関連度とは？

一方、検索エンジンにとっての関連度は、非常に複雑で洗練されているものの、単に統計上の計算結果にすぎません。この計算は、検索結果として見つかった文献内のテキストが、検索式に使用された用語および条件にどれだけ一致しているかを示すだけです。

Scopusの検索エンジンは、情報検索科学の実証済み概念やウェブ、データ、エンタープライズ検索での長年の経験に基づいた、高度な関連度モデルを使用しています。検索結果の各文献には、様々な要因で構成されるスコアが付与されます。この計算結果は検索式、検索された文献、そしてこれらの2つの異なる要因がどう調整されるかに依存します。

このランクのスコアで並べ替えると、多数の文献を評価し、その中から選択できるようになります。検索によっては、ユーザーが想定していたトピックに最も関連する文献が実際にリストの最初に現れることもあります。一方、上位の結果を見ることで、より良い結果を得るために検索式をどのように変更したり絞り込んだりすべきかについての洞察を得られることもあります。

以下の要因が計算の過程でランクのスコアに影響を与えます:

Scopusの詳細な検索では、上記のすべての関連度の計算がいつでも適用できるわけではありません。特に、ワイルドカードを用いた検索語は、 1つの検索語ではなく、候補語の集合となるため、ランキングには影響を与えません。上記の定義に戻ると、Scopus検索結果の中には、テキスト検索の結果ではないために検索エンジンの関連度でランク付けできないものもありますので注意してください。この例として挙げられるのが、別の文献を引用する文献リストです。

幅広い検索とトピックにわたって最適な組み合わせを提供するために、上記の要因の相対的な貢献度が調整されています。関連度に貢献する要因としては、Scopusが現在採用しているものよリ多くの要素が使用できます。たとえば、被引用数、人気、出版日など。しかし、計算にテキスト以外の要因を追加すると、ユーザーが入力した検索条件に対して判断や推測を行う必要性が出てきます。このため、テキスト以外の要因は考慮されていません。