El modelo de red de inferencia extiende los modelos probabilísticos basados en redes bayesianas. Se basa en una red en la que se distinguen dos subredes:
Una vez que se han estimado las probabilidades, la inferencia se hace instanciando cada documento sucesivamente y calculando la probabilidad de que la consulta quede satisfecha dado el documento que ha sido observado, es decir, p(q¦d). Una vez que todas las propagaciones se han realizado, se genera la ordenación de documentos correspondiente.
La variable aleatoria de la consulta representa que la información requerida por la consulta ha sido satisfecha.

Todas las variables aleatorias son binarias. Sea {k1,k2,...,kt} con ki siendo las variables aleatorias con valores 0 o 1. Estas variables definen los 2t posibles estados de . Además, dj y q son también variables binarias aleatorias asociadas con el documento y consulta. Que un documento sea relevante es determinado por la cantidad de apoyo evidencial que la observación dj da a la consulta q. Esto esta dado en redes de inferencia por P(q^ dj).