Priljubljene Objave

Izbira Urednika - 2019

Povečanje prilagojenih rezultatov poizvedbe za naslednjo generacijo iskalnikov

Anonim

Raziskovalci na državni univerzi v Severni Karolini so razvili način za iskalnike, ki uporabnikom omogočajo natančnejše in bolj prilagojene rezultate iskanja. V preteklosti je bil izziv, kako ovrednotiti ta pristop, tako da ne porablja veliko računalniških virov. Zdaj so raziskovalci izdelali tehniko za izvajanje prilagojenih iskanj, ki so več kot 100-krat bolj učinkoviti od prejšnjih pristopov.

oglas


Vprašanje je, kako iskalniki ravnajo s kompleksnimi ali zmedenimi poizvedbami. Če uporabnik na primer išče člane fakultete, ki opravljajo raziskave o finančni informatiki, potrebuje seznam ustreznih spletnih strani s strani fakultete, ne strani diplomantov, ki omenjajo fakultete ali novice, ki uporabljajo te izraze. To je zapleteno iskanje.

"Podobno, če so iskanja dvoumne z več možnimi interpretacijami, tradicionalni iskalniki uporabljajo brezosebne tehnike. Na primer, če uporabnik išče izraz" jaguar hitrost ", bi lahko uporabnik iskal informacije o superračunalcu Jaguar, džungli mački ali avto ", pravi dr. Kemafor Anyanwu, asistent profesor računalništva v državi NC in višji avtor prispevka o raziskavi. "V vsakem trenutku lahko ista oseba želi informacije o katerikoli od teh stvari, zato profiliranje uporabnika ni nujno zelo koristno."

Ekipa Anyanwu je prišla do načina reševanja prilagojenega iskanja, tako da je pogledala uporabniški kontekst okolice po meri, kar pomeni, da si ogledajo uporabnikova najnovejša iskanja, ki pomagajo razlagati trenutno iskanje. Natančneje gledajo preko besed, ki se uporabljajo pri iskanju povezanih pojmov, da bi določili kontekst iskanja. Torej, če je uporabnik prejšnje iskanje vseboval besedo "ohranjanje", bi bil povezan s koncepti, ki so všeč "živali" ali "divje živali" in celo "živalski vrtovi". Potem bi naknadno iskanje "hitrosti jaguarja" v rezultatih povzročilo rezultate o džunglo mački, višje v rezultatih - in ne avtomobilu ali superračunalniku. In nedavno je bil koncept povezan z iskanjem, večje je teže pri razvrstitvi rezultatov novega iskanja.

Iskalniki so prav tako poskušali identificirati vzorce pri obnašanju uporabnikov ob kliku na rezultate iskanja, da bi ugotovili najbolj verjetno uporabniško namero za iskanje. Vendar so takšne tehnike brezosebne in se uporabljajo na svetovni ravni. Torej, če je najpogostejši vzorec klikov za niz ključnih besed v določenem kontekstu, potem ta kontekst postane kontekst, povezan s poizvedbami za večino ali vse uporabnike - tudi če vaša nedavna zgodovina iskanja kaže, da je vaš poizvedbeni kontekst o džunglo mačkah .

"Kaj počnemo je drugače, " pravi Anyanwu. "V realnem času identificiramo kontekst iskalnih izrazov za posamezne uporabnike in ga uporabimo, da določimo namen uporabnika za določeno poizvedbo v določenem času, kar nam omogoča učinkovitejšo obravnavo bolj zapletenih iskanj kot tradicionalnih iskalnikov. postajajo vse bolj razširjeni, saj ljudje zdaj uporabljajo splet kot ključno bazo znanja, ki podpira različne vrste nalog. "

Medtem ko je bilo podjetje Anyanwu in njena ekipa že pred letom dni razvila kontekstno zasnovano prilagojeno tehniko iskanja, je bil izziv, kako ovrednotiti ta pristop. "Ker bi za vsakega uporabnika izvajal program okoliškega konteksta, bi imel ogromno računalniških virov, kar pa ni izvedljivo, " pravi Anyanwu.

Vendar pa je raziskovalna skupina Anyanwu zdaj pripravila tehniko, ki vključuje nove načine za predstavitev podatkov, nove načine za indeksiranje teh podatkov, tako da je lahko dostopen učinkovito, in novo računalniško arhitekturo za organiziranje teh indeksov. Nova tehnika naredi pomembno razliko.

"Naša nova arhitektura za indeksiranje in iskanje računalniških računov omogoča, da podpiramo prilagojeno iskanje približno 2, 999 uporabnikov istočasno s pomočjo naprave 8GB, medtem ko je prejšnji pristop podpiral samo 17 hkratnih uporabnikov, zaradi česar je koncept bolj praktičen in nas približuje naslednji generaciji iskalniki ", pravi Anyanwu.

Članek "Prilagajanje iskalnikov: primer za povečevanje konkurenčnosti v večantivnih semantičnih spletnih iskalnih sistemih" bo predstavljen na IEEE International Conference on Big Data, ki bo potekal od 6. do 9. oktobra v Santa Clari, Kalifornija. papir je dr. Haizhou Fu, nekdanji doktorat znanosti. študent v državi NC. Dokument je bil soavtor Hyeongsik Kim, doktorat znanosti. študent v državi NC. Raziskavo je podprla Nacionalna znanstvena fundacija.

oglas



Story Source:

Materiali, ki jih ponuja državna univerza North Carolina . Opomba: Vsebino lahko uredite za slog in dolžino.