Методы поиска данных эволюция и сравнительный анализ
Введение
Сегодня, в эру цифровых технологий и Интернета, огромное количество информации создается каждую секунду. Стримы данных постоянно поступают от различных устройств, датчиков, социальных медиа, интернет-сервисов, и т.д. Каждый день люди создают миллионы новых фотографий, видео, текстовых сообщений, записей в блогах, и многое другое. В таком объеме данных трудно разобраться, и поиск нужной информации становится непростой задачей. Для организации и поиска этой информации используются различные методы и технологии. Методы поиска данных существуют уже давно, начиная от простых запросов в поисковых системах и заканчивая сложными алгоритмами машинного обучения. С течением времени, методы поиска данных стали все более сложными и усовершенствованными, благодаря прогрессу в технологиях и развитию компьютерных наук.
В настоящее время для поиска данных используются разнообразные методы и технологии, такие как семантический анализ, нейронные сети, кластерный анализ и многое другое.
Содержание
1 История развития методов поиска данных и их практическое применение6
1.1 Ранние методы поиска данных6
1.2 Поиск на основе статистики и машинного обучения8
1.3Эволюция методов поиска данных в свете развития технологий13
2 Практическое применение методов поиска данных. Анализ применения и оценка их эффективности16
2.1 Примеры реализации поиска на основе ключевых слов, семантического анализа и нейронных сетей16
2.2 Преимущества и недостатки каждого метода в практическом применении20
2.3 Оценка эффективности каждого метода и анализ их применения в различных областях24
Заключение27
Список использованных источников29
Список использованных источников
Чжан, X., и Лю, X. Обзор мер семантического сходства в wordNet. Международный журнал гибридных информационных технологий [Текст] // Чжан, X., и Лю, X. // 11(3), 249-258. 2018
Сингх Р. и Каур А. Сравнительный анализ результатов поиска с использованием традиционных и семантических поисковых систем. Международный журнал компьютерных наук и мобильных вычислений. [Текст] // Сингх Р. и Каур А. // 6(11), 9-19. 2017
Чен Ю., Чжан Д. и Ли Г. Обзор методов классификации интеллектуального анализа данных. В 2017 г. прошла 2-я Международная конференция по изображениям, зрению и вычислениям [Текст] // Чен Ю., Чжан Д. и Ли Г. // (стр. 111-115). IEEE. 2017
Чжан Л. и Ван З. Сравнительное исследование моделей поиска информации для поиска по микроблогам. Журнал окружающего интеллекта и гуманизированных вычислений. [Текст] // Чжан Л. и Ван З. // 9 (1), 159–167. 2017
Камарудин А., Закария Н. Х. и Азиз Н. А. Обзор методов поиска информации в среде больших данных. Журнал теоретических и прикладных информационных технологий. [Текст] // Камарудин А., Закария Н. Х. и Азиз Н. А. // 95 (17), 4528-4537. 2017
Сингх Р. и Каур А. Сравнительный анализ результатов поиска с использованием традиционных и семантических поисковых систем. Международный журнал компьютерных наук и мобильных вычислений. [Текст] // Сингх Р. и Каур А. // 6(11), 9-19. 2017
Лю Х., Ли Х. и Сюй Ю. Исследование моделей глубокого обучения для поиска изображений по ключевым словам. В 2017 г. Международная конференция IEEE по мультимедиа и выставкам. [Текст] // Лю Х., Ли Х. и Сюй Ю. // (стр. 938-943). IEEE. 2017
Чжан, X., и Лю, X. Обзор мер семантического сходства в wordNet. Международный журнал гибридных информационных технологий. [Текст] // Сингх Р. и Каур А. // 11(3), 249-258. 2018
Сингх Р. и Каур А. Сравнительный анализ результатов поиска с использованием традиционных и семантических поисковых систем. Международный журнал компьютерных наук и мобильных вычислений. [Текст] // С
Для создания точной модели необходимо иметь большой объем данных для обучения, что может быть затруднительно для некоторых областей знаний. Также, система может давать нерелевантные результаты, если не учитывать специфику определенной области знаний или контекст, в котором используются эти слова.
Поиск на основе машинного обучения может использовать различные алгоритмы и методы для анализа текстовых данных. Например, одним из таких методов является метод классификации текстов, который позволяет системе определить, к какой категории относится текст, и выбрать наиболее релевантные результаты поиска.
Еще одним методом является метод кластеризации текстов, метод машинного обучения, который используется для группировки текстовых документов по схожести содержания. Он основывается на предположении, что тексты, которые содержат похожие слова и фразы, могут быть связаны с одной темой или категорией.