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Das MIMOR-Modell (Mehrfachindexierung zur dynamischen MethodenObjekt-Relationierung im Information Retrieval) ist ein Ansatz zur Erhöhung der Adaptivität auf einer Meta-Ebene. MIMOR arbeitet mit Mehrfachindexierung, also der Repräsentation der Objekte (Texte, Bilder usw.) aus mehreren Perspektiven. Große Evaluierungs-Studien haben u.a. gezeigt, dass die besten IR-Verfahren sich in der Qualität nur unwesentlich unterscheiden. Ihre Treffermengen weisen jedoch nur wenig Überschneidung auf. Das bedeutet, dass gute Verfahren etwa gleich viele relevante Dokumente finden, aber eben verschiedene (cf. WOMSER-HACKER 1997). Sogenannte Mehrfachindexierungsund Fusionsansätzen versuchen dies auszunutzen und die relevanten Dokumente mehrerer Ansätze zu vereinigen. Das Problem besteht darin, die relevanten Dokumente in der Gesamtergebnismenge zu finden und stärker zu gewichten. MIMOR lernt, die Fusion durch Relevanz-Feedback und Benutzerpartizipation zu steuern. Das System kombiniert die Ergebnisse der einzelnen Systeme im Lauf des Lernprozesses zunehmend besser. Jedes System trägt mit einem bestimmten Gewicht zum Gesamtergebnis bei. Dieses Gewicht erhöht sich, wenn ein einzelnes System häufig positiv bewertete Dokumente auf die gesamte Ergebnisliste bringt (cf. MANDL & WOMSER-HACKER 2000, WOMSER-HACKER 1997).

Implementierung und Evaluierung des MIMOR-Modells: Mehrfachindexierung zur dynamischen Methoden-Objekt-Relationierung im Information Retrieval