Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  202006218179
TI  -  یادگیری رتبه ‏بندی محتوای فارسی وب بر مبنای برنامه‏ نویسی ژنتیک چند لایه
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  کیهانی پور امیرحسین
AD  -  دانشگاه تهران
Y1  -  2020
PY  -  2020
VL  -  37
IS  -  10
SP  -  45
EP  -  70
KW  -  یادگیری رتبه بندی
KW  -   مدل برنامه نویسی ژنتیک چند لایه
KW  -   ویژگی های کلیک از گذر داده
KW  -   محتوای فارسی وب
KW  -   مجموعه داده dotIR
DO  -  
N2  -  یادگیری رتبه‏بندی، یک رویکرد نو ظهور به منظور رفع چالش‏های موجود و بهبود عملکرد جویشگرهای وب، بسیار امید بخش و کارآمد است. در عین حال عدم توجه جدی به سوابق تعاملات کاربران با جویشگر طی فرآیند جستجو و ارزیابی نتایج بدست آمده، یکی از معضلات جدی آن بشمار می‏رود. در عین حال حجم بسیار زیاد ویژگی‏های مورد نیاز از اسناد و پرس‏وجوهای کاربران نیز کاربردی بودن این رویکرد را در شرایط واقعی با ابهام مواجه ساخته است. استفاده از مدل اطلاعات کلیک از گذر داده‏ها و تولید ویژگی‏های کلیک از گذر داده، راهکار نوینی است که بر مبنای آن و با بکارگیری مدل برنامه‏نویسی ژنتیک چند لایه، مدل رتبه‏بندی مناسبی تحت عنوان MGP-Rank برای بازیابی اطلاعات انگلیسی وب، عرضه شده است. در این پژوهش این، با عنایت به ویژگی‏های خاص زبان فارسی، از طریق ارائه سناریوهای مناسب برای ایجاد ویژگی‏های کلیک از گذر داده این الگوریتم، این الگوریتم بومی‏سازی شده است. نتایج حاصل از ارزیابی عملکرد این الگوریتم در حوزه زبان فارسی با استفاده از مجموعه داده dotIR، حاکی از توانمندی قابل ملاحظه آن نسبت به روش‏های مرجع رتبه‏بندی اطلاعات است. این بهبود عملکرد، بخصوص در بخش ابتدایی فهرست نتایج جستجو که غالباً بیشتر مورد مراجعه کاربران است، قابل توجه است.
UR  - rimag.ir/fa/Article/8179
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/8179
ER  -  
