Ranking (information retrieval)
தேடுபொறிகளுக்குப் பின்னால் உள்ள அறிவியல்/பொறியியல் துறையான தகவல் மீட்டெடுப்பில் (ஐஆர்) வினவல்களின் தரவரிசை என்பது அடிப்படை சிக்கல்களில் ஒன்றாகும். ஒரு வினவல் மற்றும் வினவலுடன் பொருந்தக்கூடிய ஆவணங்களின் தொகுப்பைப் பொறுத்தவரை, சிக்கல் என்னவென்றால், சில அளவுகோல்களின்படி ஆவணங்களை தரவரிசைப்படுத்துவது, அதாவது வரிசைப்படுத்துவது, இதனால் பயனருக்குக் காட்டப்படும் முடிவு பட்டியலில் "சிறந்த" முடிவுகள் ஆரம்பத்தில் தோன்றும். தகவல் மீட்டெடுப்பின் அடிப்படையில் தரவரிசைப்படுத்துவது கணினி அறிவியலில் ஒரு முக்கியமான கருத்தாகும், மேலும் இது தேடுபொறி வினவல்கள் மற்றும் பரிந்துரை அமைப்புகள் போன்ற பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பெரும்பாலான தேடுபொறிகள் பயனர்களுக்கு துல்லியமான மற்றும் பொருத்தமான முடிவுகளை வழங்க தரவரிசை வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. பக்கம் தரவரிசை என்ற கருத்து 1940 களில் இருந்து தொடங்குகிறது, மேலும் இந்த யோசனை பொருளாதாரத் துறையில் உருவானது. 1941 ஆம் ஆண்டில், வாஸ்லி லியோன்டிஃப் ஒரு நாட்டின் வளங்களை வழங்கும் பிற துறைகளின் முக்கியத்துவத்தின் அடிப்படையில் ஒரு நாட்டின் துறையை மதிப்பிடுவதற்கான ஒரு மறுசுழற்சி முறையை உருவாக்கினார். 1965 ஆம் ஆண்டில், சாண்டா பார்பராவில் உள்ள கலிபோர்னியா பல்கலைக்கழகத்தின் சார்லஸ் எச் ஹப்பல், தனிநபர்களின் முக்கியத்துவத்தை அங்கீகரிக்கும் மக்களின் முக்கியத்துவத்தின் அடிப்படையில் தீர்மானிப்பதற்கான ஒரு நுட்பத்தை வெளியிட்டார். கேப்ரியல் பின்ஸ்கி மற்றும் பிரான்சிஸ் நாரின் ஆகியோர் பத்திரிக்கைகளை தரவரிசைப்படுத்த ஒரு அணுகுமுறையைக் கொண்டு வந்தனர். அவர்களின் விதி என்னவென்றால், ஒரு பத்திரிகை மற்ற முக்கியமான பத்திரிகைகளால் மேற்கோள் காட்டப்பட்டால் அது முக்கியமானது. கார்னெல் பல்கலைக்கழகத்தின் கணினி விஞ்ஞானியான ஜான் க்ளீன்பெர்க், பேஜ்ராங்கிற்கு கிட்டத்தட்ட ஒத்த அணுகுமுறையை உருவாக்கினார், இது ஹைபர்டெக்ஸ்ட் தூண்டப்பட்ட தலைப்பு தேடல் அல்லது ஹிட்ஸ் என்று அழைக்கப்பட்டது, மேலும் இது வலைப்பக்கங்களை "மையங்கள்" மற்றும் "அதிகாரிகள்" என்று கருதியது. கூகிளின் பேஜ் தரவரிசை வழிமுறை 1998 ஆம் ஆண்டில் கூகிளின் நிறுவனர்களான செர்ஜி பிரின் மற்றும் லாரி பேஜ் ஆகியோரால் உருவாக்கப்பட்டது, மேலும் இது தேடல் முடிவுகளில் வலைப்பக்கங்களை தரவரிசைப்படுத்தும் கூகிளின் முறையின் முக்கிய பகுதியாகும். மேற்கூறிய முறைகள் அனைத்தும் ஓரளவு ஒத்திருக்கின்றன, ஏனெனில் அவை அனைத்தும் இணைப்புகளின் கட்டமைப்பை சுரண்டுகின்றன மற்றும் ஒரு மறு செய்கை அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது. தரவரிசை மாதிரிகள் தரவரிசை செயல்பாடுகள் பல்வேறு வழிகளில் மதிப்பிடப்படுகின்றன; சில நிலையான k க்கான முதல் k முதல் தரவரிசை முடிவுகளின் துல்லியத்தை தீர்மானிப்பது எளிமையான ஒன்றாகும்; எடுத்துக்காட்டாக, பல கேள்விகளுக்கு சராசரியாக பொருத்தமான முதல் 10 முடிவுகளின் விகிதம். ஐஆர் மாதிரிகளை பரவலாக மூன்று வகைகளாகப் பிரிக்கலாம்ஃ பூலியன் மாதிரிகள் அல்லது பிஐஆர், வெக்டர் ஸ்பேஸ் மாதிரிகள் மற்றும் நிகழ்தகவு மாதிரிகள். மீட்டெடுப்பு மாதிரிகளுக்கு இடையிலான பல்வேறு ஒப்பீடுகளை இலக்கியத்தில் காணலாம் (எ. கா.,). பூலியன் மாதிரிகள் பூலியன் மாதிரி அல்லது பி. ஐ. ஆர் என்பது ஒரு எளிய அடிப்படை வினவல் மாதிரியாகும், அங்கு ஒவ்வொரு வினவலும் இயற்கணித வெளிப்பாடுகளுடன் தொடர்புடைய இயற்கணிதத்தின் அடிப்படை கொள்கைகளைப் பின்பற்றுகிறது மற்றும் ஆவணங்கள் ஒருவருக்கொருவர் முழுமையாக பொருந்தாவிட்டால் அவை பெறப்படுவதில்லை. வினவல் ஆவணத்தைப் பெறுவதால் (1) அல்லது ஆவணத்தைப் பெறாததால் (0), அவற்றை தரவரிசைப்படுத்த எந்த முறையும் இல்லை. வெக்டர் ஸ்பேஸ் மாடல் பூலியன் மாடல் முழுமையான பொருத்தங்களை மட்டுமே பெறுவதால், ஆவணங்கள் ஓரளவு பொருந்தியிருக்கும் சிக்கலை இது தீர்க்காது. வெக்டர் ஸ்பேஸ் மாடல் குறியீட்டு உருப்படிகளின் திசையன்களை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலம் இந்த சிக்கலை தீர்க்கிறது, ஒவ்வொன்றும் எடைகளுடன் ஒதுக்கப்பட்டுள்ளது. ஆவணங்கள் இருந்தால் எடைகள் நேர்மறை (முழுமையாகவோ அல்லது ஓரளவுக்கு பொருந்தினால்) முதல் எதிர்மறை (ஒப்பிடமுடியாத அல்லது முற்றிலும் எதிரெதிராக பொருந்தினால்) வரை இருக்கும். கால அதிர்வெண்-தலைகீழ் ஆவண அதிர்வெண் (டிஎஃப்-ஐடிஎஃப்) என்பது மிகவும் பிரபலமான நுட்பங்களில் ஒன்றாகும், அங்கு எடைகள் சொற்கள் (எ. கா. சொற்கள், முக்கிய வார்த்தைகள், சொற்றொடர்கள் போன்றவை) மற்றும் பரிமாணங்கள் என்பது கார்பஸுக்குள் உள்ள சொற்களின் எண்ணிக்கை. கொசைன் ஒற்றுமையைப் பயன்படுத்தி வினவல் எடை திசையன் மற்றும் ஆவண எடை திசையன் இடையே கொசைன் மதிப்பைக் கணக்கிடுவதன் மூலம் வினவல் மற்றும் ஆவணத்திற்கு இடையிலான ஒற்றுமை மதிப்பெண்ணைக் காணலாம். விரும்பிய ஆவணங்களை ஒற்றுமை மதிப்பெண் மற்றும் பெறப்பட்ட டாப் கே ஆவணங்களின்படி தரவரிசைப்படுத்துவதன் மூலம் பெறலாம், அவை அதிக மதிப்பெண்களைக் கொண்டுள்ளன அல்லது வினவல் திசையனுக்கு மிகவும் பொருத்தமானவை. நிகழ்தகவு மாதிரியில், கணித அடிப்படையில் மீட்டெடுப்பு செயல்முறையை மாதிரியாக்குவதற்கான முக்கிய வழிமுறையாக நிகழ்தகவு கோட்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. தகவல் மீட்டெடுப்பின் நிகழ்தகவு மாதிரி 1960 இல் மரோன் மற்றும் குன்ஸ் ஆகியோரால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது, மேலும் ராபர்ஸ்டன் மற்றும் பிற ஆராய்ச்சியாளர்களால் மேலும் உருவாக்கப்பட்டது. ஸ்ப்யாக் ஜோன்ஸ் மற்றும் வில்லெட் (1997) கூற்றுப்படிஃ நிகழ்தகவுக் கருத்துகளை அறிமுகப்படுத்துவதற்கான காரணம் வெளிப்படையானதுஃ ஐஆர் அமைப்புகள் இயற்கையான மொழியைக் கையாள்கின்றன, மேலும் ஒரு குறிப்பிட்ட வினவலுக்கு எந்த ஆவணம் பொருத்தமானதாக இருக்கும் என்பதை ஒரு அமைப்பு உறுதியாகக் கூறுவதற்கு இது மிகவும் துல்லியமற்றது. இந்த மாதிரி தகவல் மீட்டெடுப்புக்கான நிகழ்தகவுக் கோட்பாட்டைப் பயன்படுத்துகிறது (ஒரு நிகழ்வு 0 சதவீதம் முதல் 100 சதவீதம் வரை நிகழ வாய்ப்புள்ளது). அதாவது, நிகழ்தகவு மாதிரியில், நிகழ்தகவு அடிப்படையில் பொருத்தப்பாடு வெளிப்படுத்தப்படுகிறது. இங்கே, ஆவணங்கள் பொருத்தத்தின் நிகழ்தகவைக் குறைக்கும் வரிசையில் தரவரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன. இது ஐஆர் செயல்பாட்டில் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் கருத்தில் கொள்கிறது. அதாவது, கணினியால் மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்கள் கொடுக்கப்பட்ட வினவலுக்கு பொருத்தமானவையா என்பது பற்றிய நிச்சயமற்ற தன்மை. நிகழ்தகவு மாதிரி சில முறைகளின் அடிப்படையில் கொடுக்கப்பட்ட வினவலுக்கு ஒரு ஆவணம் பொருத்தமானதாக இருக்கும் நிகழ்தகவை மதிப்பிடவும் கணக்கிடவும் விரும்புகிறது. தகவல் மீட்டெடுப்பின் இந்த சூழலில் "நிகழ்வு" என்பது ஒரு வினவலுக்கும் ஆவணத்திற்கும் இடையிலான பொருத்தத்தின் நிகழ்தகவைக் குறிக்கிறது. பிற ஐஆர் மாதிரிகளைப் போலல்லாமல், நிகழ்தகவு மாதிரி பொருத்தத்தை ஒரு துல்லியமான மிஸ்-அல்லது-மேட்ச் அளவீடாக கருதுவதில்லை. வினவல்கள் மற்றும் ஆவணங்களுக்கு இடையிலான பொருத்தத்தின் நிகழ்தகவைத் தீர்மானிக்க இந்த மாதிரி பல்வேறு முறைகளைப் பின்பற்றுகிறது. நிகழ்தகவு மாதிரியில் உள்ள பொருத்தமானது கேள்விகள் மற்றும் ஆவணங்களுக்கு இடையிலான ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. ஒற்றுமை தீர்ப்பு மேலும் கால அதிர்வெண்ணைப் பொறுத்தது. எனவே, ஒரே ஒரு சொல் (பி) கொண்ட ஒரு வினவலுக்கு, ஒரு குறிப்பிட்ட ஆவணம் (டிஎம்) பொருத்தமானது என்று தீர்மானிக்கப்படுவதற்கான நிகழ்தகவு, வினவல் சொல் (பி) ஐ சமர்ப்பிக்கும் பயனர்களின் விகிதம் மற்றும் ஆவணம் (டிஎம்) பொருத்தமானது என்று கருதுகிறது. மரோன் மற்றும் குனின் மாதிரியில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளபடி, ஒரு குறிப்பிட்ட வினவல் சொல்லை (பி) சமர்ப்பிக்கும் பயனர்கள் ஒரு தனிப்பட்ட ஆவணம் (டிஎம்) பொருத்தமானது என்று தீர்ப்பளிப்பதற்கான நிகழ்தகவாக குறிப்பிடப்படலாம். ஜெரார்ட் சால்டன் மற்றும் மைக்கேல் ஜே. மெக்கில் ஆகியோரின் கூற்றுப்படி, இந்த மாதிரியின் சாராம்சம் என்னவென்றால், தொடர்புடைய ஆவணங்களில் பல்வேறு சொற்கள் ஏற்படுவதற்கான நிகழ்தகவுக்கான மதிப்பீடுகளை கணக்கிட முடிந்தால், ஒரு ஆவணம் பொருத்தமானது அல்லது இல்லை என்பதைக் கருத்தில் கொண்டு, அதை மீட்டெடுப்பதற்கான நிகழ்தகவுகளை மதிப்பிட முடியும். நிகழ்தகவு மாதிரி நல்ல முடிவுகளைத் தர முடியும் என்பதை பல சோதனைகள் காட்டுகின்றன. இருப்பினும், பூலியன் அல்லது வெக்டர் ஸ்பேஸ் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி பெறப்பட்டதை விட இத்தகைய முடிவுகள் போதுமான அளவு சிறப்பாக இல்லை. மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் மதிப்பீட்டின் மிகவும் பொதுவான அளவீடுகள் துல்லியம், நினைவுகூரல் மற்றும் எஃப்-ஸ்கோர் ஆகும். அவை வரிசைப்படுத்தப்படாத ஆவணங்களின் தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி கணக்கிடப்படுகின்றன. நவீன தேடுபொறிகளில் தரப்படுத்தப்பட்ட மீட்டெடுப்பு முடிவுகளை மதிப்பீடு செய்ய இந்த நடவடிக்கைகள் நீட்டிக்கப்பட வேண்டும் அல்லது புதிய நடவடிக்கைகள் வரையறுக்கப்பட வேண்டும். ஒரு தரவரிசை மீட்டெடுப்பு சூழலில், மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்களின் பொருத்தமான தொகுப்புகள் இயற்கையாகவே மேல் k மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்களால் வழங்கப்படுகின்றன. அத்தகைய ஒவ்வொரு தொகுப்புக்கும், துல்லியமான மற்றும் நினைவுகூரல் மதிப்புகள் ஒரு துல்லியமான-மறுபரிசீலனை வளைவைக் கொடுக்க திட்டமிடப்படலாம். துல்லியமான துல்லியம் மீட்டெடுப்பு செயல்முறையின் துல்லியத்தை அளவிடுகிறது. தொடர்புடைய ஆவணங்களின் உண்மையான தொகுப்பு I ஆல் குறிக்கப்பட்டு, மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்களின் தொகுப்பு O ஆல் குறிக்கப்பட்டால், துல்லியம் பின்வருமாறு வழங்கப்படுகிறதுஃ நினைவுகூரல் என்பது IR செயல்முறையின் முழுமையின் அளவீடு ஆகும். தொடர்புடைய ஆவணங்களின் உண்மையான தொகுப்பு I ஆல் குறிக்கப்பட்டு, மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்களின் தொகுப்பு O ஆல் குறிக்கப்பட்டால், நினைவுகூரல் பின்வருமாறு வழங்கப்படுகிறதுஃ F1 ஸ்கோர் F1 ஸ்கோர் துல்லியம் மற்றும் நினைவுகூரல் அளவீட்டை இணைக்க முயற்சிக்கிறது. இது இரண்டின் ஹார்மோனிக் சராசரி. பி என்பது துல்லியம் மற்றும் ஆர் என்பது நினைவுகூரல் என்றால், எஃப்-ஸ்கோர் பின்வருமாறு வழங்கப்படுகிறதுஃ பக்க தரவரிசை வழிமுறை பக்க தரவரிசை வழிமுறை ஒரு நபர் தோராயமாக இணைப்புகளைக் கிளிக் செய்வதன் மூலம் எந்தவொரு குறிப்பிட்ட பக்கத்திற்கும் வரும் வாய்ப்பைக் குறிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் நிகழ்தகவு விநியோகத்தை வெளியிடுகிறது. எந்த அளவிலான ஆவணங்களின் சேகரிப்புக்கும் பேஜ் தரவரிசையைக் கணக்கிடலாம். கணக்கீட்டு செயல்முறையின் தொடக்கத்தில் சேகரிப்பில் உள்ள அனைத்து ஆவணங்களுக்கும் இடையில் விநியோகம் சமமாகப் பிரிக்கப்பட்டுள்ளது என்று பல ஆராய்ச்சிக் கட்டுரைகளில் கருதப்படுகிறது. பேஜ் தரவரிசை கணக்கீடுகளுக்கு கோட்பாட்டு உண்மையான மதிப்பை இன்னும் நெருக்கமாக பிரதிபலிக்க தோராயமான பேஜ் தரவரிசை மதிப்புகளை சரிசெய்ய சேகரிப்பின் வழியாக பல பாஸ்கள் தேவைப்படுகின்றன. சூத்திரங்கள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளனஃ அதாவது. ஒரு பக்கத்திற்கான பேஜ் தரவரிசை மதிப்பு பு தொகுப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு பக்கத்திற்கும் பேஜ் தரவரிசை மதிப்புகளைப் பொறுத்தது (பக்கம் யு உடன் இணைக்கப்பட்டுள்ள அனைத்து பக்கங்களையும் கொண்ட தொகுப்பு), பக்கத்திலிருந்து இணைப்புகளின் எல் (வி) தொகையால் வகுக்கப்படுகிறது வி. ஹிட்ஸ் அல்காரிதம் பேஜ் தரவரிசையைப் போலவே, ஹிட்ஸ் பக்கங்களின் பொருத்தத்தை பகுப்பாய்வு செய்ய இணைப்பு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது, ஆனால் சிறிய துணைத் தொகுப்புகளில் (முழு வலை வரைபடத்தை விட) மட்டுமே செயல்படுகிறது, அதே போல் வினவலையும் சார்ந்துள்ளது. மிக உயர்ந்த தரவரிசை கொண்ட பக்கங்கள் பெறப்பட்டு காண்பிக்கப்படும் மையங்கள் மற்றும் அதிகாரிகளின் எடைகளின்படி துணை வரைபடங்கள் தரவரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன. மேலும் காண்க தரவரிசைப்படுத்த கற்றல்ஃ தரவரிசை சிக்கலுக்கு இயந்திர கற்றலின் பயன்பாடு குறிப்புகள்