فا   |   En
ورود به سایت
مشاهده‌ مشخصات مقاله

ارائه روش رتبه‌بندی مستقل از پرسش به صورت مقیاس‌پذیر

نویسنده (ها)
  • مریم خدابخش
مربوط به کنفرانس بیست و دومین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران
چکیده حجم بالا و رو به رشد داده‌های پیوندی منتشر شده در وب، بر اهمیت موتورهای جستجوی وب معنایی برای بازیابی اطلاعات مورد نیاز کاربران افزوده است. کاربران معمولاً از بین نتایج بازگردانده شده، تنها چند نتیجه‌ی اول مورد بررسی قرار می‌دهند. لذا، ترتیب نمایش نتایج و انتخاب الگوریتم رتبه‌بندی مناسب، تاثیر زیادی در رضایت کاربران از موتور جستجو دارد. با توجه به گسترش حجم دادههای معنایی، مقیاس‌پذیر بودن تنیکهای بکار رفته در موتورهای جستجو معنایی از جمله رتبه‌بندی یک امر ضروری به شمار می‌آید. مدل برنامه‌نویسی‌ نگاشت-کاهش جهت پردازش مجموعه دادههای بزرگ در فضای توزیعی بکار میرود. در این مقاله، با استفاده از مدل برنامه‌نویسی‌ نگاشت-کاهش، میزان ارزشمند بودن هر پاسخ را بر اساس ترکیب رتبه‌های محبوبیت و مرتبط بودن اندازه‌گیری می‌شود. رتبه محبوبیت از طریق تعمیم الگوریتم رتبه‌بندی PageRank روی گراف دو لایه از منابع داده و اسناد معنایی و تخصیص خودکار وزن به پیوندهای معنایی مختلف، محاسبه می‌شود. رتبه مرتبط بودن، از طریق تحلیل محتوای اسناد معنایی و پرسش‌های SPAQL اندازه‌گیری می‌شود. نتایج حاصل از ارزیابی نشان می‌دهد که استفاده از مدل برنامه‌نویسی‌ نگاشت-کاهش باعث بهبود کارایی و سرعت رتبه‌بندی می‌شود
قیمت
  • برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
  • برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
  • برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال

خرید مقاله