Information filtering system
ઇન્ફર્મેશન ફિલ્ટરિંગ સિસ્ટમ એ એવી સિસ્ટમ છે જે માનવ વપરાશકર્તાને પ્રસ્તુતિ કરતા પહેલા (અર્ધ) સ્વચાલિત અથવા કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને માહિતીના પ્રવાહમાંથી બિનજરૂરી અથવા અનિચ્છનીય માહિતીને દૂર કરે છે. તેનો મુખ્ય ધ્યેય માહિતીના વધુ પડતા ભારનું સંચાલન અને સિમેન્ટીક સિગ્નલ-ટુ-ઘોંઘાટ ગુણોત્તરમાં વધારો છે. આ કરવા માટે વપરાશકર્તાની પ્રોફાઇલની સરખામણી કેટલીક સંદર્ભ લાક્ષણિકતાઓ સાથે કરવામાં આવે છે. આ લાક્ષણિકતાઓ માહિતી વસ્તુ (સામગ્રી-આધારિત અભિગમ) અથવા વપરાશકર્તાના સામાજિક વાતાવરણ (સહયોગી ગાળણ અભિગમ) માંથી ઉદ્ભવી શકે છે. જ્યારે ઇન્ફોર્મેશન ટ્રાન્સમિશન સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ ફિલ્ટર્સનો ઉપયોગ બિટ-લેવલ પર વાક્યરચના-વિક્ષેપિત અવાજ સામે થાય છે, ત્યારે ઇન્ફોર્મેશન ફિલ્ટરિંગમાં ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિઓ સિમેન્ટીક લેવલ પર કાર્ય કરે છે. ઉપયોગમાં લેવાતી મશીન પદ્ધતિઓની શ્રેણી માહિતી નિષ્કર્ષણ માટેના સમાન સિદ્ધાંતો પર આધારિત છે. એક નોંધપાત્ર એપ્લિકેશન ઇમેઇલ સ્પામ ફિલ્ટર્સના ક્ષેત્રમાં મળી શકે છે. આમ, તે માત્ર માહિતી વિસ્ફોટ જ નથી કે જેના માટે અમુક પ્રકારના ગાળકોની જરૂર પડે છે, પરંતુ અજાણતાં અથવા દુર્ભાવનાપૂર્ણ રીતે બનાવટી માહિતી પણ રજૂ કરવામાં આવે છે. પ્રસ્તુતિ સ્તર પર, માહિતી ફિલ્ટરિંગ વપરાશકર્તા-પસંદગીઓ-આધારિત ન્યૂઝફીડ્સ વગેરેનું સ્વરૂપ લે છે. ભલામણ પ્રણાલીઓ અને સામગ્રી શોધ પ્લેટફોર્મ સક્રિય માહિતી ફિલ્ટરિંગ પ્રણાલીઓ છે જે વપરાશકર્તાને રસ હોય તેવી માહિતી વસ્તુઓ (ફિલ્મ, ટેલિવિઝન, સંગીત, પુસ્તકો, સમાચાર, વેબ પૃષ્ઠો) રજૂ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. આ પ્રણાલીઓ વપરાશકર્તા તરફ વહેતી માહિતીમાં માહિતી વસ્તુઓ ઉમેરે છે, વપરાશકર્તા તરફ વહેતી માહિતીમાંથી માહિતી વસ્તુઓ દૂર કરવાના વિરોધમાં. ભલામણ પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે સહયોગી ગાળણ પદ્ધતિ અથવા સહયોગી ગાળણ પદ્ધતિ અને સામગ્રી-આધારિત ગાળણ પદ્ધતિઓના સંયોજનનો ઉપયોગ કરે છે, જો કે સામગ્રી-આધારિત ભલામણ પદ્ધતિઓ અસ્તિત્વમાં છે. ઈન્ટરનેટના આગમન પહેલાં, માહિતીને ફિલ્ટર કરવાની ઘણી પદ્ધતિઓ પહેલેથી જ છે; દાખલા તરીકે, સરકારો ઔપચારિક અથવા અનૌપચારિક સેન્સરશીપના માધ્યમથી આપેલ દેશમાં માહિતીના પ્રવાહને નિયંત્રિત અને પ્રતિબંધિત કરી શકે છે. બીજી બાજુ, આપણે માહિતી ફિલ્ટર વિશે વાત કરવા જઈ રહ્યા છીએ જો આપણે અખબારના સંપાદકો અને પત્રકારોનો સંદર્ભ લઈએ જ્યારે તેઓ તેમના ગ્રાહકો, પુસ્તકો, સામયિકો, અખબારો, રેડિયો શ્રોતાઓ અને ટીવી દર્શકો માટે સૌથી મૂલ્યવાન માહિતી પસંદ કરતી સેવા પ્રદાન કરે છે. આ ફિલ્ટરિંગ ઓપરેશન શાળાઓ અને યુનિવર્સિટીઓમાં પણ હાજર છે જ્યાં આ સેવાના ગ્રાહકો, વિદ્યાર્થીઓને શૈક્ષણિક માપદંડના આધારે સહાય પ્રદાન કરવા માટે માહિતીની પસંદગી છે. ઇન્ટરનેટના આગમન સાથે શક્ય છે કે કોઈપણ વ્યક્તિ ઓછી કિંમતે જે ઇચ્છે તે પ્રકાશિત કરી શકે. આ રીતે, તે ઓછી ઉપયોગી માહિતીમાં નોંધપાત્ર વધારો કરે છે અને પરિણામે ગુણવત્તાયુક્ત માહિતીનો પ્રસાર થાય છે. આ સમસ્યા સાથે, તેણે નવું ગાળણ તૈયાર કરવાનું શરૂ કર્યું જેની મદદથી આપણે દરેક ચોક્કસ વિષય માટે જરૂરી માહિતી સરળતાથી અને અસરકારક રીતે મેળવી શકીએ. ઓપરેશન આ શૈલીની ફિલ્ટરિંગ સિસ્ટમમાં ઘણા સાધનો હોય છે જે લોકોને સૌથી મૂલ્યવાન માહિતી શોધવામાં મદદ કરે છે, જેથી તમે વાંચવા/સાંભળવા/જોવા માટે સમર્પિત કરી શકો તે મર્યાદિત સમય, સૌથી રસપ્રદ અને મૂલ્યવાન દસ્તાવેજોને યોગ્ય રીતે નિર્દેશિત કરવામાં આવે છે. આ ફિલ્ટર્સનો ઉપયોગ મેઇલ પર જૂથ સંદેશાઓ ઉપરાંત યોગ્ય અને સમજી શકાય તેવી રીતે માહિતીને ગોઠવવા અને ગોઠવવા માટે પણ થાય છે. ઇન્ટરનેટ પર સર્ચ એન્જિન દ્વારા મેળવેલા પરિણામોમાં આ ગાળકો આવશ્યક છે. વેબ દસ્તાવેજો અને વધુ કાર્યક્ષમ સંદેશાઓ ડાઉનલોડ કરવા માટે ફિલ્ટરિંગના કાર્યોમાં દરરોજ સુધારો થાય છે. માપદંડ આ પગલામાં ઉપયોગમાં લેવાતા માપદંડોમાંનો એક માપદંડ એ છે કે જ્ઞાન હાનિકારક છે કે નહીં, શું જ્ઞાન ખ્યાલ સાથે અથવા તેના વિના વધુ સારી સમજણ આપે છે. આ કિસ્સામાં માહિતીને ફિલ્ટર કરવાનું કાર્ય જ્ઞાન સાથે હાનિકારક માહિતીને ઘટાડવા અથવા દૂર કરવાનું છે. શીખવાની પદ્ધતિ શીખવાની સામગ્રીની પ્રણાલીમાં, સામાન્ય નિયમોમાં, મુખ્યત્વે ત્રણ મૂળભૂત તબક્કાઓનો સમાવેશ થાય છેઃ પ્રથમ, એક એવી પ્રણાલી જે કાર્યોના નિર્ધારિત સમૂહને ઉકેલો પ્રદાન કરે છે. ત્યારબાદ, તે મૂલ્યાંકન માપદંડમાંથી પસાર થાય છે જે સમસ્યાઓના ઉકેલોના સંબંધમાં અગાઉના તબક્કાની કામગીરીને માપશે. એક્વિઝિશન મોડ્યુલ કે જેનું આઉટપુટ જ્ઞાન મેળવે છે જેનો ઉપયોગ પ્રથમ તબક્કાના સિસ્ટમ સોલ્વરમાં થાય છે. ભવિષ્ય હાલમાં સમસ્યા માહિતીને ફિલ્ટર કરવાની શ્રેષ્ઠ રીત શોધવાની નથી, પરંતુ આ સિસ્ટમોને વપરાશકર્તાઓની માહિતીની જરૂરિયાતોને સ્વતંત્ર રીતે શીખવાની જરૂર છે. માત્ર એટલા માટે નહીં કે તેઓ ફિલ્ટરિંગની પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરે છે પણ ફિલ્ટરનું નિર્માણ અને અનુકૂલન પણ કરે છે. તેના પર આધારિત કેટલીક શાખાઓ, જેમ કે આંકડાશાસ્ત્ર, મશીન લર્નિંગ, પેટર્ન રેકગ્નિશન અને ડેટા માઇનિંગ, માહિતી ફિલ્ટર્સ વિકસાવવા માટેનો આધાર છે જે દેખાય છે અને અનુભવને આધારે અનુકૂલન કરે છે. શીખવાની પ્રક્રિયા હાથ ધરવા માટે, માહિતીનો એક ભાગ પૂર્વ-ફિલ્ટર કરવો પડે છે, જેનો અર્થ છે કે ત્યાં હકારાત્મક અને નકારાત્મક ઉદાહરણો છે જેને આપણે તાલીમ ડેટા નામ આપ્યું છે, જે નિષ્ણાતો દ્વારા અથવા સામાન્ય વપરાશકર્તાઓ તરફથી પ્રતિસાદ દ્વારા પેદા કરી શકાય છે. ભૂલ જેમ જેમ ડેટા દાખલ કરવામાં આવે છે, સિસ્ટમમાં નવા નિયમો શામેલ છે; જો આપણે ધ્યાનમાં લઈએ કે આ ડેટા તાલીમ ડેટા માહિતીને સામાન્ય બનાવી શકે છે, તો આપણે સિસ્ટમ વિકાસનું મૂલ્યાંકન કરવું પડશે અને નવી માહિતીની શ્રેણીઓની યોગ્ય આગાહી કરવાની સિસ્ટમની ક્ષમતાને માપવી પડશે. આ પગલું "ટેસ્ટ ડેટા" નામની નવી શ્રેણીમાં તાલીમ ડેટાને અલગ કરીને સરળ બનાવવામાં આવ્યું છે જેનો ઉપયોગ આપણે ભૂલ દરને માપવા માટે કરીશું. સામાન્ય નિયમ તરીકે ભૂલોના પ્રકારો (ખોટા હકારાત્મક અને ખોટા નકારાત્મક) વચ્ચે તફાવત કરવો મહત્વપૂર્ણ છે. ઉદાહરણ તરીકે, બાળકો માટે સામગ્રીના એકત્રીકરણના કિસ્સામાં, કેટલાક યોગ્ય માહિતીને કાઢી નાખવાની ભૂલ કરતાં, તેમના માટે યોગ્ય ન હોય તેવી માહિતી, જે હિંસા અથવા પોર્નોગ્રાફી દર્શાવે છે, તેને પસાર કરવાની મંજૂરી આપવાની સમાન ગંભીરતા નથી. ભૂલના દરને ઘટાડવા માટે પ્રણાલીમાં સુધારો કરવા માટે અને મનુષ્યો જેવી શીખવાની ક્ષમતાઓ ધરાવતી આ પ્રણાલીઓ માટે આપણે એવી પ્રણાલીઓના વિકાસની જરૂર છે જે માનવ જ્ઞાનાત્મક ક્ષમતાઓનું અનુકરણ કરે છે, જેમ કે કુદરતી-ભાષાની સમજણ, સામાન્ય અર્થને કેપ્ચર કરવો અને માહિતીના શબ્દાર્થને પ્રાપ્ત કરવા માટે અદ્યતન પ્રક્રિયાના અન્ય સ્વરૂપો. ઉપયોગના ક્ષેત્રો આજકાલ, માહિતી ફિલ્ટર વિકસાવવા માટે અસંખ્ય તકનીકો છે, જેમાંથી કેટલીક વિવિધ પ્રયોગોમાં 10 ટકાથી ઓછી ભૂલ દર સુધી પહોંચે છે. આ તકનીકોમાં નિર્ણય વૃક્ષો, સહાયક વેક્ટર મશીનો, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, બાયેસિયન નેટવર્ક્સ, રેખીય ભેદભાવ, લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન વગેરે છે. હાલમાં, આ તકનીકોનો ઉપયોગ વિવિધ એપ્લિકેશનોમાં થાય છે, માત્ર વેબ સંદર્ભમાં જ નહીં, પરંતુ અવાજની ઓળખ, ટેલીસ્કોપિક ખગોળશાસ્ત્રનું વર્ગીકરણ અથવા નાણાકીય જોખમનું મૂલ્યાંકન જેવા વિષયોના મુદ્દાઓમાં પણ થાય છે. સંદર્ભો હનાની, યુ., શાપિરા, બી., શોવલ, પી. (2001) માહિતી ફિલ્ટરિંગઃ મુદ્દાઓ, સંશોધન અને પ્રણાલીઓની ઝાંખી પણ જુઓ. વપરાશકર્તા મોડેલિંગ અને વપરાશકર્તા-અનુકૂલિત ક્રિયાપ્રતિક્રિયા, 11, પૃષ્ઠ. 203-259. http://www.infoworld.com/d/developer-world/human-information-filter-813 બાહ્ય કડીઓ ઈન્ફોવર્લ્ડ IEEX માહિતી પ્રણાલીઓનું અન્વેષણ પ્રકાર ગાળકો દ્વારા સામાજિક માહિતી પ્રક્રિયા સોફ્ટવેર