ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

مقاربة لتكامل تقنيات الترشيح مع محركات البحث

Approach for the integration of filtering techniques with the search engines

1531   0   29   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2011
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

نعرض في هذا البحث مقاربة لتكامل محركات البحث مع تقنيات الترشيح، و ذلك من خلال علاقة دينامكية للتهجين بين الترشيح التعاوني، و الترشيح المرتكز على المحتوى؛ بهدف التخفيف من المحدوديات السابقة، و تحسين مقاييس الدقة و الاستذكار للوثائق المسترجعة. تَستخدم المقاربة المقترحة نموذج أنطلوجي المجال (Domain ontology) في تمثيل لاحة المستخدم بهدف الحد من الأخطاء و التشويش الناتجة عن عد لاحة المستخدم ككيان واحد كما تَستفيد من تفاعل المستخدم و نشاطه، للقيام بعمليات التعليم و التكيف المستمر للاحة المستخدم؛ لتعكس بشكل دائم شخصيته و ميوله دون الاعتماد على أمثلة تدريبية فقط؛ بهدف تحسين الترشيح، و تلبية حاجة المستخدم بالحصول على المعلومات الموائمة بدقة أكبر.


ملخص البحث
تتناول هذه الورقة البحثية مشكلة طوفان المعلومات الناتجة عن استخدام محركات البحث التقليدية، وتقترح مقاربة جديدة لتكامل محركات البحث مع تقنيات الترشيح لتحسين دقة واستذكار المعلومات المسترجعة. تعتمد المقاربة المقترحة على دمج تقنيات الترشيح التعاوني والترشيح المرتكز على المحتوى باستخدام نموذج أنطلوجي لتمثيل لائحة المستخدم. تهدف هذه المقاربة إلى معالجة نقاط الضعف في النماذج السابقة، مثل شدة الخصوصية في الترشيح المرتكز على المحتوى ومشكلة المستخدم الجديد في الترشيح التعاوني. تعتمد المقاربة على تعليم وتكيّف لائحة المستخدم بشكل مستمر، مما يعكس اهتمامات وتفضيلات المستخدم بشكل دقيق. تم اختبار النموذج المقترح من خلال تجارب متعددة أظهرت تحسناً ملحوظاً في مقاييس الدقة والاستذكار مقارنة بالنماذج التقليدية والنماذج التي تعتمد على نوع واحد من الترشيح.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تقدم هذه الورقة البحثية مقاربة مبتكرة ومهمة لتحسين أداء محركات البحث من خلال دمج تقنيات الترشيح، ولكن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، قد يكون من المفيد تقديم مزيد من التفاصيل حول كيفية تنفيذ النموذج الأنطلوجي وكيفية تعليمه وتكيّفه مع مرور الوقت. ثانياً، يمكن أن تكون التجارب أكثر شمولاً من خلال تضمين مجموعة أكبر من المستخدمين والاستعلامات المختلفة للتحقق من فعالية النموذج في سياقات متنوعة. أخيراً، يمكن أن تكون هناك حاجة لمزيد من البحث حول كيفية تقليل التكلفة الحسابية الناتجة عن استخدام تقنيات الترشيح المتقدمة، لضمان أن تكون الحلول المقترحة قابلة للتطبيق في البيئات العملية.
أسئلة حول البحث
  1. ما هي المشكلة الرئيسية التي تعالجها الورقة البحثية؟

    المشكلة الرئيسية هي طوفان المعلومات الناتجة عن استخدام محركات البحث التقليدية وعدم دقة النتائج المسترجعة.

  2. ما هي المقاربة المقترحة لتحسين أداء محركات البحث؟

    المقاربة المقترحة تعتمد على دمج تقنيات الترشيح التعاوني والترشيح المرتكز على المحتوى باستخدام نموذج أنطلوجي لتمثيل لائحة المستخدم.

  3. ما هي نقاط الضعف في النماذج السابقة التي تهدف المقاربة المقترحة إلى معالجتها؟

    نقاط الضعف تشمل شدة الخصوصية في الترشيح المرتكز على المحتوى ومشكلة المستخدم الجديد في الترشيح التعاوني.

  4. كيف تم اختبار فعالية النموذج المقترح؟

    تم اختبار فعالية النموذج من خلال تجارب متعددة أظهرت تحسناً ملحوظاً في مقاييس الدقة والاستذكار مقارنة بالنماذج التقليدية والنماذج التي تعتمد على نوع واحد من الترشيح.


المراجع المستخدمة
(Shang, F . Wang, l and Shi, l .( 2010). An Approach of Web Text Information Filtering Based on Domain Ontology to Expand Users' Requirements literature: (IEEE) Proceedings 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering(ICACTE
Liu، Fang، Clement Yu، and Weiyi Meng. "Personalized Web search for improving retrieval effectiveness." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 16.1 (2004): 28+. Academic OneFile. Web. 26 Oct. 2010
Nicholas J. Belkin and W. Bruce Croft."Information filtering and information retrieval: Two sides of the same coin? ".G A L E G R O U P .Dec 1992 v35 n12
قيم البحث

اقرأ أيضاً

ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) التي هي واحدة من مشاكل الأمثلية من النوع NP-Hard. نقدم خوارزمية هجينة تعتمد على مبدأ التكامل بين خوارزمية البحث المحلي الم وجه و خوارزمية البحث المحظور و وجود البحث المحلي 2- Opt ، و المستند على خوارزمية التوفير المرتبطة بتابع هدف معين لتوفير الكثير من المدخرات ، و كما سنقارن الحل الناتج عن هذا النهج الهجين و المطور مع نتائج تجارب قياسية لخوارزميات هجينة لاختبار فعالية هذه الخوارزمية المقدمة و تأثيرها على نوعية الحل من حيث سرعة التقارب و القدرة على إيجاد حلول أفضل .
ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية ، و ىي واحدة من مشاكل الأمثمية من النوع NP-hard حيث أخذت كثيرا من اهتمام الباحثين في الوقت الحاضر بسبب تطبيقاتها ذات الطابع اليومي ، إذ لا توجد حتى الآن خوارزمية تقدم ال حل الأمثل لهذه المشكلة بسبب تعقيد زمن كثيرة الحدود و هذا يعني أن زمن الحل لمسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية ينمو باطراد مع زيادة عدد العقد و كل الخوارزميات المستخدمة تعطي حلولاً تقريبية .
يمكن أن أنظمة البحث عن المحادثة الناجحة تجربة تسوق طبيعية وتكيفية وتفاعلية لعملاء التسوق عبر الإنترنت. ومع ذلك، فإن بناء هذه الأنظمة من الصفر تواجه تحديات الكلمة الحقيقية من كل من مخطط المنتج / المعرفة غير الصحيحة ونقص بيانات حوار التدريب. في هذا الع مل، نقترح أولا Convechearch، ونظام بحث محادثة نهاية إلى نهاية يجمع عميقا من نظام الحوار مع البحث. إنه يرفع ملف تعريف النص لاسترداد المنتجات، وهو أكثر قوة ضد مخطط / معرفة المنتج غير الكاملة مقارنة باستخدام سمات المنتج وحدها. ثم نتطلع إلى عدم وجود تحديات البيانات من خلال اقتراح نهج نقل الكلام الذي يولد كلام الحوار باستخدام مربع الحوار الحالي من المجالات الأخرى، والاستفادة من بيانات سلوك البحث من تجارة التجزئة الإلكترونية. مع نقل الكلام، نقدم مجموعة بيانات جديدة للبحث عن محادثة للتسوق عبر الإنترنت. تبين التجارب أن طريقة نقل الكلام لدينا يمكن أن تحسن بشكل كبير من توفر بيانات الحوار التدريبية دون تحديد مصادر الحشد، وتفوق نظام البحث عن المحادثة بشكل كبير على أفضل خط الأساس اختباره.
يحاول هذا البحث مقاربة مفهوم رأس المال الاجتماعي و أهميته و أبعاده و خصائصه و يركز بشكل خاص على دوره في عملية التنمية الاقتصادية و الاجتماعية و السياسية. هذا الدور الذي يتمثل في قدرته على تفسير مدى نجاحات التنمية، فعلى المستوى الاقتصادي للتنمية يس هم رأس المال الاجتماعي في زيادة و نمو الإنتاج، و على المستوى الاجتماعي للتنمية يسهم في حل الكثير من القضايا الاجتماعية من خلال التعاون و التبادل في المعلومات و الخبرات، أما على المستوى السياسي فهو يعد الرابط و الصلة التي تربط الأفراد بمؤسسات المجتمع المدني خاصة بعد الثقة. فهو له أهميته كآلية يتعاون من خلالها أفراد الجماعة بشفافية مع بعضهم البعض من جانب و مع المجتمع ككل من جانب آخر
Requery Rewrite (QR) هو مكون ناشئ في أنظمة المحادثة AI، مما يقلل من عيب المستخدم.سبب عيب المستخدم لأسباب مختلفة، مثل الأخطاء في نظام الحوار المنطوق أو عروض المستخدمين للسان أو لغتهم المختصرة.ينبع العديد من عيوب المستخدمين من العوامل الشخصية، مثل نمط خطاب المستخدم أو اللهجة أو التفضيلات.في هذا العمل، نقترح إطار عمل QR القائم على البحث شخصي، والذي يركز على التخفيض التلقائي لعيب المستخدم.نقوم ببناء مؤشر شخصي لكل مستخدم، يشمل طبقات تقارب متنوعة لتعكس التفضيلات الشخصية لكل مستخدم في منظمة العفو الدولية المحادثة.يحتوي نظام QR الشخصي الخاص بنا على طبقات استرجاع وترتيب.بدعم من التعلم القائم على ملاحظات المستخدم، تدريب نماذجنا لا يتطلب بيانات مشروح يدوية.أظهرت التجارب على مجموعة الاختبارات الشخصية أن نظام QR الشخصي الخاص بنا قادر على تصحيح أخطاء النظامية والمستخدم باستخدام المدخلات الصوتية والدلية.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا