پایان نامه درمورد بهره بردار

گستر1 موجب شده است که در رابطه با هر موضوع قابل تصور، حجم بسیار زیادی از اطلاعات وجود داشته باشد که کاربران2 بتوانند با استفاده از آن نیاز اطلاعاتی خود را برطرف سازند. افزایش روز افزون اطلاعات باعث شد که مشکل سربار اطلاعات3 به وجود آید و کاربران به تنهایی قادر به برطرف کردن نیازهای خود نباشند. . زیرا کاربران مجبور بودند به صورت بر خط4 تمامی صفحات را جستجو کنند تا بتوانند آن قسمتی را که مورد نیازشان است پیدا کنند. به همین دلیل موتورهای جستجوگر5 به وجود آمدند تا کاربران بتوانند با استفاده از آنها بدون نیاز به بررسی تعداد زیادی از صفحات به اطلاعات مورد نظرشان دسترسی پیدا کنند.
1-2- موتورهای جستجوگر
به عبارت دیگر یک موتور جستجوگر وب سایتی است که میتوان از آن برای پیدا کردن صفحات وب استفاده کرد. وقتی کاربر درخواست خود را در قالب کلمات کلیدی وارد موتور جستجوگر میکند موتور جستجوگر در بین بیلیونها صفحه وب جستجو کرده و به کاربر کمک میکند اطلاعاتی که به دنبال آن است را بیابد. با استفاده از این ابزار سرعت و دقت در جستجو بسیار افزایش یافت و کاربران توانستند به سادگی و در کمترین زمان به بهترین نتایج دست یابند.
انواع زیادی از موتورهای جستجوگر توسط کمپانیهای مختلف ساخته شده است که معروفترین آنها بینگ6، یاهو7 و گوگل8 میباشد (شکل شماره 1).
هر موتور جستجوگر راه و روش خود را برای سازماندهی اطلاعات دارد، پس نتیجه از یک موتور جستجوگر تا دیگری متفاوت خواهد بود.
موتورهای جستجوگر به دو دسته کلی تقسیم میشوند : موتورهای جستجوگر پیمایشی9 و فهرستهای تکمیل دستی10. موتورهای جستجوگر ترکیبی11 نیز حاصل ترکیب دو نوع بالا میباشند. گونهای جدید از موتورهای جستجوگر نیز تحت عنوان ابر جستجوگرها12 وجود دارد که در ادامه به طور خلاصه به توضیح هر کدام از این موارد خواهیم پرداخت.
1-2-1- موتورهای جستجوگر پیمایشی
این موتورهای جستجوگر، وب را پیمایش و اطلاعاتی را ذخیره میکنند. سپس کاربران از میان این اطلاعات آنچه را که میخواهند جستجو میکنند. اگر در صفحه وب تغییراتی اعمال شود موتورهای جستجوگر پیمایشی به طور خودکار آنها را مییابند و تغییرات مذکور را در فهرستها اعمال میکنند. نمونههایی ازموتورهای جستجوگر پیمایشی گوگل و یاهو میباشند.
1-2- 2- فهرستهای تکمیل دستی
فهرستهای تکمیل دستی وابسته به کاربرانی میباشد که آن را تکمیل میکنند. یا کاربر خودش صفحه مورد نظر را به همراه توضیحی کوتاه در فهرست ثبت میکند یا این کار توسط ویراستارهایی که برای آن فهرست در نظر گرفته شده صورت میپذیرد. در این حالت عمل جستجو تنها بر روی توضیحات ثبت شده انجام میگیرد و اگر تغییری روی صفحه وب به وجود آید در فهرست تغییر به وجود نخواهد آمد. نمونهای از فهرستهای تکمیل دستی
Open Directoryمیباشد13.
1-2-3- موتورهای جستجوگر ترکیبی
این موتورهای جستجوگر نتایج حاصل از جستجوی هر دو نوع بالا را با هم ترکیب میکنند و نشان میدهند. علاوه بر این میتوانند برای نتایج یک نوع، اولویت قائل شوند. مثلا موتور جستجوی MSN اولویت را روی نتایج حاصل از فهرستهای تکمیل دستی قرار میدهد. ولی برای درخواستهای پیچیده، نتایج حاصل از جستجوی پیمایشی را نیز بررسی میکند.
1-2-4- ابر جستجوگرها
این نوع جدید از موتورهای جستجوگر نتایج حاصل از چند موتور جستجوگر را ترکیب نموده و نشان میدهد. به عبارتی دیگر درخواست کاربر را در چندین موتور جستجوگر جستجو کرده، سپس نتایج یافته شده را با هم ترکیب نموده و یک نتیجه کلی در اختیار کاربر قرار میدهد. به عنوان مثال موتور جستجوگر dogpile14 نتایج حاصل از موتورهای جستجوگرGoogle ، Yahoo، MSN و ASK را با هم ترکیب میکند و به کاربر ارائه میدهد.
شکل شماره 1 : نمونههایی از موتورهای جستجوگر
1-3- سیستمهای پیشنهادگر
مطالعات اخیر نشان دادهاند که عمده موتورهای جستجوگر با نرخ پایین موفقیت مواجه هستند. این نرخ با میزان دریافت نتایج مرتبط، نسبت به میانگین کاربران جستجو کننده تعیین میشود. به عنوان مثال در یکی از مطالعات[1] بیش از 20000 درخواست جستجو بررسی شده و مشخص گردیده که به طور میانگین در 48% موارد، کاربر در نتایجی که به او ارائه شده حداقل یک مورد مرتبط با جستجویش که ارزش انتخاب داشته باشد پیدا میکند. به بیان دیگر در 52% موارد، کاربر هیچ کدام از مواردی را که به عنوان نتیجه جستجو به او بازگشت داده میشود انتخاب نمیکند. البته این مشکل همان قدر که به موتور جستجوگر بستگی دارد به میزان دانش کاربر جستجو کننده در چگونگی نحوه جستجو نیز بستگی دارد. زیرا درخواست جستجو ممکن است منجر به ابهام شود و به ندرت میتواند به روشنی نیاز کاربر جستجو کننده را بیان کند. در این مواقع کاربر با لیست نتیجهای که نمیتواند نیاز اطلاعاتی او را برطرف سازد روبرو میشود. او در این شرایط معمولا درخواست خود را تعویض یا اصلاح میکند تا نتیجه دلخواهش به او ارائه شود.
در [2] نشان داده است که 10% از درآمد کسانی که با اطلاعات کار میکنند به دلیل تلف شدن زمانشان در جستجو از بین میرود. همچنین در بدترین حالت درصد قابل توجهی از جستجو کنندهها ممکن است در پیدا کردن اطلاعاتی که مورد نیازشان است با شکست روبرو شوند. این مسائل نشان میدهد که جستجوی وب بسیار ناکارامدتر از آن است که انتظار می- رود. همچنین علاوه بر افزایش تعداد صفحات وب تعداد کاربران اینترنت نیز به شدت افزایش یافت. کاربران هم میخواستند نیاز اطلاعاتیشان را بر طرف کنند و هم مایل به تولید و اشتراک گذاری اطلاعات، علائق و نیازمندیهای خود بودند. بنابراین شبکههای اجتماعی مانند Facebook و Twitter تاسیس شدند. همچنین سایتهایی مانند YouTube راه اندازی شد که محلی برای اشتراک گذاری فیلمها و مشاهده فیلمهای به اشتراک گذاشته میباشد.
در این بین برای برطرف نمودن ناکارامدیهای موتورهای جستجوگر و نیازهای کاربران سیستمهای پیشنهادگر به وجود آمدند.
سیستمهای پیشنهادگر برای انتخاب و ارائه اطلاعات مورد نیاز کاربران نقش قابل توجهی را ایفا نمودهاند. این سیستمها میتوانند حتی بدون اینکه کاربر درخواست جستجو بدهد تعدادی از اقلام را به او پیشنهاد یا اطلاعات مورد نیازش را به او ارائه دهد. اقلام میتوانند فیلم، موزیک، صفحه وب و… باشند (جدول شماره 1). همچنین کاربر پیشنهاداتی را از طریق یک جستجوی هوشمندانه دریافت خواهد کرد. بنابراین تاثیر به سزایی در صرفه جویی زمان و دست یابی به هدف مورد نظر کاربر دارد. زیرا از این طریق میتواند از میان این حجم بالا آن قسمت که مورد نیازش است را در اختیار داشته باشد. بدین ترتیب از سردرگم شدن کاربر هنگام تصمیمگیری جلوگیری به عمل میآید.
جدول شماره 1 : نمونههایی از سیستمهای پیشنهادگر و اقلام پیشنهادی آنها
SYSTEM
Content
Amazon
Books, CDS, Others
Epinions
Books, CDS, Others
MovieLens
Movie
Netflix
DVD
Yahoo! Music
Music
Grundy
Books
Video Recommender
Video
Ringo
Music
PHOAKS
Textual Information
Jester
Jokes
Fab System
Web page
با افزایش روز افزون اطلاعات، نیاز به وجود این سیستمها بیشتر احساس شده است. این سیستمها پیشنهادات را با استفاده از انواع مختلف دانش و داده جمع آوری شده در مورد کاربران و اقلام و همچنین بررسی تراکنشهایی مانند بازخوردی15 که کاربران در گذشته ایجاد کردهاند تولید میکنند. در سادهترین فرم، این پیشنهادات به صورت یک لیستی که بر اساس علائق و نیازهای کاربر مرتب شده به او عرضه خواهد شد.
در [3] سیستمهای پیشنهادگر براساس فیلترینگ اشتراکی16، محتوا17، آمارگیری18، سود19، دانش20،و ترکیبی21 کلاسبندی شدهاند.
1-3-1- سیستم پیشنهادگر بر اساس فیلترینگ اشتراکی
فیلترینگ اشتراکی یکی از رایجترین راهکارها در سیستمهای پیشنهادگر است .[4] این راهکار اقلامی که کاربران مشابه با کاربر فعال در گذشته به آنها علاقه داشتهاند را به او پیشنهاد میکند. شباهت بین کاربران بر اساس نحوه امتیازدهیشان در گذشته محاسبه میشود.
این پایان نامه بر اساس این نوع از سیستمهای پیشنهادگر میباشد که در فصل دوم به تفصیل توضیح داده خواهد شد.
1-3-2- سیستم پیشنهادگر محتوا محور
یکی از پر کاربردترین راهکارها در سیستمهای پیشنهادگر روش محتوا محور میباشد. سیستمهای محتوا محور بر اساس ویژگیهای اقلام تعریف میشوند. آنها بررسی میکنند که کاربر در گذشته چه اقلامی مورد علاقهاش بوده، سپس اقلام مشابه را به او پیشنهاد میدهند. مثلا اگر کسی در گذشته به فیلمی از نوع کمدی امتیار مثبت داده است این سیستم در آینده فیلمهایی از این نوع را به او پیشنهاد میکند. از آنجا که روش پیشنهادی در این پایان نامه از روش محتوا محور استفاده می کند، در فصل پنجم به طور مفصل در مورد سیستم پیشنهادگر محتوا محور بحث خواهد شد.
1-3-3- سیستم پیشنهادگر بر اساس آمارگیری
تکنیک پیشنهاد براساس آمارگیری مبتنی بر اطلاعات آماری کاربران میباشد. دادههایی که در نمایه22 کاربر وجود دارد مانند جنسیت، سن، وضعیت خانوادگی و … نمونههایی از اطلاعات آماری کاربر میباشد. کاربران بر اساس خصوصیاتشان کلاس بندی میشوند و پیشنهادات بر اساس این کلاسها صورت میپذیرد.
1-3-4- سیستم پیشنهادگر بر اساس سود
سیستمهای بر اساس سود، تابع سود23 که توسط کاربر تولید میشود را به کار میبرند. به عنوان مثال درقالب پرسشنامه این کار صورت میپذیرد. سپس بر اساس اینکه هر قلم24 چه مقدار سود برای کاربر دارد پیشنهادات صورت میگیرد. این نوع از سیستمها تکنیکهای ارضای محدودیت25 را به کار میبرند تا بهترین قلم را پیشنهاد کنند.
1-3-5- سیستم پیشنهادگر بر اساس دانش
سیستمهای پیشنهادگر بر اساس دانش، از دانشی که از خصوصیات اقلام و کاربران استخراج میگردد بهره برداری میکنند. آنها بررسی میکنند که چطور یک قلم بهخصوص میتواند نیازهای کاربر را بر آورده سازد. در سادهترین فرم، دانش مذکور میتواند در فرم درخواست توسط کاربر تولید شود.
1-3-6- سیستم پیشنهادگر ترکیبی
سیستمهای پیشنهادگر ترکیبی دو یا چند تکنیک را ترکیب میکنند تا کارایی سیستم پیشنهادگر را افزایش دهند. مثلا دو تکنیک A وB را ترکیب میکنند که از مزایای تکنیک اول برای بر طرف سازی معایب تکنیک دوم استفاده کنند. مثلا متد فیلترینگ اشتراکی با مشکل قلم جدید و کاربر جدید مواجه میباشد. یعنی قلمی که تا کنون هیچ کس به آن امتیازی نداده است را نمیتواند پیشنهاد کند. در عین حال متد بر اساس محتوا به دلیل اینکه پیشنهادات بر اساس محتوا و ویژگیهای اقلام میباشد نه امتیازات داده شده به آنها، چنین مشکلی را ندارد. پس میتوان از ترکیب این دو متد در برطرف کردن نواقص یکدیگر استفاده نمود.
1-4- بررسی سایت Movielens
MovieLens یک سیستم پیشنهادگر فیلم است (شکل شماره 2). راهکار این سیستم به این صورت است که از کاربر میخواهد به فیلم هایی که تا کنون دیده است در بازه 1 تا 5 امتیازدهی کند (شکل شماره 3). پس از آن امتیازات داده شده از سوی کاربر را ذخیره کرده و از کاربر یک مدل میسازد. زمانی که کاربر درخواست میکند که سیستم فیلمهایی را به او پیشنهاد کند، سیستم مدل کاربر فعال26 و همچنن مدل کاربرانی که شبیه به او میباشند را استخراج کرده و امتیاز فیلمهایی که کاربر فعال تا کنون ندیده است را از روی مدل کاربران شبیه به او پیشبینی میکند. سپسفیلمهایی که برای آنها امتیاز بالایی پیشبینی شده است را به

مطلب مرتبط :   منابع تحقیق دربارهافراد سالمند، سوء مصرف مواد، دختران نوجوان

دیدگاهتان را بنویسید