İlgililik (bilgi erişim)

Bilgi bilimi ve bilgi erişiminde **ilgililik**, alınan bir belgenin veya belge kümesinin kullanıcının ı ne kadar iyi karşıladığını belirtir. İlgililik, zamanınlılık, otorite veya sonucun yeniliği gibi endişeleri içerebilir.

## Tarih
İlgili bilgiyi bulma sorununa ilişkin kaygı, en azından 17. yüzyılda bilimsel dergilerin ilk yayımlanmasına kadar uzanmaktadır.

İlgililiğin resmi çalışması, 20. yüzyılda daha sonra bibliyometri olarak adlandırılacak olan şeyin incelenmesiyle başladı . 1930'larda ve 1940'larda , bir konuyla ilgili makaleleri tanımlamak için "ilgili" terimini kullandı ( ). 1950'lerde ilk bilgi alma sistemleri ortaya çıktı ve araştırmacılar, ilgisiz makalelerin alınmasını önemli bir endişe olarak kaydettiler. 1958'de BC Vickery, Uluslararası Bilimsel Bilgi Konferansı'ndaki bir konuşmasında ilgililik kavramını açıkça belirtti.

1958'den bu yana, bilgi bilimciler ilgili olma kavramının tanımlarını araştırmış ve tartışmıştır. Bu tartışmanın odak noktalarından biri, "bir konuya olan ilgililik" ya da "konusal ilgililik" ile "kullanıcı ilgililiği" arasındaki ayrım olmuştur.

## Değerlendirme
Bilgi arama topluluğu, 1960'ların başındaki  ile başlayıp günümüzde bilgi arama araştırmaları için ana değerlendirme çerçevesi olarak devam eden  değerlendirmeleriyle sonuçlanan, konu ile ilgili alaka düzeyini ölçmek için test koleksiyonlarının ve kıyaslama görevlerinin kullanımını vurgulamıştır.

Bir bilgi erişim sisteminin konu açısından alakalı sonuçları ne kadar iyi aldığını değerlendirmek için, alınan sonuçların alakalılığı niceliksel olarak belirlenmelidir.  tarzı değerlendirmelerde, bu genellikle alınan her sonuca bir *alakalılık düzeyi* atamayı içerir, bu *da alakalılık değerlendirmesi* olarak bilinen bir işlemdir . Alaka düzeyleri ikili (bir sonucun alakalı olduğunu veya alakalı olmadığını gösterir) veya dereceli (sonuçların, sonucun konusu ile bilgi ihtiyacı arasında değişen bir eşleşme derecesine sahip olduğunu gösterir) olabilir. Alınan sonuçlara alakalılık düzeyleri atandıktan sonra, bir alma sisteminin çıktısının kalitesini değerlendirmek için   kullanılabilir.

* **İlgililik ölçütleri**
* **Sıra içermeyen ilgililik ölçüt metrikleri.**

# Precision (Kesinlik) :Geri getirilen belgelerin ne kadarının ilgili olduğu.
# Recall (Duyarlılık) :İlgili belgelerin ne kadarının geri getirildiği.
# F1 Skoru :Precision ve Recall'un harmonik ortalaması.
* **Sıra içeren ilgililik ölçüt metrikleri**

# Average Precision : bir sorgu içinde kesinliğin ortalaması.
# Mean Average Precision (MAP): çoklu sorgularının kesinliğin ortalaması.

Bu yalnızca topikal alaka düzeyine odaklanmanın aksine, bilgi bilimi topluluğu kullanıcı alaka düzeyini göz önünde bulunduran kullanıcı çalışmalarını vurgulamıştır. Bu çalışmalar genellikle insan-bilgisayar etkileşiminin yönlerine odaklanmaktadır (ayrıca bkz. İnsan-bilgisayar bilgi alımı).

## Kümeleme ve ilgililik
1979 yılında  tarafından ortaya atılan  (cluster hypothesis), birbirine benzer iki belgenin, aynı bilgi ihtiyacına yönelik olarak ilgili olma olasılığının yüksek olduğunu öne sürer. Gömülü benzerlik uzayı açısından bakıldığında, bu hipotez genel ya da yerel olarak yorumlanabilir. Genel yorum, belgeler arası benzerlikten türetilen bazı sabit temel konular olduğunu varsayar. Bu genel kümeler veya temsilcileri daha sonra iki belgenin alaka düzeyini ilişkilendirmek için kullanılabilir (örneğin aynı kümedeki iki belge aynı istekle ilgili olmalıdır). Bu ruhtaki yöntemler

* küme tabanlı bilgi alımı
*  veya dil modelleme eşdeğerleri gibi küme tabanlı belge genişlemesi. Kümelerin - tecrit veya kombinasyon halinde - olası ilgili belgelerin kümesini başarıyla modellemesini sağlamak önemlidir.

 tarafından öne sürülen ikinci bir yorumlama  , belgeler arasındaki yerel ilişkilere odaklanır. Yerel yorumlama, koleksiyondaki kümelerin sayısını veya boyutunu modellemekten kaçınır ve birden fazla ölçekte alaka düzeyine izin verir. Bu ruhtaki yöntemler şunları içerir:

* Çoklu Küme Alma 
* Yayılma aktivasyonu ve ilişki düzeyi yöntemler
* Yerel Belge Genişlemesi
* Skor düzenleme

Yerel yöntemler doğru ve uygun bir belge  gerektirir .

## Sorunlar ve alternatifler
En ilişkili belgeler, arama sonuçlarının ilk sayfasında görüntülenmesi en yararlı olanlar olmayabilir. Örneğin, iki yinelenen belge tek tek oldukça alakalı kabul edilebilir, ancak bunlardan yalnızca birini görüntülemek faydalıdır. Bu eksikliği yönetmek için "maksimum marjinal ilgililik" (MMR) adı verilen bir ölçü önerilmiştir. Her belgenin alakalılığını yalnızca önceki sonuçlar göz önüne alındığında ne kadar yeni bilgi getirdiği açısından değerlendirir.

Bazı durumlarda, bir sorgu belirsiz bir yoruma veya çeşitli olası yanıtlara sahip olabilir. Sonuç kümesinin faydasını değerlendirirken çeşitli sonuçlar sağlamak bir husus olabilir.

## Kaynakça