Ranking (information retrieval)
استفسار کی درجہ بندی معلومات کی بازیافت (آئی آر) میں بنیادی مسائل میں سے ایک ہے، جو سرچ انجنوں کے پیچھے سائنسی/انجینئرنگ کا شعبہ ہے۔ استفسار اور دستاویزات کے مجموعے کو دیکھتے ہوئے جو استفسار سے میل کھاتے ہیں، مسئلہ یہ ہے کہ دستاویزات کو کسی معیار کے مطابق درجہ بندی کیا جائے، یعنی ترتیب دی جائے تاکہ صارف کو دکھائی جانے والی نتیجہ کی فہرست میں "بہترین" نتائج جلد ظاہر ہوں۔ معلومات کی بازیافت کے لحاظ سے درجہ بندی کمپیوٹر سائنس میں ایک اہم تصور ہے اور اسے بہت سے مختلف ایپلی کیشنز جیسے سرچ انجن کے سوالات اور سفارش کے نظام میں استعمال کیا جاتا ہے۔ سرچ انجنوں کی اکثریت صارفین کو درست اور متعلقہ نتائج فراہم کرنے کے لیے درجہ بندی کے الگورتھم کا استعمال کرتی ہے۔ پیج رینک کا تصور 1940 کی دہائی کا ہے اور اس خیال کی ابتدا معاشیات کے میدان میں ہوئی۔ 1941 میں، ویسلی لیونٹیف نے دوسرے شعبوں کی اہمیت کی بنیاد پر کسی ملک کے شعبے کی قدر کرنے کا ایک تکراری طریقہ تیار کیا جو اسے وسائل فراہم کرتے تھے۔ 1965 میں، یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، سانتا باربرا کے چارلس ایچ ہبل نے افراد کی اہمیت کا تعین کرنے کے لیے ان لوگوں کی اہمیت کی بنیاد پر ایک تکنیک شائع کی جو ان کی تائید کرتے ہیں۔ گیبریل پنسکی اور فرانسس نارائن جریدوں کی درجہ بندی کے لیے ایک نقطہ نظر لے کر آئے۔ ان کا قاعدہ یہ تھا کہ اگر دوسرے اہم جرائد اس کا حوالہ دیتے ہیں تو جریدہ اہم ہوتا ہے۔ کارنیل یونیورسٹی کے ایک کمپیوٹر سائنسدان، جون کلین برگ نے پیج رینک کے لیے تقریبا ایک جیسا نقطہ نظر تیار کیا جسے ہائپر ٹیکسٹ انڈیوسڈ ٹاپک سرچ یا ایچ آئی ٹی ایس کہا جاتا تھا اور اس نے ویب صفحات کو "مرکز" اور "حکام" کے طور پر استعمال کیا۔ گوگل کا پیج رینک الگورتھم 1998 میں گوگل کے بانیوں سرگئی برن اور لیری پیج نے تیار کیا تھا اور یہ تلاش کے نتائج میں ویب صفحات کی درجہ بندی کے گوگل کے طریقہ کار کا ایک اہم حصہ ہے۔ مذکورہ بالا تمام طریقے کچھ حد تک ایک جیسے ہیں کیونکہ ان میں سے سبھی لنکس کی ساخت کا استحصال کرتے ہیں اور ایک تکراری نقطہ نظر کی ضرورت ہوتی ہے۔ درجہ بندی کے ماڈلز درجہ بندی کے افعال کا اندازہ مختلف ذرائع سے کیا جاتا ہے۔ سب سے آسان میں سے ایک کچھ فکسڈ کے کے لیے پہلے کے ٹاپ رینک کے نتائج کی درستگی کا تعین کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، بہت سے سوالات پر اوسطا متعلقہ ٹاپ 10 نتائج کا تناسب۔ آئی آر ماڈلز کو وسیع پیمانے پر تین اقسام میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: بولین ماڈل یا بی آئی آر، ویکٹر اسپیس ماڈل، اور ممکنہ ماڈل۔ بازیافت کے نمونوں کے درمیان مختلف موازنہ ادب میں پایا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر،)۔ بولین ماڈل یا بی آئی آر ایک سادہ بیس لائن استفسار ماڈل ہے جہاں ہر استفسار الجبرائی تاثرات کے ساتھ رشتہ دار الجبرا کے بنیادی اصولوں کی پیروی کرتا ہے اور جہاں دستاویزات کو اس وقت تک نہیں لایا جاتا جب تک کہ وہ ایک دوسرے سے مکمل طور پر میل نہ کھائیں۔ چونکہ استفسار یا تو دستاویز (1) حاصل کرتا ہے یا دستاویز (0) حاصل نہیں کرتا ہے، اس لیے ان کی درجہ بندی کرنے کا کوئی طریقہ کار نہیں ہے۔ ویکٹر اسپیس ماڈل چونکہ بولین ماڈل صرف مکمل مماثلت لاتا ہے، اس لیے یہ دستاویزات کے جزوی طور پر مماثل ہونے کے مسئلے کو حل نہیں کرتا ہے۔ ویکٹر اسپیس ماڈل انڈیکس آئٹمز کے ویکٹرز کو متعارف کروا کر اس مسئلے کو حل کرتا ہے جن میں سے ہر ایک کو وزن کے ساتھ تفویض کیا جاتا ہے۔ اگر دستاویزات موجود ہوں تو وزن مثبت (اگر مکمل طور پر یا کسی حد تک مماثل ہو) سے منفی (اگر بے مثال یا مکمل طور پر مخالف مماثل ہو) تک ہوتے ہیں۔ ٹرم فریکوئنسی-الٹا دستاویز فریکوئنسی (ٹی ایف-آئی ڈی ایف) سب سے زیادہ مقبول تکنیکوں میں سے ایک ہے جہاں وزن اصطلاحات ہیں (جیسے۔ الفاظ، کلیدی الفاظ، جملے وغیرہ) اور طول و عرض کارپس کے اندر الفاظ کی تعداد ہے۔ استفسار اور دستاویز کے درمیان مماثلت کا اسکور کوسین مماثلت کا استعمال کرتے ہوئے استفسار وزن ویکٹر اور دستاویز وزن ویکٹر کے درمیان کوسین ویلیو کا حساب لگا کر پایا جا سکتا ہے۔ مطلوبہ دستاویزات کو مماثلت کے اسکور اور حاصل کردہ ٹاپ کے دستاویزات کے مطابق درجہ بندی کرکے حاصل کیا جاسکتا ہے جس میں سب سے زیادہ اسکور ہوتے ہیں یا استفسار ویکٹر سے سب سے زیادہ متعلقہ ہوتے ہیں۔ ممکنہ ماڈل ممکنہ ماڈل میں، ممکنہ نظریہ کو ریاضیاتی اصطلاحات میں بازیافت کے عمل کو ماڈلنگ کرنے کے لیے ایک بنیادی ذریعہ کے طور پر استعمال کیا گیا ہے۔ معلومات کی بازیافت کا امکان ماڈل 1960 میں مارون اور کوہنس نے متعارف کرایا تھا اور مزید رابرسٹن اور دیگر محققین نے تیار کیا تھا۔ سپیک جونز اور ولیٹ (1997) کے مطابق: ممکنہ تصورات کو متعارف کرانے کا جواز واضح ہے: آئی آر سسٹم قدرتی زبان سے نمٹتے ہیں، اور یہ کسی نظام کو یقین کے ساتھ یہ بتانے کے قابل بنانے کے لیے بہت دور ہے کہ کون سی دستاویز کسی خاص استفسار سے متعلق ہوگی۔ ماڈل معلومات کی بازیافت کے لیے امکان کے نظریہ کا اطلاق کرتا ہے (ایک واقعہ ہونے کا امکان 0 فیصد سے 100 فیصد تک ہوتا ہے)۔ یعنی، امکان کے ماڈل میں، مطابقت کا اظہار امکان کے لحاظ سے کیا جاتا ہے۔ یہاں، دستاویزات کی درجہ بندی مطابقت کے امکان کو کم کرنے کی ترتیب میں کی جاتی ہے۔ یہ آئی آر کے عمل میں غیر یقینی عنصر کو مدنظر رکھتا ہے۔ یعنی اس بارے میں غیر یقینی صورتحال کہ آیا سسٹم کے ذریعے بازیافت کردہ دستاویزات کسی دی گئی استفسار سے متعلق ہیں یا نہیں۔ امکانی ماڈل اس امکان کا اندازہ لگانے اور حساب لگانے کا ارادہ رکھتا ہے کہ کوئی دستاویز کچھ طریقوں کی بنیاد پر دیئے گئے استفسار سے متعلق ہوگی۔ معلومات کی بازیافت کے اس تناظر میں "واقعہ" سے مراد استفسار اور دستاویز کے درمیان مطابقت کا امکان ہے۔ دیگر آئی آر ماڈلز کے برعکس، امکان ماڈل مطابقت کو ایک عین مطابق مس یا میچ پیمائش کے طور پر نہیں مانتا ہے۔ ماڈل سوالات اور دستاویزات کے درمیان مطابقت کے امکان کا تعین کرنے کے لیے مختلف طریقے اختیار کرتا ہے۔ امکانات کے ماڈل میں مطابقت کا اندازہ سوالات اور دستاویزات کے درمیان مماثلت کے مطابق کیا جاتا ہے۔ مماثلت کا فیصلہ مزید ٹرم فریکوئنسی پر منحصر ہے۔ اس طرح، صرف ایک اصطلاح (بی) پر مشتمل استفسار کے لیے، اس بات کا امکان کہ کسی خاص دستاویز (ڈی ایم) کو متعلقہ قرار دیا جائے گا، ان صارفین کا تناسب ہے جو استفسار کی اصطلاح (بی) جمع کرتے ہیں اور دستاویز (ڈی ایم) کو متعلقہ سمجھتے ہیں۔ اصطلاح (بی) جمع کرنے والے صارفین کی تعداد کے سلسلے میں۔ جیسا کہ مارون اور کوہن کے ماڈل میں دکھایا گیا ہے، اس امکان کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے کہ ایک مخصوص استفسار کی اصطلاح (بی) جمع کرنے والے صارفین کسی انفرادی دستاویز (ڈی ایم) کو متعلقہ قرار دیں گے۔ جیرارڈ سالٹن اور مائیکل جے میک گل کے مطابق، اس ماڈل کا جوہر یہ ہے کہ اگر متعلقہ دستاویزات میں مختلف اصطلاحات کے ہونے کے امکان کے تخمینے کا حساب لگایا جا سکتا ہے، تو اس بات کے امکانات کہ کسی دستاویز کو بازیافت کیا جائے گا، یہ دیکھتے ہوئے کہ یہ متعلقہ ہے، یا یہ کہ یہ نہیں ہے، اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔ کئی تجربات سے پتہ چلا ہے کہ ممکنہ ماڈل اچھے نتائج دے سکتا ہے۔ تاہم، اس طرح کے نتائج بولین یا ویکٹر اسپیس ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کردہ نتائج سے کافی بہتر نہیں رہے ہیں۔ تشخیص کے اقدامات تشخیص کے سب سے عام اقدامات درستگی، یاد دہانی اور ایف اسکور ہیں۔ ان کا حساب دستاویزات کے غیر ترتیب شدہ سیٹوں کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ جدید سرچ انجنوں میں معیاری درجہ بند بازیافت کے نتائج کا اندازہ کرنے کے لیے ان اقدامات کو بڑھایا جانا چاہیے، یا نئے اقدامات کی وضاحت کی جانی چاہیے۔ درجہ بند بازیافت کے تناظر میں، بازیافت شدہ دستاویزات کے مناسب سیٹ قدرتی طور پر سب سے اوپر کے بازیافت شدہ دستاویزات کے ذریعہ دیئے جاتے ہیں۔ اس طرح کے ہر سیٹ کے لیے، صحت سے متعلق اور یاد کرنے کی اقدار کو ایک صحت سے متعلق ریکل وکر دینے کے لیے پلاٹ کیا جا سکتا ہے۔ صحت سے متعلق درستگی بازیافت کے عمل کی درستگی کی پیمائش کرتی ہے۔ اگر متعلقہ دستاویزات کے اصل سیٹ کو I سے ظاہر کیا جاتا ہے اور دستاویزات کے بازیافت شدہ سیٹ کو O سے ظاہر کیا جاتا ہے، تو درستگی اس طرح دی جاتی ہے: یاد کرنا IR عمل کی تکمیل کا ایک پیمانہ ہے۔ اگر متعلقہ دستاویزات کے اصل سیٹ کو I سے ظاہر کیا جاتا ہے اور دستاویزات کے بازیافت شدہ سیٹ کو O سے ظاہر کیا جاتا ہے، تو یاد دہانی اس طرح دی جاتی ہے: F1 اسکور F1 اسکور درستگی اور یاد دہانی کی پیمائش کو یکجا کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ یہ دونوں کا ہم آہنگ مطلب ہے۔ اگر P درستگی ہے اور R یاد دہانی ہے تو F-سکور اس کے ذریعہ دیا جاتا ہے: پیج رینک الگورتھم پیج رینک الگورتھم اس امکان کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال ہونے والی امکان کی تقسیم کو آؤٹ پٹ کرتا ہے کہ لنکس پر تصادفی طور پر کلک کرنے والا شخص کسی خاص صفحے پر پہنچ جائے گا۔ پیج رینک کا حساب کسی بھی سائز کے دستاویزات کے مجموعے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ کئی تحقیقی مقالے میں یہ فرض کیا گیا ہے کہ کمپیوٹیشنل عمل کے آغاز میں مجموعہ میں موجود تمام دستاویزات کے درمیان تقسیم کو یکساں طور پر تقسیم کیا جاتا ہے۔ پیج رینک کے حسابات میں نظریاتی حقیقی قدر کی زیادہ قریب سے عکاسی کرنے کے لیے لگ بھگ پیج رینک اقدار کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے کلیکشن کے ذریعے کئی پاسز کی ضرورت ہوتی ہے۔ فارمولہ ذیل میں دیا گیا ہے: یعنی۔ پیج یو کے لیے پیج رینک ویلیو سیٹ بیو (پیج یو سے منسلک تمام صفحات پر مشتمل سیٹ) میں موجود ہر پیج وی کے لیے پیج رینک ویلیوز پر منحصر ہے، جسے پیج بمقابلہ ہٹس الگورتھم کے لنکس کی رقم ایل (وی) سے تقسیم کیا گیا ہے۔ پیج رینک کی طرح، ہٹس صفحات کی مطابقت کا تجزیہ کرنے کے لیے لنک تجزیہ کا استعمال کرتا ہے لیکن صرف ذیلی گراف کے چھوٹے سیٹوں پر کام کرتا ہے (پورے ویب گراف کے بجائے) اور ساتھ ہی استفسار پر منحصر ہے۔ ذیلی گرافوں کی درجہ بندی مراکز اور حکام میں وزن کے مطابق کی جاتی ہے جہاں سب سے زیادہ درجہ بندی والے صفحات لائے اور دکھائے جاتے ہیں۔ یہ بھی دیکھیں درجہ بندی کرنا سیکھنا: درجہ بندی کے مسئلے پر مشین لرننگ کا اطلاق حوالہ جات