作者：J。Caleb Goodwin，M.S.，B.S。（2015）
主要顾问：医学博士Elmer Bernstam
委员会成员：Todd R. Johnson博士；特雷弗·科恩（Trevor Cohen）博士；Thomas C. Rindflesch，博士
德克萨斯大学健康信息科学学院的博士学位论文。
抽象的
多亏了科学和技术，获得各种事实知识的机会在成倍增加的同时呈指数增长……[我们]在信息中淹没，同时饿死了智慧。（E. O. Wilson，1992）
即使在专业领域，临床医生和研究beplay苹果手机能用吗人员也无法再与文献保持最新状态。从迅速创建的文献中提取知识的问题被宣布为排除在适当标题的《关于成为专家的不可能的文章》中医学子学科专家的存在（Fraser，2010年）。作者认为，理论上可以在退休时就可以获得专业知识。帮助应对不断增长的信息超载的一种方法是信息检索（IR）系统，该系统可帮助用户在大型文档集合中识别相关信息。随着科学文献的增加，红外系统变得越来越重要。
国家医学图书馆（NLM）PubMed是用于访问Medline生物医学文献数据库的最广泛使用的IR工具（Falagas，Pitsouni，Malietzis和Pappas，2008年）。PubMed每年提供超过15亿篇查询的超过15亿篇查询（Islamaj Dogan，Murray，Neveol和Lu，2009年）。默认情况下，PubMed按反向时间顺序对结果进行排名1。仅当用户寻求最新文章时，反向时间顺序排名仅足够。其他信息需求（例如查找重要文章）无法通过反向时间顺序排名很好地满足。此外，从PubMed IR系统返回的结果集可能非常大。例如，对“乳腺癌”的查询返回超过200,000次引用。显然，此结果集太大了，无法进行手动审查。按重要性或相关性进行排名可以帮助用户查找与其信息需求相关的文章。此外，用户平均仅查看前十个结果，从而使与查询相关的排名是优先级（Islamaj Dogan等，2009）。