Ranking (information retrieval)
खोज इंजनों के पीछे वैज्ञानिक/इंजीनियरिंग विषय सूचना पुनर्प्राप्ति (आई. आर.) में प्रश्न की श्रेणीकरण मौलिक समस्याओं में से एक है। एक प्रश्न और प्रश्न से मेल खाने वाले दस्तावेजों के संग्रह को देखते हुए, समस्या यह है कि दस्तावेजों को कुछ मानदंडों के अनुसार क्रमबद्ध किया जाए, ताकि उपयोगकर्ता को प्रदर्शित परिणाम सूची में "सर्वश्रेष्ठ" परिणाम जल्दी दिखाई दें। सूचना पुनर्प्राप्ति के संदर्भ में श्रेणीकरण कंप्यूटर विज्ञान में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है और इसका उपयोग कई अलग-अलग अनुप्रयोगों जैसे खोज इंजन प्रश्नों और अनुशंसा प्रणालियों में किया जाता है। अधिकांश खोज इंजन उपयोगकर्ताओं को सटीक और प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने के लिए रैंकिंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। पृष्ठ श्रेणी की धारणा 1940 के दशक की है और यह विचार अर्थशास्त्र के क्षेत्र में उत्पन्न हुआ था। 1941 में, वासिली लियोन्टीफ ने किसी देश के क्षेत्र को संसाधनों की आपूर्ति करने वाले अन्य क्षेत्रों के महत्व के आधार पर मूल्यांकन करने की एक पुनरावृत्ति विधि विकसित की। 1965 में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सांता बारबरा में चार्ल्स एच हब्बेल ने उन लोगों के महत्व के आधार पर व्यक्तियों के महत्व को निर्धारित करने के लिए एक तकनीक प्रकाशित की जो उनका समर्थन करते हैं। गैब्रियल पिंस्की और फ्रांसिस नरीन ने पत्रिकाओं को श्रेणीबद्ध करने के लिए एक दृष्टिकोण अपनाया। उनका नियम था कि एक पत्रिका महत्वपूर्ण है यदि इसे अन्य महत्वपूर्ण पत्रिकाओं द्वारा उद्धृत किया जाता है। कॉर्नेल विश्वविद्यालय के एक कंप्यूटर वैज्ञानिक जॉन क्लेनबर्ग ने पेजरैंक के लिए लगभग एक समान दृष्टिकोण विकसित किया जिसे हाइपरटेक्स्ट इंड्यूस्ड टॉपिक सर्च या एचआईटीएस कहा जाता था और यह वेब पृष्ठों को "हब" और "अधिकारियों" के रूप में मानता था। गूगल के पेजरैंक एल्गोरिदम को 1998 में गूगल के संस्थापकों सर्गेई ब्रिन और लैरी पेज द्वारा विकसित किया गया था और यह खोज परिणामों में वेब पृष्ठों को श्रेणीबद्ध करने की गूगल की विधि का एक प्रमुख हिस्सा है। उपरोक्त सभी विधियाँ कुछ हद तक समान हैं क्योंकि वे सभी लिंक की संरचना का फायदा उठाती हैं और एक पुनरावृत्ति दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। रैंकिंग मॉडल रैंकिंग कार्यों का मूल्यांकन विभिन्न तरीकों से किया जाता है; सबसे सरल में से एक कुछ निश्चित k के लिए पहले k शीर्ष-रैंक वाले परिणामों की सटीकता का निर्धारण करना है; उदाहरण के लिए, शीर्ष 10 परिणामों का अनुपात जो औसतन कई प्रश्नों पर प्रासंगिक हैं। आई. आर. मॉडल को मोटे तौर पर तीन प्रकारों में विभाजित किया जा सकता हैः बूलियन मॉडल या बी. आई. आर., वेक्टर स्पेस मॉडल और संभावित मॉडल। पुनर्प्राप्ति मॉडल के बीच विभिन्न तुलनाएँ साहित्य में पाई जा सकती हैं (जैसे,)। बूलियन मॉडल या बी. आई. आर. एक सरल आधारभूत प्रश्न मॉडल है जहाँ प्रत्येक प्रश्न बीजगणितीय अभिव्यक्तियों के साथ संबंधपरक बीजगणित के अंतर्निहित सिद्धांतों का पालन करता है और जहाँ दस्तावेज़ तब तक नहीं लाए जाते जब तक कि वे एक दूसरे के साथ पूरी तरह से मेल नहीं खाते। चूँकि प्रश्न या तो दस्तावेज़ (1) प्राप्त करता है या दस्तावेज़ (0) प्राप्त नहीं करता है, इसलिए उन्हें श्रेणीबद्ध करने की कोई पद्धति नहीं है। वेक्टर स्पेस मॉडल चूंकि बूलियन मॉडल केवल पूर्ण मिलान लाता है, इसलिए यह दस्तावेजों के आंशिक रूप से मिलान होने की समस्या का समाधान नहीं करता है। वेक्टर स्पेस मॉडल प्रत्येक भार के साथ निर्धारित सूचकांक वस्तुओं के वैक्टर को पेश करके इस समस्या का समाधान करता है। यदि दस्तावेज़ मौजूद हैं तो भार सकारात्मक (यदि पूरी तरह से या कुछ हद तक मेल खाते हैं) से लेकर नकारात्मक (यदि बेजोड़ या पूरी तरह से विपरीत रूप से मेल खाते हैं) तक होते हैं। शब्द आवृत्ति-व्युत्क्रम दस्तावेज़ आवृत्ति (टी. एफ.-आई. डी. एफ.) सबसे लोकप्रिय तकनीकों में से एक है जहां भार शब्द हैं (जैसे। शब्द, मुख्य शब्द, वाक्यांश आदि) और आयाम कार्पस के अंदर शब्दों की संख्या है। क्वेरी और दस्तावेज़ के बीच समानता स्कोर को कोसाइन समानता का उपयोग करके क्वेरी वेट वेक्टर और दस्तावेज़ वेट वेक्टर के बीच कोसाइन मान की गणना करके पाया जा सकता है। वांछित दस्तावेजों को समानता अंक और प्राप्त शीर्ष के दस्तावेजों के अनुसार श्रेणीबद्ध करके प्राप्त किया जा सकता है जिसमें उच्चतम अंक होते हैं या क्वेरी वेक्टर के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक होते हैं। संभाव्यता मॉडल संभाव्यता मॉडल में, संभाव्यता सिद्धांत का उपयोग गणितीय शब्दों में पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया के प्रतिरूपण के लिए एक प्रमुख साधन के रूप में किया गया है। सूचना पुनर्प्राप्ति का संभाव्यता मॉडल 1960 में मारोन और कुहन्स द्वारा पेश किया गया था और आगे रॉबर्स्टन और अन्य शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया था। स्पैक जोन्स और विलेट (1997) के अनुसारः संभावित अवधारणाओं को पेश करने का तर्क स्पष्ट हैः आई. आर. प्रणालियाँ प्राकृतिक भाषा से संबंधित हैं, और यह एक प्रणाली को निश्चित रूप से यह बताने में सक्षम बनाने के लिए बहुत दूर है कि कौन सा दस्तावेज़ किसी विशेष प्रश्न के लिए प्रासंगिक होगा। मॉडल सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए संभावना के सिद्धांत को लागू करता है (एक घटना में 0 प्रतिशत से 100 प्रतिशत होने की संभावना होती है)। अर्थात, संभाव्यता मॉडल में, प्रासंगिकता संभाव्यता के संदर्भ में व्यक्त की जाती है। यहाँ, दस्तावेजों को प्रासंगिकता की घटती संभावना के क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है। यह आई. आर. प्रक्रिया में अनिश्चितता तत्व को ध्यान में रखता है। अर्थात, इस बारे में अनिश्चितता कि सिस्टम द्वारा पुनर्प्राप्त दस्तावेज़ किसी दिए गए प्रश्न के लिए प्रासंगिक हैं या नहीं। संभाव्यता मॉडल का उद्देश्य इस संभावना का अनुमान लगाना और गणना करना है कि एक दस्तावेज़ कुछ तरीकों के आधार पर दिए गए प्रश्न के लिए प्रासंगिक होगा। सूचना पुनर्प्राप्ति के इस संदर्भ में "घटना" एक प्रश्न और एक दस्तावेज़ के बीच प्रासंगिकता की संभावना को संदर्भित करती है। अन्य आई. आर. मॉडलों के विपरीत, संभाव्यता मॉडल प्रासंगिकता को सटीक मिस-या-मैच माप के रूप में नहीं मानता है। मॉडल प्रश्नों और दस्तावेजों के बीच प्रासंगिकता की संभावना निर्धारित करने के लिए विभिन्न तरीकों को अपनाता है। संभाव्यता मॉडल में प्रासंगिकता को प्रश्नों और दस्तावेजों के बीच समानता के अनुसार आंका जाता है। समानता निर्णय आगे अवधि आवृत्ति पर निर्भर करता है। इस प्रकार, केवल एक शब्द (बी) से युक्त प्रश्न के लिए, किसी विशेष दस्तावेज़ (डीएम) को प्रासंगिक माने जाने की संभावना उन उपयोगकर्ताओं का अनुपात है जो प्रश्न शब्द (बी) प्रस्तुत करते हैं और दस्तावेज़ (डीएम) को शब्द (बी) प्रस्तुत करने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या के संबंध में प्रासंगिक मानते हैं। जैसा कि मारोन और कुह्न के मॉडल में दर्शाया गया है, इस संभावना के रूप में दर्शाया जा सकता है कि एक विशेष प्रश्न शब्द (बी) जमा करने वाले उपयोगकर्ता एक व्यक्तिगत दस्तावेज़ (डीएम) को प्रासंगिक मानेंगे। जेरार्ड साल्टन और माइकल जे. मैकगिल के अनुसार, इस मॉडल का सार यह है कि यदि प्रासंगिक दस्तावेजों में विभिन्न शब्दों की घटना की संभावना के अनुमानों की गणना की जा सकती है, तो एक दस्तावेज़ को पुनः प्राप्त करने की संभावनाओं का अनुमान लगाया जा सकता है, यह देखते हुए कि यह प्रासंगिक है, या कि यह नहीं है। कई प्रयोगों से पता चला है कि संभावित मॉडल अच्छे परिणाम दे सकता है। हालांकि, इस तरह के परिणाम बूलियन या वेक्टर स्पेस मॉडल का उपयोग करके प्राप्त किए गए परिणामों की तुलना में पर्याप्त रूप से बेहतर नहीं रहे हैं। मूल्यांकन के उपाय मूल्यांकन के सबसे आम उपाय सटीकता, स्मरण और एफ-स्कोर हैं। इनकी गणना दस्तावेजों के क्रमहीन सेटों का उपयोग करके की जाती है। आधुनिक खोज इंजनों में मानक श्रेणीबद्ध पुनर्प्राप्ति परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए इन उपायों को बढ़ाया जाना चाहिए, या नए उपायों को परिभाषित किया जाना चाहिए। एक श्रेणीबद्ध पुनर्प्राप्ति संदर्भ में, पुनर्प्राप्त दस्तावेजों के उपयुक्त सेट स्वाभाविक रूप से शीर्ष के पुनर्प्राप्त दस्तावेजों द्वारा दिए जाते हैं। इस तरह के प्रत्येक सेट के लिए, सटीकता और रिकॉल मूल्यों को एक सटीक-रिकॉल वक्र देने के लिए प्लॉट किया जा सकता है। परिशुद्धता पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया की सटीकता को मापती है। यदि प्रासंगिक दस्तावेजों के वास्तविक सेट को I द्वारा दर्शाया जाता है और दस्तावेजों के पुनर्प्राप्त सेट को O द्वारा दर्शाया जाता है, तो सटीकता इस प्रकार दी जाती हैः रिकॉल रिकॉल आई. आर. प्रक्रिया की पूर्णता का एक उपाय है। यदि प्रासंगिक दस्तावेजों के वास्तविक सेट को I द्वारा दर्शाया जाता है और दस्तावेजों के पुनर्प्राप्त सेट को O द्वारा दर्शाया जाता है, तो रिकॉल इस प्रकार दिया जाता हैः F1 स्कोर F1 स्कोर सटीकता और रिकॉल माप को संयोजित करने का प्रयास करता है। यह दोनों का हार्मोनिक माध्य है। यदि पी परिशुद्धता है और आर रिकॉल है तो एफ-स्कोर निम्न द्वारा दिया जाता हैः पेज रैंक एल्गोरिदम पेजरैंक एल्गोरिदम इस संभावना का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रायिकता वितरण को आउटपुट करता है कि लिंक पर यादृच्छिक रूप से क्लिक करने वाला व्यक्ति किसी विशेष पृष्ठ पर पहुंच जाएगा। पेजरैंक की गणना किसी भी आकार के दस्तावेजों के संग्रह के लिए की जा सकती है। कई शोध पत्रों में यह माना गया है कि कम्प्यूटेशनल प्रक्रिया की शुरुआत में संग्रह में सभी दस्तावेजों के बीच वितरण समान रूप से विभाजित है। पेजरैंक गणनाओं के लिए सैद्धांतिक सही मूल्य को अधिक बारीकी से प्रतिबिंबित करने के लिए अनुमानित पेजरैंक मूल्यों को समायोजित करने के लिए संग्रह के माध्यम से कई पास की आवश्यकता होती है। सूत्र नीचे दिए गए हैंः अर्थात। पेज यू के लिए पेजरैंक मान सेट ब में निहित प्रत्येक पेज वी के लिए पेजरैंक मानों पर निर्भर करता है (पेज यू से जुड़े सभी पृष्ठों वाला सेट), जिसे पेज वी के लिंक की राशि एल (वी) से विभाजित किया जाता है। हिट्स एल्गोरिदम पेजरैंक के समान, हिट्स पृष्ठों की प्रासंगिकता का विश्लेषण करने के लिए लिंक विश्लेषण का उपयोग करता है लेकिन केवल उपग्राफ के छोटे सेटों (पूरे वेब ग्राफ के बजाय) पर काम करता है और साथ ही साथ प्रश्न पर निर्भर भी होता है। सबग्राफ को हब और अधिकारियों में भार के अनुसार क्रमबद्ध किया जाता है जहां उच्चतम श्रेणी के पृष्ठ लाए जाते हैं और प्रदर्शित किए जाते हैं। यह भी देखें कि लर्निंग टू रैंकः रैंकिंग समस्या के लिए मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग संदर्भ