Исследование и разработка подсистемы поиска ресурсов в современных информационно-поисковых системах (1-я гл магистрской)

• Номер работы:
  199808
• Раздел:
  Все работы   →   Магистерские работы   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  22.10.2011 г.
• Объем работы:
  33 стр.
• Содержание:
  Оглавление
  ВВЕДЕНИЕ 2
  1 АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 3
  1.1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ПО ВОПРОСУ ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ 3
  1.2 СУЩНОСТЬ ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ 7
  1.3 ОСОБЕННОСТИ РАБОТЫ СОВРЕМЕННЫХ ПОИСКОВЫХ СИСТЕМ 18
  1.4 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОИСКА 25
  СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 32
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Исследование и разработка подсистемы поиска ресурсов в современных информационно-поисковых системах (1-я гл магистрской)
  1 Аналитическая часть
  1.1 Обзор литературы по вопросу поиска информации
  
  В процессе развития Интернета и роста объемов данных локальных вычислительных сетей возникает следующий парадокс: вероятность существования нужной информации растет, а возможность ее нахождения уменьшается. Надлежащий поиск необходимой информации становится общей проблемой. Требуются новые методы и инструментальные средства, решающие проблемы релевантного поиска в чрезвычайно больших объемах информации [1, 2].
  Целью разработчиков всех поисковых систем является предоставить пользователю документы, в максимальной степени соответствующие смыслу запроса (обеспечить релевантность – точность поиска), и вернуть как можно большее число документов, содержащих запрашиваемую информацию (обеспечить полноту поиска).
  Эта цель в разных системах достигается разными способами.
  Решение проблем текстового поиска опирается на эффективную реализацию используемых лингвистических моделей. Поскольку понятия «эффективности поиска», «качество поиска» не определены, количественная оценка результатов поиска не тривиальна. Традиционный подход в подобных случаях – сравнение с «эталонным» результатом, в контексте задач поиска плохо применим из-за невозможности построения эталонного ответа, зависимости от конкретного набора данных и поискового задания. Поэтому в задачах поиска оценка обычно строится на основе аппроксимированного эталона [7].