Binary Independence Model
バイナリクエリおよび,文書とクエリとの間の類似性関数としてドット積が与えられたとする.このとき検索効率が高くなるようにクエリ内の用語に重みを割り当てることが問題となる。 p i {\displaystyle p_{i}} が関連文書がi番目の語句を持つ確率であり, q i {\displaystyle q_{i}} は同様に非関連文書がi番目の語句を持つ確率であるとする.最初にBIMを紹介したYu and Salton は、 i番目の単語の重みを Y i = p i ∗ ( 1 − q i ) ( 1 − p i ) ∗ q i {\displaystyle Y_{i}={\frac {p_{i}*(1-q_{i})}{(1-p_{i})*q_{i}}}} p i {\displaystyle p_{i}} に対して単調増加し, q i {\displaystyle q_{i}} に対して単調に増加する関数として定義した.