dicho a menudo que cuando el Google estallado sobre la escena él era millas delante de sus competidores porque, desemejante de cualquier persona, alineó Web pages por importancia. Esto no es verdad puesto que el cada uno alinea por importancia. Es apenas que el Google había subido con bastante una nueva manera de estimar importancia, a saber PageRank . Pero incluso motores de la búsqueda que utilizan solamente a fila de TFIDF por importancia.

Agrupamiento e importancia

La hipótesis del racimo en de recuperación de la información dice que dos documentos que son similares el uno al otro tienen una alta probabilidad de ser relevantes a la misma necesidad de información. El asunto que arracima, y los algoritmos de filtración del documento funcionan agrupando documentos relevantes del juntos. Qué se significa realmente es que los algoritmos están agrupando documentos similares del juntos. Dos (o más) documentos nunca son relevantes el uno al otro. Pueden ser similares el uno al otro, pero son solamente siempre relevantes a una necesidad de información de usuario. Si no hay necesidad de información de usuario, no hay importancia.