Contoh Catatan Untuk Algoritme Perluasan Query – Teknik penambangan data dan algoritme yang terinspirasi dari alam saat ini merupakan salah satu teknik komputasi lunak yang paling sering digunakan untuk penemuan pengetahuan, pengoptimalan, dan kecerdasan komputasi.
Contoh Catatan Untuk Algoritme Perluasan Query
zorba-xquery – Dalam artikel ini, kami mengusulkan penerapan teknik penambangan data dan algoritme yang terinspirasi oleh alam untuk mengatasi masalah menghasilkan query yang diperluas secara optimal dalam pengambilan informasi web.
Kami pertamatama menggunakan teknik data mining untuk mengelompokkan kandidat istilah ekspansi serupa ke dalam cluster. Selanjutnya, kami menggunakan algoritme yang terinspirasi oleh alam untuk mengekstrak kandidat istilah ekspansi dari cluster dan menghasilkan query yang diperluas yang sesuai. Berikut beberapa contoh catatan untuk algoritme perluasan query :
Baca Juga : XQuery, Bahasa Query Masa Depan
Ekspansi Query Berbasis Algoritma yang Terinspirasi Kelelawar untuk Pengambilan Informasi Web Medis.
Dengan meningkatnya jumlah data medis yang tersedia di Web, mencari informasi kesehatan telah menjadi salah satu topik yang paling banyak dicari di Internet. Pasien dan orangorang dari berbagai latar belakang sekarang menggunakan mesin pencari Web untuk memperoleh informasi medis, termasuk informasi tentang penyakit tertentu, perawatan medis atau nasihat profesional. Meskipun demikian, karena kurangnya pengetahuan medis, banyak orang awam mengalami kesulitan dalam membentuk pertanyaan yang tepat untuk mengartikulasikan pertanyaan mereka, yang menganggap permintaan pencarian mereka tidak tepat karena penggunaan kata kunci yang tidak jelas.
Penggunaan pertanyaan yang ambigu dan tidak jelas iniuntuk menggambarkan kebutuhan pasien telah mengakibatkan kegagalan mesin pencari Web untuk mengambil informasi yang akurat dan relevan. Salah satu metode yang paling alami dan menjanjikan untuk mengatasi kelemahan ini adalah Query Expansion . Dalam makalah ini, pendekatan orisinal berdasarkan Algoritma Kelelawar diusulkan untuk meningkatkan efektivitas pengambilan dari perluasan Query di bidang medis. Berbeda dengan literatur yang ada, pendekatan yang diusulkan menggunakan Algoritma Kelelawar untuk menemukan Query yang diperluas terbaik di antara sekumpulan kandidat Query yang diperluas , sambil mempertahankan kompleksitas komputasi yang rendah. Selain itu, pendekatan baru ini memungkinkan penentuan panjang yang diperluaspertanyaan secara empiris. Hasil numerik pada MEDLINE, database informasi medis online, menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan baseline.
Paradigma Ekspansi Query Kata Kunci Berdasarkan Rekomendasi dan Interpretasi dalam Basis Data Relasional
Tersedia Teks Lengkap Karena ambiguitas dan ketidaktepatan Query kata kunci dalam database relasional, penelitian tentang perluasan Query kata kunci telah menarik perhatian luas. Metode perluasan Query yang ada mengekspos niat Query pengguna sampai batas tertentu, tetapi kebanyakan dari metode tersebut tidak dapat menyeimbangkan presisi dan ingatan. Untuk mengatasi masalah ini, pendekatan ekspansi Query dua langkah baru diusulkan berdasarkan rekomendasi Query dan interpretasi Query . Pertama, algoritma rekomendasi probabilistik dikemukakan dengan membangun matriks kesamaan istilah dan model Viterbi. Kedua, dengan menggunakan algoritma translasi rangkap tiga dan algoritma konstruksi subgraf Query , kata kunci Query diterjemahkan ke subgraf Query dengan informasi struktural dan semantik. Akhirnya, hasil eksperimen pada kumpulan data dunia nyata menunjukkan efektivitas dan rasionalitas metode yang diusulkan.
Apakah perluasan Query membatasi pembelajaran kita? Perbandingan ekspansi berbasis sosial dengan ekspansi berbasis konten untuk pertanyaan medis di internet.
Mencari informasi medis secara online adalah kegiatan umum. Meskipun telah terbukti bahwa membentuk Query yang baik itu sulit, alat saran Query Google , sejenis perluasan Query , bertujuan untuk memfasilitasi pembentukan Query . Namun, tidak diketahui bagaimana perluasan ini , yang didasarkan pada apa yang dicari orang lain, memengaruhi pengumpulan informasi komunitas online. Untuk mengukur dampak ekspansi query berbasis sosial , penelitian ini membandingkannya dengan ekspansi berbasis konten , yaitu apa yang sebenarnya ada dalam teks.
Kami menggunakan 138.906 pertanyaan medis dari Koleksi Sesi Pengguna AOL dan memperluasnya menggunakan metode Pelengkapan Otomatis Google (berbasis sosial) dan konten Google Web Corpus (berbasis konten). Kami mengevaluasi kekhususan dan ambiguitas istilah perluasan untuk Query trigram . Kami juga melihat dampak pada hasil aktual menggunakan keragaman domain dan jarak edit perluasan . Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode berbasis sosial memberikan istilah ekspansi yang lebih tepat serta istilah yang kurang ambigu. Query yang diperluas tidak berbeda secara signifikan dalam keragaman saat diperluas menggunakan metode berbasis sosial (ratarata 6,72 domain berbeda yang ditampilkan dalam sepuluh hasil pertama) vs. metode berbasis konten (ratarata 6,73 domain berbeda).
Meningkatkan pengambilan informasi biomedis dengan kombinasi linier dari berbagai teknik perluasan Query .
Pengambilan literatur biomedis menjadi semakin kompleks, dan ada kebutuhan mendasar untuk sistem temu kembali informasi yang canggih. Program Information Retrieval (IR) menjelajahi materi tidak terstruktur seperti dokumen teks dalam cadangan data besar yang biasanya disimpan di komputer. IR terkait dengan representasi, penyimpanan, dan organisasi item informasi, serta akses. Dalam IR salah satu masalah utama adalah menentukan dokumen mana yang relevan dan mana yang tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna. Di bawah rezim saat ini, pengguna tidak dapat membuat Query dengan tepatdengan cara yang akurat untuk mengambil bagian data tertentu dari cadangan data yang besar. Sistem pencarian informasi dasar menghasilkan hasil pencarian berkualitas rendah.
Dalam sistem yang kami usulkan untuk makalah ini, kami menyajikan teknik baru untuk menyempurnakan pencarian Pencarian Informasi untuk lebih mewakili kebutuhan informasi pengguna untuk meningkatkan kinerja pencarian informasi dengan menggunakan teknik ekspansi Query yang berbeda dan menerapkan kombinasi linier di antara mereka, di mana kombinasi linear antara dua hasil ekspansi pada satu waktu. Perluasan Query memperluas Query penelusuran , misalnya, dengan mencari sinonim dan memberi bobot ulang pada istilah aslinya. Mereka memberikan hasil penelusuran khusus yang jauh lebih terfokus daripada Query penelusuran dasar . Kinerja pengambilan diukur dengan beberapa varian MAP (Mean Average Precision) dan menurut hasil eksperimen kami, kombinasi hasil terbaik dari perluasan Query meningkatkan dokumen yang diambil dan mengungguli baseline kami sebesar 21,06%, bahkan mengungguli penelitian sebelumnya oleh 7,12 %. Kami mengusulkan beberapa teknik perluasan Query dan kombinasinya (secara linier) untuk membuat Query pengguna lebih mudah dikenali oleh mesin telusur dan untuk menghasilkan hasil penelusuran berkualitas lebih tinggi.
RCQGA: Optimasi Query Rantai RDF Menggunakan Algoritma Genetika
Penerapan teknologi Web Semantik dalam lingkungan Electronic Commerce menyiratkan kebutuhan akan alat pendukung yang baik. Mesin Query cepat diperlukan untuk Query data dalam jumlah besar yang efisien, biasanya direpresentasikan menggunakan RDF. Kami fokus pada pengoptimalan kelas khusus Query SPARQL , yang disebut Query rantai RDF . Untuk tujuan ini, kami merancang algoritme genetika yang disebut RCQGA yang menentukan urutan penggabungan yang perlu dilakukan untuk evaluasi Query rantai RDF yang efisien . Pendekatan ini dibandingkan dengan algoritma optimasi dua fase , yang sebelumnya diusulkan dalam literatur. Semakin kompleks kueriadalah, semakin RCQGA mengungguli tolok ukur dalam kualitas solusi, waktu eksekusi yang dibutuhkan, dan konsistensi kualitas solusi. Ketika algoritme dibatasi oleh batas waktu, kinerja keseluruhan RCQGA dibandingkan dengan tolok ukur akan semakin meningkat.
Studi empiris tentang SAJQ ( Algoritma Pengurutan untuk Gabung Query )
Full Text Available Sebagian besar query yang diterapkan pada sistem manajemen database (DBMS sangat bergantung pada kinerja algoritma sorting yang digunakan . Selain memiliki algoritma sorting yang efisien , sebagai fitur utama, stabilitas algoritma tersebut merupakan fitur utama yang diperlukan dalam melakukan Query DBMS Dalam makalah ini, kami mempelajari Algoritma Penyortiran baru untuk Gabung Query (SAJQ yang memiliki keunggulan efisien dan stabil. Algoritma yang diusulkan mengambil keuntungan dari penggunaan algoritma mwaymergedalam meningkatkan kompleksitas waktunya.
SAJQ melakukan operasi pengurutan dalam kompleksitas waktu O(nlogm, di mana n adalah panjang array input dan m adalah jumlah subarray yang digunakan dalam pengurutan. Array input yang tidak diurutkan dengan panjang n diatur ke dalam m subarray yang diurutkan Algoritma mwaymerge menggabungkan m subarray yang diurutkan ke dalam array yang diurutkan keluaran akhir. Algoritma yang diusulkan menjaga stabilitas kunci tetap utuh.
Bukti analitis telah dilakukan untuk membuktikan bahwa, dalam kasus terburuk, yang diusulkan algoritma memiliki kompleksitas O(nlogm. Juga, serangkaian percobaan telah dilakukan untuk menyelidiki kinerja algoritma yang diusulkan . Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkanmengungguli algoritme Pengurutan Stabil lainnya yang dirancang untuk Query berbasis gabungan .
