Ranking (information retrieval)
ક્વેરીનું રેન્કિંગ એ માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ (IR) માં મૂળભૂત સમસ્યાઓમાંની એક છે, જે શોધ એન્જિન પાછળની વૈજ્ઞાનિક/ઇજનેરી શાખા છે. ક્વેરી અને ક્વેરી સાથે મેળ ખાતા દસ્તાવેજોના સંગ્રહને જોતાં, સમસ્યા એ છે કે દસ્તાવેજોને અમુક માપદંડ અનુસાર ક્રમ આપવો, એટલે કે સૉર્ટ કરવો, જેથી વપરાશકર્તાને પ્રદર્શિત પરિણામ સૂચિમાં "શ્રેષ્ઠ" પરિણામો વહેલા દેખાય. માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિની દ્રષ્ટિએ રેન્કિંગ એ કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં એક મહત્વપૂર્ણ ખ્યાલ છે અને તેનો ઉપયોગ સર્ચ એન્જિન ક્વેરીઝ અને ભલામણ પ્રણાલીઓ જેવી ઘણી વિવિધ એપ્લિકેશનોમાં થાય છે. મોટાભાગના સર્ચ એન્જિન વપરાશકર્તાઓને સચોટ અને સુસંગત પરિણામો પ્રદાન કરવા માટે રેન્કિંગ એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે. પૃષ્ઠ ક્રમની કલ્પના 1940ના દાયકાની છે અને આ વિચાર અર્થશાસ્ત્રના ક્ષેત્રમાં ઉદ્ભવ્યો છે. 1941માં, વેસીલી લિયોન્ટીફે દેશના ક્ષેત્રને સંસાધનો પૂરા પાડતા અન્ય ક્ષેત્રોના મહત્વના આધારે તેનું મૂલ્યાંકન કરવાની પુનરાવર્તિત પદ્ધતિ વિકસાવી હતી. 1965માં, યુનિવર્સિટી ઓફ કેલિફોર્નિયા, સાન્ટા બાર્બરા ખાતે ચાર્લ્સ એચ. હબબેલે, જે લોકો તેમને સમર્થન આપે છે તેમના મહત્વના આધારે વ્યક્તિઓનું મહત્વ નક્કી કરવા માટે એક તકનીક પ્રકાશિત કરી હતી. ગેબ્રિએલ પિન્સ્કી અને ફ્રાન્સિસ નરીન જર્નલોને ક્રમ આપવાનો અભિગમ સાથે આવ્યા હતા. તેમનો નિયમ હતો કે જો અન્ય મહત્વપૂર્ણ સામયિકો દ્વારા તેનો ઉલ્લેખ કરવામાં આવે તો સામયિકો મહત્વપૂર્ણ છે. કોર્નેલ યુનિવર્સિટીના કમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિક જોન ક્લેઇનબર્ગે પેજરેન્ક માટે લગભગ સમાન અભિગમ વિકસાવ્યો હતો જેને હાયપરટેક્સ્ટ ઇન્ડ્યુસ્ડ ટોપિક સર્ચ અથવા HITS કહેવામાં આવતું હતું અને તે વેબ પૃષ્ઠોને "હબ" અને "ઓથોરિટીઝ" તરીકે ગણતા હતા. ગૂગલનું પેજરેંક અલ્ગોરિધમ 1998માં ગૂગલના સ્થાપકો સેર્ગેઈ બ્રિન અને લેરી પેજ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યું હતું અને તે શોધ પરિણામોમાં વેબ પૃષ્ઠોને ક્રમ આપવાની ગૂગલની પદ્ધતિનો મુખ્ય ભાગ છે. ઉપરોક્ત તમામ પદ્ધતિઓ કંઈક અંશે સમાન છે કારણ કે તે તમામ કડીઓની રચનાનો ઉપયોગ કરે છે અને પુનરાવર્તિત અભિગમની જરૂર પડે છે. રેન્કિંગ મોડેલ રેન્કિંગ કાર્યોનું મૂલ્યાંકન વિવિધ માધ્યમો દ્વારા કરવામાં આવે છે; કેટલાક નિશ્ચિત k માટે પ્રથમ k ટોચના ક્રમાંકિત પરિણામોની ચોકસાઇ નક્કી કરવી એ સૌથી સરળ છે; ઉદાહરણ તરીકે, ઘણા પ્રશ્નો પર સરેરાશ સુસંગત હોય તેવા ટોચના 10 પરિણામોનું પ્રમાણ. આઈ. આર. મોડેલોને વ્યાપક રીતે ત્રણ પ્રકારોમાં વિભાજિત કરી શકાય છેઃ બુલિયન મોડેલ અથવા બી. આઈ. આર., વેક્ટર સ્પેસ મોડલ અને સંભવિત મોડલ. પુનઃપ્રાપ્તિ નમૂનાઓ વચ્ચેની વિવિધ સરખામણીઓ સાહિત્યમાં મળી શકે છે (દા. ત.,). બુલિયન મોડલ અથવા બી. આઈ. આર. એ એક સરળ બેઝલાઇન ક્વેરી મોડલ છે જ્યાં દરેક ક્વેરી બીજગણિત અભિવ્યક્તિઓ સાથે રીલેશ્નલ બીજગણિતના અંતર્ગત સિદ્ધાંતોને અનુસરે છે અને જ્યાં દસ્તાવેજો એકબીજા સાથે સંપૂર્ણપણે મેળ ખાતા નથી ત્યાં સુધી મેળવવામાં આવતા નથી. ક્વેરી કાં તો દસ્તાવેજ (1) મેળવે છે અથવા દસ્તાવેજ (0) મેળવતું નથી, તેથી તેમને ક્રમ આપવાની કોઈ પદ્ધતિ નથી. વેક્ટર સ્પેસ મોડલ બુલિયન મોડલ માત્ર સંપૂર્ણ મેચ મેળવે છે, તેથી તે દસ્તાવેજો આંશિક રીતે મેળ ખાતા હોવાની સમસ્યાનું સમાધાન કરતું નથી. વેક્ટર સ્પેસ મોડેલ દરેક વજન સાથે સોંપાયેલ અનુક્રમણિકા વસ્તુઓના વેક્ટર રજૂ કરીને આ સમસ્યાનું સમાધાન કરે છે. જો દસ્તાવેજો હાજર હોય તો વજન હકારાત્મક (જો સંપૂર્ણપણે અથવા અમુક હદ સુધી મેળ ખાય તો) થી નકારાત્મક (જો મેળ ન ખાય અથવા સંપૂર્ણપણે વિરુદ્ધ રીતે મેળ ખાય તો) સુધી હોય છે. ટર્મ ફ્રિક્વન્સી-ઇન્વર્સ ડોક્યુમેન્ટ ફ્રિક્વન્સી (ટીએફ-આઈડીએફ) એ સૌથી લોકપ્રિય તકનીકોમાંની એક છે જ્યાં વજન એ શબ્દો છે (દા. ત.). શબ્દો, મુખ્ય શબ્દો, શબ્દસમૂહો વગેરે) અને પરિમાણો એ કોષની અંદરના શબ્દોની સંખ્યા છે. ક્વેરી અને દસ્તાવેજ વચ્ચેનો સમાનતા સ્કોર ક્વેરી વજન વેક્ટર અને દસ્તાવેજ વજન વેક્ટર વચ્ચે કોસાઇન મૂલ્યની ગણતરી કરીને કોસાઇન સમાનતાનો ઉપયોગ કરીને શોધી શકાય છે. ઇચ્છિત દસ્તાવેજોને સમાનતા સ્કોર અને મેળવેલા ટોપ કે દસ્તાવેજો અનુસાર ક્રમ આપીને મેળવી શકાય છે જે સૌથી વધુ ગુણ ધરાવે છે અથવા ક્વેરી વેક્ટર માટે સૌથી વધુ સુસંગત છે. સંભવિત મોડેલ સંભવિત મોડેલમાં, સંભાવના સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ પુનઃપ્રાપ્તિ પ્રક્રિયાને ગાણિતિક દ્રષ્ટિએ મોડેલિંગ કરવા માટે મુખ્ય માધ્યમ તરીકે કરવામાં આવે છે. માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિનું સંભાવના મોડેલ 1960 માં મેરોન અને કુહન્સ દ્વારા રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું અને રોબર્સ્ટન અને અન્ય સંશોધકો દ્વારા વધુ વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. સ્પેક જોન્સ અને વિલેટ (1997) અનુસારઃ સંભવિત વિભાવનાઓ રજૂ કરવા માટેનો તર્ક સ્પષ્ટ છેઃ આઇ. આર. પ્રણાલીઓ કુદરતી ભાષા સાથે વ્યવહાર કરે છે, અને કોઈ ચોક્કસ ક્વેરી સાથે કયા દસ્તાવેજ સુસંગત હશે તે નિશ્ચિતતા સાથે જણાવવા માટે પ્રણાલીને સક્ષમ કરવા માટે આ ખૂબ જ અચોક્કસ છે. આ મોડેલ માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ માટે સંભાવનાના સિદ્ધાંતને લાગુ કરે છે (એક ઘટના 0 ટકાથી 100 ટકા થવાની સંભાવના ધરાવે છે). એટલે કે, સંભાવના મોડેલમાં, સુસંગતતા સંભાવનાના સંદર્ભમાં વ્યક્ત કરવામાં આવે છે. અહીં, દસ્તાવેજોને સુસંગતતાની ઘટતી સંભાવનાના ક્રમમાં ક્રમ આપવામાં આવે છે. તે IR પ્રક્રિયામાં અનિશ્ચિતતા તત્વને ધ્યાનમાં લે છે. એટલે કે, સિસ્ટમ દ્વારા પુનઃપ્રાપ્ત દસ્તાવેજો આપેલ ક્વેરી સાથે સંબંધિત છે કે કેમ તે અંગે અનિશ્ચિતતા. સંભાવના મોડેલ એ સંભાવનાનો અંદાજ અને ગણતરી કરવાનો ઇરાદો ધરાવે છે કે દસ્તાવેજ કેટલીક પદ્ધતિઓના આધારે આપેલ ક્વેરી સાથે સુસંગત હશે. માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિના આ સંદર્ભમાં "ઘટના" એ ક્વેરી અને દસ્તાવેજ વચ્ચેની સુસંગતતાની સંભાવનાનો સંદર્ભ આપે છે. અન્ય આઈઆર મોડેલોથી વિપરીત, સંભાવના મોડેલ સુસંગતતાને ચોક્કસ મિસ-અથવા-મેચ માપન તરીકે ગણતું નથી. પ્રશ્નો અને દસ્તાવેજો વચ્ચે સુસંગતતાની સંભાવના નક્કી કરવા માટે આ મોડેલ વિવિધ પદ્ધતિઓ અપનાવે છે. સંભાવના મોડેલમાં સુસંગતતા પ્રશ્નો અને દસ્તાવેજો વચ્ચેની સમાનતા અનુસાર નક્કી કરવામાં આવે છે. સમાનતાનો ચુકાદો વધુ મુદતની આવર્તન પર આધારિત છે. આમ, માત્ર એક શબ્દ (બી) ધરાવતી ક્વેરી માટે, કોઈ ચોક્કસ દસ્તાવેજ (ડીએમ) ને સુસંગત ગણવામાં આવશે તેવી સંભાવના એ વપરાશકર્તાઓનો ગુણોત્તર છે જે ક્વેરી શબ્દ (બી) સબમિટ કરે છે અને દસ્તાવેજ (ડીએમ) ને સુસંગત માને છે. મેરોન અને કુહ્નના મોડેલમાં દર્શાવ્યા મુજબ, કોઈ ચોક્કસ ક્વેરી શબ્દ (બી) સબમિટ કરનારા વપરાશકર્તાઓ વ્યક્તિગત દસ્તાવેજ (ડીએમ) ને સુસંગત હોવાનું નક્કી કરશે તેવી સંભાવના તરીકે રજૂ કરી શકાય છે. ગેરાર્ડ સેલ્ટન અને માઈકલ જે. મેકગિલના જણાવ્યા અનુસાર, આ મોડેલનો સાર એ છે કે જો સંબંધિત દસ્તાવેજોમાં વિવિધ શરતોની ઘટનાની સંભાવના માટેના અંદાજોની ગણતરી કરી શકાય, તો તે દસ્તાવેજને પુનઃપ્રાપ્ત કરવાની સંભાવનાઓ, જો કે તે સુસંગત છે, અથવા તે નથી, તેનો અંદાજ લગાવી શકાય છે. કેટલાક પ્રયોગોએ દર્શાવ્યું છે કે સંભવિત મોડેલ સારા પરિણામો આપી શકે છે. જો કે, આવા પરિણામો બુલિયન અથવા વેક્ટર સ્પેસ મોડેલનો ઉપયોગ કરીને મેળવેલા પરિણામો કરતાં પૂરતા પ્રમાણમાં સારા નથી. મૂલ્યાંકનનાં પગલાં મૂલ્યાંકનનાં સૌથી સામાન્ય પગલાં ચોકસાઇ, યાદગીરી અને એફ-સ્કોર છે. તેમની ગણતરી દસ્તાવેજોના બિનઆયોજિત સમૂહનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. આધુનિક સર્ચ એન્જિનમાં પ્રમાણભૂત હોય તેવા ક્રમાંકિત પુનઃપ્રાપ્તિ પરિણામોનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે આ પગલાંને વિસ્તૃત કરવા જોઈએ, અથવા નવા પગલાંને વ્યાખ્યાયિત કરવા જોઈએ. ક્રમાંકિત પુનઃપ્રાપ્તિ સંદર્ભમાં, પુનઃપ્રાપ્ત દસ્તાવેજોના યોગ્ય સમૂહો કુદરતી રીતે ટોચના k પુનઃપ્રાપ્ત દસ્તાવેજો દ્વારા આપવામાં આવે છે. આવા દરેક સમૂહ માટે, ચોકસાઇ અને રિકોલ મૂલ્યોને ચોકસાઇ-રિકોલ વળાંક આપવા માટે ગોઠવી શકાય છે. પ્રિસિઝન પ્રિસિઝન પુનઃપ્રાપ્તિ પ્રક્રિયાની ચોકસાઈને માપે છે. જો સંબંધિત દસ્તાવેજોના વાસ્તવિક સમૂહને I દ્વારા સૂચવવામાં આવે અને દસ્તાવેજોના પુનઃપ્રાપ્ત સમૂહને O દ્વારા સૂચવવામાં આવે, તો ચોકસાઇ આના દ્વારા આપવામાં આવે છેઃ રિકોલ રિકોલ એ IR પ્રક્રિયાની સંપૂર્ણતાનું માપ છે. જો સંબંધિત દસ્તાવેજોના વાસ્તવિક સમૂહને I દ્વારા સૂચવવામાં આવે અને દસ્તાવેજોના પુનઃપ્રાપ્ત સમૂહને O દ્વારા સૂચવવામાં આવે, તો રિકોલ આના દ્વારા આપવામાં આવે છેઃ F1 સ્કોર F1 સ્કોર ચોકસાઇ અને રિકોલ માપને જોડવાનો પ્રયાસ કરે છે. તે બંનેનો હાર્મોનિક અર્થ છે. જો પી એ ચોકસાઇ છે અને આર એ રિકોલ છે તો એફ-સ્કોર આના દ્વારા આપવામાં આવે છેઃ પેજ રેન્ક અલ્ગોરિધમ પેજરેંક અલ્ગોરિધમ એ સંભાવનાનું વિતરણ કરે છે જેનો ઉપયોગ લિંક્સ પર અવ્યવસ્થિત રીતે ક્લિક કરતી વ્યક્તિ કોઈ ચોક્કસ પૃષ્ઠ પર પહોંચશે તેવી સંભાવનાને રજૂ કરવા માટે થાય છે. પેજરેંકની ગણતરી કોઈપણ કદના દસ્તાવેજોના સંગ્રહ માટે કરી શકાય છે. કેટલાક સંશોધન પત્રોમાં એવું માનવામાં આવે છે કે કોમ્પ્યુટેશનલ પ્રક્રિયાની શરૂઆતમાં સંગ્રહમાં તમામ દસ્તાવેજોમાં વિતરણ સમાનરૂપે વહેંચાયેલું છે. પેજરેંક ગણતરીઓને સૈદ્ધાંતિક સાચા મૂલ્યને વધુ નજીકથી પ્રતિબિંબિત કરવા માટે અંદાજિત પેજરેંક મૂલ્યોને સમાયોજિત કરવા માટે સંગ્રહમાંથી ઘણા પાસની જરૂર પડે છે. સૂત્ર નીચે મુજબ છેઃ પૃષ્ઠ યુ માટે પેજરેંક મૂલ્ય સમૂહ બુ (પૃષ્ઠ યુ સાથે જોડાયેલા તમામ પૃષ્ઠો ધરાવતો સમૂહ) માં સમાવિષ્ટ દરેક પૃષ્ઠ વી માટે પેજરેંક મૂલ્યો પર આધારિત છે, જે પૃષ્ઠ વિ. હિટ્સ અલ્ગોરિધમમાંથી લિંક્સની રકમ એલ (વી) દ્વારા વિભાજિત થાય છે. પેજરેંકની જેમ, હિટ્સ પૃષ્ઠોની સુસંગતતાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે લિંક વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરે છે પરંતુ તે ફક્ત સબગ્રાફના નાના સમૂહો (સમગ્ર વેબ ગ્રાફને બદલે) પર કામ કરે છે અને સાથે સાથે ક્વેરી આધારિત પણ છે. સબગ્રાફ્સને કેન્દ્રો અને સત્તાવાળાઓમાં વજન અનુસાર ક્રમ આપવામાં આવે છે જ્યાં સૌથી વધુ ક્રમ ધરાવતા પૃષ્ઠો લાવવામાં આવે છે અને પ્રદર્શિત થાય છે. આ પણ જુઓ ક્રમમાં શીખવુંઃ ક્રમની સમસ્યા માટે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ સંદર્ભો