10  Information Retrieval vs Information Filtering

Un sistema di IR gestisce la rappresentazione, organizzazione, memorizzazione e accesso all’informazione. Un sistema di IF invece restituisce all’utente un sottoinsieme degli item, ovvero quelli che possono risultare interessanti o utili all’utente.

Entrambi i sistemi hanno come input un bisogno informativo il quale deve essere rappresentato in maniera appropriata per effettuare una comparazione. Il bisogno informativo è però differente: nel caso dell’IR è una query, nel caso dell’IF è il profilo dell’utente.

In entrambi bisogna poter comparare item e bisogno informativo per ottenere un valore (rilevanza nell’IR, valore di predizione nell’IF), entrambi i sistemi possono usare meccanismi di relevance feedback per migliorare le performance.

In un sistema di IR il bisogno informativo è dinamico, mentre in un sistema di IF il bisogno informativo è statico: la descrizione del profilo dell’utente può essere soggetta a cambiamenti, ma tende a rimane stabile nel breve termine.

Un sistema di IR non ha bisogno di profilare l’utente (utenti diversi otterranno la stessa risposta dallo stesso sistema) mentre un sistema di IF ha bisogno di profilare l’utente per capire i suoi gusti.

In un sistema di IR la collezione di item (il database sul quale viene effettuata la ricerca) è molto larga e statica. Invece in un sistema di IF lo stream di item su cui effettuare il filtraggio è dinamico.

L’utente nell’IR effettua singole ricerche ad hoc in base al suo bisogno informativo, l’utente nell’IF invece viene esposto ad una serie di informazioni in un processo di ricerca iterativo a lungo termine.

[!info] Definizione di Recommender System Dato un grande set di item e una descrizione dei bisogni dell’utente, l’obiettivo di un Recommender System è quello di presentare un piccolo set di item che sia adatto alle sue necessità.