انجمن کامپیوتر ایران

شبکه‌های نرم‌افزار محور یکی از راهکارهای نوین و مورد توجه در راستای بهبود شبکه‌های سنتی به شمار می‌‌آیند که به جداسازی سطح کنترل از سطح داده می‌پردازند و جریان باز به عنوان شناخته شده‌ترین پروتکل ارتباطی میان این دو سطح به کار می‌رود. در این شبکه‌ها، چالش‌های زیادی در زمینه قابلیت اطمینان، مقیاس‌پذیری و کارایی وجود دارند که باید بررسی شوند. یکی از مهم‌ترین مسائل مطرح در این شبکه‌ها بحث مقیاس‌پذیری است که بسیار وابسته به ارتباطات بین کنترلر و سوئیچ است و به شدت کارایی شبکه را تحت تاثیر قرار می‌دهد و به مسأله جایگیری کنترل‌کننده معروف است. به همین دلیل در این پژوهش به حل مسأله جایگیری کنترل‌کننده توزیع‌شده در شبکه‌های نرم‌افزار محور با استفاده از الگوریتم ژنتیک چندهدفه پرداخته شده و از عملگرهای مبادله، معکوس‌سازی و تابع کرم شب‌تاب مبتنی بر جهش در جهت بهبود الگوریتم ژنتیک چندهدفه بهره برده شده است و نتایج با الگوریتم بهینه‌سازی علف هرز چندهدفه مقایسه شده است. نتایج حاکی از عملکرد بهتر الگوریتم ژنتیک چندهدفه بر اساس زمان ارسال و زمان تاخیر در بسته‌های اطلاعاتی است.

برای سالیان طولانی تحلیل موضوعات تحقیقاتی افراد عضو شبکه‌‌های علمی یک زمینه پژوهشی با اهمیت بوده است. پایان‌نامه‌ها، مقالات و نشریات منعکس‌کننده سابقه فعالیت‌های پژوهشی دانشگاه‌ها هستند. دانشگاه‌ها شاهد رشد سریع و فزاینده‌‌ای در تعداد پایان‌نامه‌ها، مقالات و نشریات و همچنین تنوع موضوعات پژوهشی در طول دهه‌های گذشته بوده‌اند. در این مسیر تکاملی پرشتاب دانشگاه‌ها، شناسایی موضوعات تحقیقاتی و تجزیه و تحلیل موثر آن‌ها اهمیت به سزایی خواهد داشت. از اهداف این مقاله، ارائه مدلی بدون ناظر برای کشف موضوعات تحقیقاتی موجود و استخراج موضوعات تحقیقاتی استادان بر اساس موضوعات کشف شده است. برای نیل به این هدف موضوعات و زمینه‌های تحقیقاتی را با ارائه روشی جدید که بهبود و توسعه‌ یافته مدل نویسنده-موضوع است استخراج می‌کنیم. در گام بعد، از تجزیه و تحلیل این موضوعات برای شناسایی موضوعات تحقیقاتی استادان و میزان شباهت موضوعات تحقیقاتی استادان به یکدیگر استفاده می‌شود. در این مقاله از روش‌های مدل‌سازی موضوعی احتمالاتی و به طور خاص از «تخصیص پنهان دیریکله» استفاده شده است. آزمایش‌ها بر روی دادگان پایان‌نامه‌‌های دانشکده برق و کامپیوتر دانشگاه تهران نشان‌دهنده این موضوع است که روش ارائه شده در بهترین حالت باعث بهبود ۲۴٪ معیار انسجام موضوعی و کاهش ۹۱٪ معیار سرگشتگی نسبت به روش رقیب شده است.

هدف تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متون با توجه به احساس، عقیده و نگرش نویسنده متن است. در اغلب تحقیقات موجود، متون به دو دسته مثبت و منفی تقسیم می‌شوند، با این وجود دسته‌بندی‌های دیگری مانند خوب/بد یا موافق/مخالف هم وجود دارد که هر کدام کاربردهای خاص خود را دارند. هدف این مقاله تحلیل نظرات مطرح شده توسط کاربران فارسی زبان در رسانه‌های اجتماعی درباره بازگشایی مدارس در دوران همه‌گیری کووید-19 با به‌کارگیری تکنیک‌های یادگیری ماشین باناظر و طبقه‌بندی آنها به دو دسته موافق و مخالف است. در زبان فارسی، عدم وجود مجموعه داده‌های کافی و دقت کم ابزارهای پردازش زبان طبیعی، به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین باناظر و نیز استخراج ویژگی‌های باکیفیت را با چالش جدی روبرو ساخته است. در این مقاله ابتدا یک مجموعه کوچک از نظرات کاربران درباره بازگشایی مدارس جمع‌آوری و به صورت دستی برچسب زده شده است. سپس با استفاده از یک روش ترکیبی برای داده‌افزایی، اندازه مجموعه آموزش حدود 43 درصد افزایش داده شده است. در پایان با استفاده از الگوریتم SVM به طبقه‌بندی نظرات مجموعه تست پرداخته شده است. نتایج آزمایشات انجام گرفته نشان می‌دهد که با اعمال روش پیشنهادی برای داده‌افزایی و به‌کارگیری ویژگی‌های انتخابی در این مقاله، دقت 83 درصد برای طبقه‌بندی نظرات حاصل می‌شود.

در سال‌های اخیر روش‌هایی برای تحلیل میزان نشت اطلاعات در روند طراحی یک تراشه خاص منظوره‌ ارائه شده است. با این حال تا کنون کمتر به ارائه روش‌هایی به منظور درج مقاوم‌سازی موضعی کارآمد در نقاط آسیب‌پذیر مدار پرداخته شده است. در اين مقاله، یک روش برای نقاب‌گذاری در سطح دروازه‌ها و سیگنال‌های دارای نشت غیرمجاز کانال جانبی توان مصرفی با عنوان «نقاب‌گذاری مزدوج» ارائه شده است. این روش به نحوی طراحی شده که مناسب استفاده در ابزارهای طراحی خودکار باشد و بتواند به صورت ریزدانه جهت نقاب‌گذاری در مقیاس یک دروازه یا سیگنال استفاده شود تا امکان ایجاد یک توازن کارآمد از نظر امنیت-هزینه را برآورده سازد. این روش قابل استفاده در مقیاس‌های مختلف است و از مزایای آن عدم نیاز به تغییرات ساختاری اساسی در تراشه خاص منظوره مورد ارزیابی و مقاوم‌سازی امنیتی است. نتایج حاصل از پیاده‌سازی و سنتز نشان‌ می‌دهند که دروازه‌های «نقاب‌گذاری‌شده مزدوج» توان بهبود مقاومت مدار در برابر حملات کانال جانبی در مقیاس ریزدانه را دارا هستند و از آنها می‌توان در مقیاس‌های متنوع جهت حفظ توازن بین امنیت کانال جانبی توابع هزینه طراحی نظیر فضای سیلیکون مصرفی استفاده نمود.

شناسایی پیوند بین پروتئین‌ها در شناخت بیماری‌های ناشناخته و طراحی داروها نقش اساسی دارد. این پیوندها شبکه تعاملی پروتئین-پروتئین را شکل می‌دهند که نوعی از شبکه‌های پیچیده است که در آن گره‌ها پروتئین‌ها و یال‌ها تعاملات بین پروتئین‌ها را نمایش می‌دهند. در حال حاضر پیوندهای شناخته شده با استفاده از روش‌های پیش‌بینی پیوند، بخش کوچکی از کل ارتباط‌های بین پروتئین‌ها را در بر می‌گیرند؛ از طرفی این روش‌ها اغلب برای شبکه‌های پیچیده ارائه شده‌اند و ویژگی خاص شبکه‌های تعاملی پروتئین-پروتئین را در نظر نمی‌گیرند. در این مقاله یک روش پیش‌بینی پیوند با استفاده از تعبیه گراف و اطلاعات ساختاری شبکه‌های تعاملی پروتئین-پروتئین ارائه می‌شود که ویژگی خاص این شبکه‌ها را در نظر می‌گیرد. در ابتدا با ترکیب مجاورت مرتبه اول و سوم یک ماتریس احتمال انتقال به دست می‌آید، سپس از قدم‌زدن تصادفی برای تولید دنباله‌ای از گره‌ها استفاده می‌شود و در نهایت این دنباله‌های به‌دست‌آمده به مدل Skip-Gram داده می‌شوند تا بردار ویژگی هر گره استخراج شده و برای پیش‌بینی پیوند از آن‌ها استفاده شود. روش پیشنهادی بر روی دو مجموعه‌داده واقعی شبکه‌های تعاملی پروتئین‌ها مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج حاصل نشان‌دهنده بالا بودن کارایی و دقت روش پیشنهادی نسبت به روش‌های مورد مقایسه است.

در این مقاله به ارائه شبکه تجمیع عصبی بازسازی کننده (RNAN: Regenerative Neural Aggregation Network) پرداخته می‌شود. این شبکه دنباله‌ای با تعداد متغییر از فریم‌های چهره در ویدئو را به عنوان ورودی دریافت کرده و بعد از ترمیم و بازسازی فریم‌ها یک بازنمایی فشرده با ابعاد ثابت از ویژگی فریم‌ها را تولید می‌کند. شبکه RNAN پیشنهادی دارای سه بخش اصلی است. بخش اول شبکه، فریم‌ها را دریافت می‌کند و با استفاده از شبکه مولد تقابلی به بازسازی چهره یا ترمیم کیفیت فریم‌های با کیفیت پایین می‌پردازد. بخش دوم شبکه، یک شبکه باقیمانده‌ای (ResNet) است که برای استخراج ویژگی از فریم‌ها استفاده می‌شود. در نهایت بخش سوم، تعدادی ویژگی استخراج شده از فریم‌ها را دریافت کرده و یک بردار واحد تجمیع شده را به عنوان خروجی تولید می‌کند. این خروجی در تایید هویت و بازشناسی چهره در ویدئو استفاده می‌شود. کارایی دو بخش انتهایی شبکه بر روی مجموعه داده IJB-A مقایسه شده و نتایج نهایی بر روی مجموعه داده ارائه شده TV-Dataset بیان می‌شود. نتایج نشان می‌دهند که شبکه RNAN به صورت قابل مشاهده‌ای نسبت به شبکه‌های تجمیع ساده بهتر عمل می‌کند.

گفتگوگر یا چت‌بات یکی از اجزای اصلی در هوشمند‌سازی تعامل انسان و رایانه به شمار آمده و در سال‌های اخیر پژوهش‌های زیادی در این زمینه شکل گرفته است. در این مقاله، گفتگوگری فارسی پیشنهاد شده است که می‌تواند با کاربر حول مسائل روزمره گفتگو کرده و اطلاعات شخصی همچون نام فرد، سن، شغل، تعداد فرزندان و ... را استخراج نماید. بنابراین، سیستم باید حداقل سوال مستقیم را مطرح کرده و در عوض، خود فرد را ترغیب به بیان اطلاعات نماید. اطلاعات استخراج شده از این گفتگوگر می‌تواند در گام بعد در سیستم‌هایی همچون توصیه‌گرها مورد استفاده قرار گیرد. برای این منظور، مجموعه داده‌ای به روش‌های خزش، ترجمۀ بخشی از پیکرۀ پرسوناچت و همچنین راه‌اندازی سامانه‌ای برخط جمع‌آوری شد و بعد از برچسب‌زنی، با مدلی مبتنی بر برت، پایه‌ای برای توسعۀ واحد درک معنا قرار گرفت. با افزونه‌سازی نیمه‌خودکار این داده‌ها برای سه شکاف پرتکرارِ نام، شغل و سرگرمی، عملکرد مدل برای شکاف بر اساس F1 به ۸۱٪ و بر حسب دقت هم برای تعیین موضوع کلی گفته به ۹۰/۱٪ رسید. در واحد تولید پاسخ هم با آموزش مدل دنباله-به-دنباله‌ بر روی تمام داده‌ها، سرگشتگی بر روی مجموعۀ آزمون به ۱/۸۱ و ROUGE-1 به ۰/۷ رسید.

توصیفگر SIFT یکی از پرکاربردترین توصیفگرهایی است که در مقابل تغییراتی مانند چرخش، بزرگنمایی و کشیدگی تصویر استواری بالایی دارد. یکی از نسخه‏ها‏‏ی توسعه یافته‏ی این توصیفگر، MGS-SIFT است که در مقابل تغییرات نورپردازی کارآیی خوبی دارد. این روش بر پایه نقاط کلیدی استخراج شده بر روی تصویر کار می‏کند، که بالا بودن تعداد این نقاط نیاز به صرف زمان زیادی در فاز تطبیق و تشخیص دارد. لذا، در این مقاله سعی شده است تا با استفاده از تکنیک‏ خوشه‏بندی با حذف نقاط مشابه، تعداد نقاط کلیدی کاهش داده شود. بعبارت دیگر از خوشه‏بندی کاهشی جهت انتخاب نقاط کلیدی که دارای تمایز بیشتر و شباهت کمتری نسبت به دیگر نقاط دارند، استفاده شده است. در نتایج آزمایشات، پیاده سازی موفقیت آمیزی از این کار ارائه شده است. کارایی الگوریتم پیشنهادی با مقایسه آن با الگوریتم پایه SIFT و نسخه‏ی MGS-SIFT روی مجموعه داده‏های ALOI بررسی شده است و مشاهده شد که با اضافه نمودن این روش به توصیفگر پایه MGS-SIFT نرخ بازشناسی تقریبا به میزان 2 درصد افزایش یافته است.

براي تشخيص و رديابي چشم در تصاوير با پس زمينه پيچيده، از ويژگي هاي متمايز چشم استفاده مي شود. به طور کلي يک سيستم تشخيص و رديابي چشم مي تواند به چهار مرحله تقسيم شود. تشخيص صورت، تشخيص محدوده ي چشم، يافتن موقعيت مردمک و رديابي چشم. براي بدست آوردن موقعيت مردمک چشم، ابتدا ناحيه ي صورت را از بقيه تصوير جدا نموده، که اين امر باعث مي شود پس زمينه تصاوير در مراحل بعدي کار ما بي تاثير باشد. بر اساس تكنيك بسته هاي پيكسل، محدوده اي از صورت که شامل چشم ها و ابروها مي باشد جدا مي شود. تكنيك بسته هاي پيكسل(Bag Of Pixels)اين امكان را فراهم مي آورد تا بخش هاي از تصوير كه اهميت بيشتري دارد انتخاب شوند. فضاي بسته پيکسل ها افزايش تغييرات خطي معني دار مانند مورفينگ ها و انتقال ها را نشان مي دهد. اين مرحله باعث کاهش حجم محاسبات و ناديده گرفتن عواملي مانند ريش مي شود. در پايان با استفاده از الگوريتم هريس و ويژگي هاي محلي چشم، موقعيت مردمک را بدست مي آوريم. در مرحله بعد به رديابي محدوده ي چشم مي پردازيم. نتايج آزمايش نرخ تشخيص صحيح 94.9% رانشان مي دهد، كه نشان دهنده ي برتري اين روش و پايداري بالاي آن مي باشد.

هر الگوريتم طبقه‌بندي داراي قابليت‌هاي محدودي است، به اين معنا كه خانواده‌اي از الگوها را بهتر طبقه‌بندي مي‌كند. به عنوان مثال طبقه‌بند خطي، تنها مي‌تواند الگوهاي جداپذير خطي را درست طبقه‌بندي كند. در اين مقاله روشي ارائه مي‌كنيم كه با استفاده از آن يك طبقه‌بندي خطي معمولي مبتني بر تعليم مي‌تواند الگوهاي جداناپذير خطي را نيز درست طبقه‌بندي كند. براي اين كار ما بخشي از الگوهاي ورودي را از بقيه جدا مي‌كنيم و آنها را «قيد» مي‌ناميم؛ سپس قيود را با استفاده از دو تابع «مدل» مي‌كنيم. ما اين كار را مبتني بر يك فرآيند تكراري و تصحيح كننده خطا انجام مي‌دهيم. الگوهاي باقي مانده در محدوده كاري طبقه‌بند اوليه قرار خواهند گرفت. توابع مدل سازي قيود به نحوي در فرمول طبقه‌بند اوليه جاسازي مي‌شوند و در نتيجه يك طبقه‌بند براي همه الگوها به دست مي‌آيد. ما اين روش را روي يك طبقه‌بند خطي اعمال مي‌كنيم تا الگوهاي غيرخطي را نيز طبقه‌بندي كند. ما طبقه‌بند جديد را با طبقه‌بندهاي معروف مانند SVM، k-NN و CART مقايسه كرده ايم كه نتايج برتري و كارآيي اين روش را نشان مي‌دهند.

بازيابي تصوير بر اساس محتوا (CBIR) شامل مجموعه¬اي از روش¬ها براي پردازش ويژگيهاي ديداري يک تصوير پرس¬و¬جو به منظور پيدا کردن تصاوير مشابه آن در يک پايگاه تصوير است. در بازيابي تصوير، بردار پرس¬و¬جو در فضاي جستجو به نحوي که از تصاوير نامرتبط دور و به تصاوير مرتبط نزديک شود حرکت مي¬کند. در روشهاي چند¬پرسشي، ابتدا بردار پرس¬وجو به چند بردار تبديل شده سپس در فضاي جستجو حرکت مي¬کند. براي اين منظور تصاوير مرتبط خوشه¬بندي شده و مرکز هر خوشه به عنوان يک پرس¬و¬جوي جديد در نظر گرفته مي¬شود. در اين تحقيق روشهاي مختلف خوشه بندي سلسله مراتبي در بازيابي تصوير به شيوه چند پرسشي با هم مقايسه شده¬اند. در الگوريتم خوشه¬بندي سلسله مراتبي براي ترکيب کردن دو خوشه بايد ميزان شباهت بين آن دو خوشه را محاسبه کرد. روشهاي متفاوت اندازه¬گيري شباهت بين دو خوشه منجر به الگوريتم¬هاي مختلفي شده است که در اين تحقيق کارايي آنها در بازيابي تصوير به شيوه چند پرسشي روي يک پايگاه تصوير شامل 10000 تصوير از 82 گروه معنايي با هم مقايسه شده است. نتايج آزمايشها برتري روش WPGMC را نشان مي¬دهد

مسائل اساسي سيستم مديريت زباله¬هاي جامد شهري در مديريت شهري، نياز به پيش¬بيني دقيق توليد زباله دارند. اما به دليل طبيعت ناهمگون و تأثير عوامل متنوع و خارج از کنترل بر توليد زباله، همواره با مشکلات زيادي همراه بوده¬است. در اين تحقيق دو مدل سيستم استنتاج فازي-عصبي تطبيقي (ANFIS) و شبكه عصبي مصنوعي (ANN) كه تبديل موجك بر روي ورودي¬هاي آنها اعمال شده است، در پيش¬بيني توليد زباله هفتگي شهر مشهد براي پيچيدگي سيستم مديريت زباله¬هاي جامد شهري استفاده شده است. همچنين اين مدلها بدون اعمال تبديل موجك بر روي ورودي¬هاي آنها نيز در نظر گرفته شده¬اند. براي اين چهار مدل (ANN، ANFIS، WT-ANN و WT-ANFIS)، آزمايشات بر روي دو مجموعه داده ديگر (ecoli و pima) نيز انجام شد و نتايج بر اساس معيارهاس سنجش ضريب تبيين (R2)، ميانگين خطاي مطلق، جذر ميانگين مربعات خطا و ميانگين قدر مطلق خطاي نسبي با هم مقايسه شدند. نتايج بدست آمده از آزمايشات انجام شده در اين تحقيق بيانگر تاثير مثبت انجام پيش-پردازش تبديل موجك بر روي ورودي¬هاي هر سه مجموعه داده آزمايش شده است. همچنين مدلWT-ANFIS براي مجموعه داده¬هاي اصلي و مجموعه داده¬هاي آزمايش شده ديگر پيش¬بيني دقيق¬تري را حاصل شد.

در این مقاله دو نوآوری علمی برای تحلیل ویدئوهای خبری ارائه شده است که عبارتند از: (1) آشکارسازی و تشخیص خودکار چهره گوینده خبر بدون اطلاعات اولیه و (2) آشکارسازی مرز بین کلیپ‌های خبری. در روش پیشنهادی برای آشکارسازی و تشخیص چهره گوینده خبر از این اصل استفاده شده است که چهره گوینده خبر تنها چهره‌ای است که در طول پخش یک ویدئو خبری بارها مشاهده می‌شود. بر همین اساس ابتدا تمام چهره‌های ویدئو اخبار آشکارسازی شده و چهره‌ای که بیشترین تکرار را داشته باشد، به عنوان چهره گوینده خبر تعیین می‌شود. پس از آشکارسازی چهره گوینده خبر، آشکارسازی مرز بین کلیپ‌های خبری انجام شده است. یکی از مهمترین مسائل در تحلیل ویدئو، قطعه‌بندی آنها به بلوک‌های زمانی کوچک‌تر برای پردازش‌های بعدی است. در اين مقاله آشکارسازی مرز بین کلیپ‌های خبری بر اساس یک موضوع بسیار رایج در تهیه و تولید ویدئو اخبار می‌باشد. در اکثر ویدئوهای خبری نحوه پخش خبر چنین است که در ابتدای هر خبر تصویر گوینده خبر قابل مشاهده است و پس از پخش تصویر او، گزارش ویدئویی از خبر پخش می‌شود. بنابراین می‌توان مرز بین خبرها را با آشکارسازی و تشخیص چهره گوینده انجام داد. روش پیشنهادی برای آشکارسازی و تشخیص چهره گوینده خبر و آشکارسازی مرز بین خبرها بر روی چهار ویدئو از پایگاه داده TRECVID 2006 مورد آزمایش قرار گرفت و نتایج بسیار خوبی حاصل شد.

در این مقاله یک الگوریتم مقاوم و جدید نشان نگاری (watermarking) در تصاویر رنگی بر مبنای تکنیک رتبه بندی زاویه (Angle Ordering) و با توجه به مدل فضای رنگ RGB ارائه گردیده است. در این روش برای بهبود مقاومت و وضوح نشان نگاری از آشکارسازی لبه رنگی و رتبه بندی بردارها براساس زاویه آنها در فضای سه بعدی رنگ استفاده گردیده است. در ادامه به منظور افزایش مقاومت در مقابل اعوجاجات هندسی و حملات پردازشی، نشان (watermark) در نقاط منتخبی از لبه های تصویر و با اصلاح مستقیم تنها یکی از کانالهای رنگ تعبیه می¬شود. نتایج آزمایش روی تصاویر استاندارد نشان می¬دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با مشهورترین روشهای ارائه شده از کیفیت ادراکی بالاتر و مقاومت بیشتر در برابر حملات رایج برخوردار است.

پیشرفتهای جدید در تکنولوژی شبکه های بی سیم و ارتباطات سلولی(Cell Connection) امکان استفاده از سیستم های محاسبات سیار(Mobile Computing) را فراهم نموده است. نکته قابل توجه در محاسبات سیار، حرکت برخی از واحدهای موجود در محدوده سلول است. این حرکت برای انجام محاسبات سیار که نیاز به دریافت اطلاعات از بانک اطلاعاتی دارند مشکل آفرین است. حرکت سیستم حین اجرای تراکنش منجر به قطع ارتباط سیستم سیار با شبکه بی سیم کارگزارمی شود و این قطع ارتباط منجر به سقوط تراکنش در حال اجرا شده و سیستم سیار مجبور به اجرای مجدد تراکنش از ابتدا می شود . یکی از روشهای جلوگیری از سقوط تراکنش استفاده از Cache در ميزبانهاي متحرك است. معمولاً در Cache اطلاعات مورد نياز فعلي تراكنش در حال اجرا نگهداري مي‌شود. هدف ما در این مقاله استفاده از تئوری فازي برای پیش بینی اطلاعات مورد نیار واحد متحرک و ارسال آنها به واحد مورد نظر، جهت استقرار در Cache می باشد. در این کار فقط بر روی اطلاعات ارسالی به سیستم متحرک متمرکز شده¬ایم تا نرخ توفيق در Cache افزايش يافته و از ارسال درخواست به كارگزار جلوگيري شود.

مهندسي نرم‌افزار فعاليتي است شامل طراحي، پياده سازي،تغيير و بهبود نرم‌افزار که سرعت تهيه نرم‌افزار را بالا برده و کمک مي‌کند تا نرم‌افزاري با کيفيت بالاتر، کارآمدتر و با قابليت نگهداشت بالا داشته باشيم. در اين راستا نامتغيرها به برنامه نويس و آزمونگر کمک مي‌کند تا بعضي از مراحل مهندسي نرم‌افزار را سادتر و سريعتر انجام دهد. از آنجايي که آرايه‌ها و اشاره‌گر‌ها بيشتر امکان دارد که با خطا رو برو باشند، نامتغيرهايي که خصوصيات اين ساختار‌ها را گزارش مي‌دهند پرکاربردتر هستند. با آوردن عناصر اول و آخر آرايه در نامتغيرها مي‌توان بي‌دقتي‌هاي احتمالي در بکار بردن انديس‌ها که بسيار در حلقه‌ها متداول است را تشخيص داد. همچين بکارگيري تعداد عناصر مشترک در آرايه‌ها با نوع داده‌اي يکسان مي‌تواند بسيار کمک کننده باشد مخصوصاً در مواردي که يک آرايه از تغيير بر روي آرايه ديگر بدست مي‌آيد. اين دو خصوصيت به ما کمک مي‌کند تا بسياري از خطاهاي متداول برنامه نويسي را تشخيص دهيم و در رفع آن بکوشيم.

با توجه به حجم وسيع اطلاعات و نرخ بالاي پرسوجو و جريان داده که امروزه با آن مواجه هستيم، نمايهگذاري به عنوان راهحلي براي مبارزه با پيچيدگي ذاتي بازيابي متن و تسريع امر بازيابي اطلاعات در ميان شمار زيادي از زبانهاي مختلف مورد توجه قرار گرفته است. نمايهگذاري وب فرآيند فيلتر اطلاعات دنياي وب است و نمايهگذار پالاينده اطلاعات آن. زبان فارسي يکي از پرکاربردترين زبان‌هاي خاورميانه است که در کشورهايي نظير ايران، افغانستان و تاجيکستان صحبت مي‌شود. بنابراين ميزان زيادي از اسناد موجود در وب به زبان فارسي هستند، اما متاسفانه تلاش‌هاي محدودي در زمينه بازيابي اين اسناد صورت گرفته است. در اين مقاله راهکاري مناسب جهت بازيابي اسناد فارسي با استفاده از‌ نمايه‌گذاري چند‌-وزني و با تکنيک توزيع‌شدگي ارائه شده است. نمايهگذاري چند-وزني به عنوان روشي براي پاسخگويي کاراتر به پرسوجوها مورد توجه قرار گرفته و کيفيت بازيابي اطلاعات را به طور چشمگيري افزايش ميدهد. به منظور حل مشکل سرعت پايين نمايه¬گذاري چند¬-وزني، به طراحي سيستم نمايه‌گذاري چند-وزني توزيع شده مورد استفاده در سيستم‌هاي بزرگ با دادگان بسيار زياد براي زبان فارسي پرداختيم و با مقايسه اين روش با ساير روش‌ها به نتيجه بهتري هم از نظر سرعت بازيابي و هم از نظر کيفيت اسناد بازيابي شده رسيديم.