งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

LOGO G.04 การเพิ่มประสิทธิภาพ Search Engine ด้วย Personalized Semantic Web Search Engines.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "LOGO G.04 การเพิ่มประสิทธิภาพ Search Engine ด้วย Personalized Semantic Web Search Engines."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 LOGO G.04 การเพิ่มประสิทธิภาพ Search Engine ด้วย Personalized Semantic Web Search Engines

2 Contents ที่มาของปัญหา 1 วัตถุประสงค์ 2 ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับ 3 แนวทางการแก้ไข 4 วิเคราะห์และข้อเสนอแนะ 6 ขั้นตอนในการดำเนินงานวิจัย 3

3 Search Engine ในปัจจุบัน ไม่มีความฉลาด มากพอที่จะเข้าใจความหมายที่แท้จริงของการ Query และค้นหาข้อมูลให้ตรงกับความสนใจของ ผู้ใช้แต่ละบุคคล และความสนใจที่เป็นปัจจุบันของ บุคคลผู้ใช้ Company Logo ความสำคัญ และที่มาของปัญหา 1

4 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ เป้าหมายหลักของ Search Engine คือ การค้นคืนข้อมูล เฉพาะเอกสาร หรือข้อมูลที่ เกี่ยวข้อง (Relevance) กับคำค้นคืนที่ผู้ใช้ระบุ (Query) ให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้ แต่ละคน (Personalized Information Retrieval) Company Logo วัตถุประสงค์หลักในการวิจัย 2

5 Company Logo

6 การค้นคืนข้อมูลเอกสาร หรือข้อมูลที่ เกี่ยวข้อง (Relevance) กับคำค้นคืนที่ผู้ใช้ ระบุ (Query) ตรงกับความต้องการ ของผู้ใช้แต่ละคน (Personalized Information Retrieval) มากขึ้น Company Logo ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับโดยตรงจากงานวิจัย 3

7 Company Logo Search Engine Architecture

8 Company Logo งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (1) Yi Jin, Zhuying Lin, Hongwei Lin The Research of Search Engine Based on Semantic Web School of Mathematics and Computer Science, Guizhou Normal University, Guiyang, Guizhou, , China

9 Company Logo แนวคิดและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องที่ใช้ในงานวิจัย (1)  Semantic Web Search Engine  Semantic Web  Knowledge retrieval การค้นคืนองค์ความรู้

10 Company Logo ผลจากงานวิจัย (1)  ผู้วิจัยได้นำเสนอโครงสร้าง Semantic Search Engine เพื่อใช้ประโยชน์จาก Semantic Web ซึ่งเป็น Web แห่งอนาคต แต่ยังคง ใช้ในงานพื้นฐานของการค้นคืน สารสนเทศ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ การค้นคืนข้อมูลเอกสาร หรือข้อมูลที่ เกี่ยวข้อง (Relevance) กับคำค้นคืนที่ผู้ใช้ ระบุ (Query) มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นด้วย Semantic Web อย่างมีนัยสำคัญ ( ค่าสถิติที่ สูงพอที่จะมีผลกระทบกับสิ่งใดสิ่งหนึ่ง )

11 Company Logo Diagram Company Logo งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (2) Fabrizio Lamberti, Andrea Sanna and Claudio Demartini A Relation-Based Page Rank Algorithm for Semantic Web Search Engines Member, IEEE

12 Company Logo แนวคิดและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องที่ใช้ในงานวิจัย (2)  Semantic Web  knowledge retrieval

13 Company Logo ผลจากงานวิจัย (2)  ผู้วิจัยได้นำเสนอ Relation-Based Page Rank Algorithm สำหรับ Semantic Web Search Engines ซึ่ง ranking algorithms สำหรับ Semantic Web ส่วนใหญ่จะใช้ เกณฑ์ วัดความเกี่ยวข้อง ที่นำมาจากข้อมูลทั้งหมดซึ่งมี จำนวนมาก ซึ่งบ่อยครั้งไม่สามารถจะมีความ เป็นไปได้เพราะเนื่องจาก มีข้อมูลมากมาย มหาศาลเกินไป ผู้วิจัยจึงได้ใช้เพียง user query, page annotation and underlying ontology เท่านั้นในการทำงาน ทำให้เกิด ประสิทธิภาพในการ ranking เพิ่มมากยิ่งขึ้น

14 Company Logo งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (3) Xiang-dong Chen and Lin Huang The Research of Personalized Search Engine Based on Users'access Interest College of Information and Engineering Northwest A&F University Yangling, China

15 Company Logo แนวคิดและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องที่ใช้ในงานวิจัย (3)  Personalized Search Engine  user's log, Web mining

16 Company Logo ผลจากงานวิจัย (3)  ผู้วิจัยได้นำเสนอ Personalized Search Engine Based on Users'access Interest โดยการวิเคราะห์ server log files (mining the users' logs) หลังจาก นั้นนำข้อมูลที่ได้มาจัดกลุ่มที่มีความสนใจคล้ายคลึง กันมาไว้กลุ่มเดียวกัน แล้วจึงนำมาเพิ่มประสิทธิภาพ ให้กับ PageRank algorithm ทำให้เกิดค่าความ ถูกต้องเพิ่มสูงขึ้น personalized search engine สามารถแนะนำหน้า web page ที่มีการเข้าใช้งานสูง ให้กับ user ผู้ที่มีความสนใจคล้ายๆ กันกับ user ก่อน หน้า มีผลให้เกิดประสิทธิภาพในการค้นคืนเป็นที่น่า พอใจกับผู้ใช้อย่างมีนัยสำคัญ โดยไม่ต้องมีการให้ผู้ใช้ ตอบคำถามจาก search engine ว่า ถูกหรือไม่ ต้องการหรือไม่ เป็นต้น ซึ่งผู้ใช้ส่วนใหญ่มักมีนิสัยที่ไม่ ชอบ click เพื่อตอบคำถามเหล่านั้นอยู่แล้ว

17 Company Logo แนวทางการแก้ไข 4 จากการทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง ในการ แก้ปัญหาดังที่กล่าวไว้ข้างต้นกับ search engine ผู้วิจัย จึงได้เสนอวิธีการการเพิ่มประสิทธิภาพ Search Engine ด้วย Personalized Semantic Web Search Engines เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพใน การคำนวณ page ranking ที่ดีที่สุดอยู่ตลอดเวลา สำหรับผู้ใช้แต่ละกลุ่มที่มีความสนใจคล้ายคลึงกัน ทำให้ ความเกี่ยวข้องเป็นตัวชี้วัดที่ขึ้นอยู่กับความ คิดเห็นของแต่ละบุคคล ได้รับการสกัดออกมา แล้ว ค้นคืนสารสนเทศให้กับ User ได้ตรงกับความ ต้องการเพิ่มมากขึ้น ( ค่าความถูกต้องเพิ่มสูงขึ้น ) ซึ่งแนวทางการแก้ไขดังกล่าวทำให้ search engine นั้นเกิดประสิทธิภาพสูงสุดในการค้นคืน ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง กับคำค้นคืนที่ผู้ใช้ระบุ

18 Company Logo ขั้นตอนในการดำเนินงานวิจัย 5 (1) การสร้างฐานดัชนี (Indexing): ( เกี่ยวข้องกับระบบ ) - การประมวลผลข้อความ (Text processing) - การสร้างดัชนี (Index construction) (2) การค้นคืนจากฐานดัชนี (Retrieval): ( เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ ) - อินเตอร์เฟสสำหรับผู้ใช้ (User interface) - การประมวลผลคิวรี่ (Query processing) - การค้นคืนจากฐานดัชนี (Searching from index) - การจัดอันดับผลลัพธ์จากการค้นคืน (Search result ranking)

19 Company Logo บทวิเคราะห์และข้อเสนอแนะ 6 Semantic Web นั้นเป็นอนาคต ( Web 3.0 ) ดังนั้น Search Engine ในอนาคตย่อมต้องมีการเพิ่มประสิทธิภาพ ให้รองรับกับ Web แห่งอนาคตอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ยิ่งไป กว่านั้นหากแต่ยังต้องมีการเพิ่มประสิทธิภาพให้เหนือกว่า ขึ้นไปอีกนั้นคือ การเรียนรู้ที่จะสกัดความต้องการของผู้ใช้ แต่ละบุคคลเพื่อจัดกลุ่ม ไว้สำหรับการค้นคืนสารสนเทศที่ มีความเกี่ยวข้องให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้เพิ่มมาก ขึ้น สิ่งนี้เป็นความจำเป็นสำหรับการแข่งขันในตลาด Search Engine หากแต่ในวิธีการที่ผู้วิจัยได้นำเสนอนั้น ยังไม่สามารถค้นคืนสารสนเทศที่มีความเกี่ยวข้องละเอียด ลึกไปจนถึงขั้นบุคคลใดบุคคลหนึ่งเพียงคนเดียว ดังนั้น การค้นคืนสารสนเทศ แบบอิสระจากกัน ตามความต้องการ ของบุคคลเพียงคนเดียว จึงเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับนักวิจัย ต่อไป

20 LOGO


ดาวน์โหลด ppt LOGO G.04 การเพิ่มประสิทธิภาพ Search Engine ด้วย Personalized Semantic Web Search Engines.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google