¿Existe un término semi-científico para este comportamiento de filtrado?

Estoy buscando el término que se aplica a un cierto tipo de comportamiento de filtrado. A menudo se usa en interfaces tipo tienda virtual, donde se filtran grandes cantidades de datos en función de una selección de criterios de filtro. La característica más distintiva es que es imposible elegir un criterio de filtro que no conduzca a ningún resultado , ya que los filtros que lo harían están ocultos con actualizaciones en tiempo real.

Para ver un ejemplo, consulte esta sección del buscador de arranque en la tienda web blue-tomato.com.

¿Existe algún término para este tipo de filtrado?

Su descripción me recuerda a la búsqueda Facetada . Esta es una forma en que los usuarios pueden interactuar y refinar un conjunto posiblemente grande de resultados de búsqueda de una manera intuitiva. Es posible que lo hayas visto en los sitios web de la biblioteca. Su punto sobre "imposible elegir un criterio de filtro que no conduzca a ningún resultado" se cumple porque las facetas son facetas de las propiedades de los elementos de búsqueda. Por lo tanto, siempre hay al menos un elemento que cumple el criterio de búsqueda.

No creo que haya un nombre oficial para este tipo de filtrado. El tipo de filtrado al que se refiere se denomina "Filtrado activo" en Quince y como "Filtrado basado en atributos o filtros de búsqueda por facetas" en UX-Matters-Mejores prácticas para diseñar filtros de búsqueda por facetas .

El hecho de que siempre obtenga resultados con diferentes combinaciones se debe a que el sistema utiliza el inventario actual para crear opciones de filtrado. Por lo tanto, si un tamaño específico no está en el inventario, no se mostrará en el filtro y no podrá elegirlo.

El modelo de consulta se llama BMO (solo las mejores coincidencias) y evita conjuntos de resultados vacíos al devolver las mejores coincidencias en lugar de las coincidencias perfectas. Esto se puede lograr definiendo un orden parcial estricto sobre los datos que tiene.

Esto implica que en caso de que tenga cero coincidencias "duras", se devuelven todos los datos porque el mejor resultado posible es el más bajo en su orden parcial estricto. Por lo tanto, en aplicaciones prácticas, combinará restricciones suaves con las duras para garantizar que se devuelvan al menos algunos resultados relevantes.

Puede encontrar un documento introductorio aquí .