7808336065

Wyszukiwanie informacji Agnieszka Nowak

Przykładowo dla podanych niżej dwóch wektorów:

Wyszukiwanie informacji Agnieszka Nowak

X₄: 00001003 X₂₂: 00001103

Obliczamy odpowiednio odległość i podobieństwo:

d(x₄,x₂₂) =,/(0-0)² -K0-0)² + (0-0)² + (0-0)² +(1-1)² +(0-l)² +(0-0)² +(3-3)² =VI = 1

/>(x₄,x₂₂) =

0*0+0*0+0*0 + 0*0+l*l + 0*l + 0*0+3*3

= 0.95

■yj(0² +0² +0² +0² + 1² +0² +0² + 3²)*(0² +0² +0² +0² + 1² +1² +0² +3²) 1 + 9 _ 10 10*11 “ 10.49

Widać, iż podobieństwo zawsze osiąga wartość z przedziału o ..i co powoduje, iż wynik łatwo można zinterpretować, kierując się prostą zależnością, że wartość podobieństwa bliska zeru oznacza brak podobieństwa porównywanych obiektów, i analogicznie wartość bliska jedności oznacza duże podobieństwo.

Implementowane w wyszukiwarkach algorytmy grupowania wyników powstają w odpowiedzi na pojawiające się problemy:

1.    Większa ilość informacji nie przekłada się na ich jakość,

2.    Internet kiedyś był o wiele bardziej wiarygodny,

3.    Wyszukiwarki nie ułatwiają dostępu do jakościowo lepszej wiedzy: bo szukają dokumentów pasujących do pytań a nie do odpowiedzi, nie tłumaczą struktury zwracanych wyników.

Istotne aspekty grupowania...

GRUPOWANIE WYNIKÓW...gdyż za dużo ich jest...chodzi o wybór tych najbardziej trafnych.

Definicja problemu:

SEARCH RESULTS CLUSTERING: Polega na efektywnym utworzeniu sensownych grup tematycznie powiązanych dokumentów, oraz, ich zwięzłym opisaniu... w sposób zrozumiały dla człowieka.