Resultados ordenados por relevancia, en lugar de fecha, proporcionar una experiencia mejorada para los usuarios de PubMed, la base de datos de literatura biomédica más grande del mundo, según un estudio publicado el 28 de agosto en la revista de acceso abierto PLOS Biología por Zhiyong Lu y sus colegas de la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) / Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI), que desarrolla y mantiene PubMed.
PubMed contiene más de 28 millones de resúmenes de artículos de la literatura biomédica, con un promedio de dos más agregados por minuto. Es un recurso indispensable, alcance global, al que acceden millones de usuarios todos los días. Desde sus inicios, los resultados de la búsqueda se devolvieron solo en orden cronológico inverso, Lo mas reciente primero, un sistema de clasificación que enfatiza la actualidad más que la relevancia para la consulta de búsqueda. En 2013, se introdujo un sistema de clasificación de relevancia, pero dependía de factores de ponderación artificiales y requería un ajuste manual continuo.
En junio de 2017, El personal de NLM / NCBI introdujo un algoritmo de aprendizaje automático que se basa en docenas de señales de relevancia, incluidas las respuestas de los usuarios, específicamente, la frecuencia de los clics en los artículos devueltos para una búsqueda determinada, para mejorar la clasificación de relevancia. Este sistema de clasificación, llamado Mejor coincidencia, se ofrece como una alternativa al ordenamiento cronológico. El equipo descubrió que la tasa de clics aumentó un 20% en los resultados devueltos por Best Match en comparación con los mismos resultados presentados cronológicamente. El uso general de la clasificación por relevancia aumentó del 7,5% de todas las búsquedas antes de la introducción de Best Match al 12% en abril de 2018. Dado que los sistemas de aprendizaje automático dependen de la entrada del usuario para mejorar, el aumento en el uso debería permitir que el sistema "se enseñe a sí mismo" para volverse más valioso para sus usuarios con el tiempo.
"En general, el nuevo algoritmo Best-Match muestra una mejora significativa en la búsqueda de información relevante sobre el orden de tiempo predeterminado en PubMed, ", declararon los autores." Alentamos a los usuarios de PubMed a que prueben esta nueva búsqueda de relevancia y brinden información para ayudarnos a continuar mejorando el método de clasificación ".
