Ваш браузер устарел.

Для того, чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров.

скрыть

Article

  • Title

    Methods of assessing the database queries’ results relevance

  • Authors

    Krisilov V. А.
    Gorodnichaya E. A.

  • Subject

    COMPUTER AND INFORMATION NETWORKS AND SYSTEMS. MANUFACTURING AUTOMATION

  • Year 2015
    Issue 1(45)
    UDC 004.827
    DOI 10.15276/opu.1.45.2015.20
    Pages 121-127
  • Abstract

    Increase in the volume of stored and processed information imposes special requirements to methods and tools for information search and processing. One of the indicators characterizing the quality of information retrieval is the query results relevance. This article purpose is to develop a methodology to quantify the relevance of query results. The query results’ relevance evaluation is important for the correct information retrieval. The presented method identifies and evaluates the query results for the three types of found object compliance to the request. For objects that do not completely correspond to the required specification, it is proposed to calculate the diversity factor between the found object and the query, as in some cases it is impossible to find an object that would at least partially satisfy the requirements. The presented method uses fuzzy sets to describe objects and queries to databases in order to facilitate objects’ searching and grouping by temporal characteristics, as well as allows to evaluate quantitatively the query results’ relevance for the correct information retrieval assessing.

  • Keywords fuzzy sets, relevance, fuzzy query
  • Viewed: 1154 Dowloaded: 9
  • Download Article
  • References

    Література
    1.    Лукина, А.Г. Требования к системам поиска информации в интернете при использовании мобильного телефона в качестве оконечного устройства / А.Г. Лукина // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. — 2007. — № 8. — С. 23—26.
    2.    Людкевич, С.А. Основные факторы, влияющие на релевантность [Электронный ресурс] / С.А. Людкевич, Е.С. Есипов. — 2003. — Режим доступа: http://www.promo-techart.ru/analysis/relevants.htm (Дата обращения: 15.09.2014).
    3.    Машечкин, И.В. Методы вычисления релевантности фрагментов текста на основе тематических моделей в задаче автоматического аннотирования / И.В. Машечкин, М.И. Петровский, Д.В. Царёв // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии. — 2013. — Т. 14, № 1. — С. 91—102.
    4.    Карпенко, А.П. Многокритериальная оценка релевантности документов корпоративной онтологической базы знаний на основе их ролевой кластеризации [Электронный ресурс] / А.П. Карпенко, В.А. Трудоношин // Наука и образование. — 2013. — № 11. — С. 311—328. — Режим доступа: http://dx.doi.org/10.7463/1113.0637857 (Дата обращения: 15.09.2014).
    5.    Badorina, L.N. Method of the relevance degree estimation of the text answer in computer training systems / L.N. Badorina // Вісник Національного авіаційного університету. — 2007. — Т. 31, № 1. — С. 70—72.
    6.    Коновалов, Д.П. К вопросу нечётких запросов к реляционным базам данных / Д.П. Коновалов // Перспективы развития информационных технологий. — 2010. — № 2. — С. 87—92.
    7.    Time series analysis, modeling and applications: A computational intelligence perspective / ed. by W. Pedrycz and S.-M. Chen. — Heidelberg: Springer, 2013. — 404 p.

    References
    1.    Lukina, A.G. (2007). Requirements to systems for searching information in the internet with the use of a mobile phone as a final device. Nauchno-Technicheskaya Informatsiya: Seriya 1, 8, 23—26.
    2.    Lyudkevich, S., & Esipov, E. (2003, November). The main factors that determine relevance. PromoTechart. Retrieved from http://www.promo-techart.ru/analysis/relevants.htm
    3.    Mashechkin, I.V., Petrovskiy, M.I., & Tsarev, D.V. (2013). Methods of text fragment relevance estimation based on the topic model analysis in the text summarization problem. Numerical Methods and Programming, 14(1), 91—102.
    4.    Karpenko A.P., & Trusonoshin V.A. (2013). Multi-criteria estimation of the relevancy of documents in the enterprise ontological knowledge base using thematic clusterization. Science and Education, 11. DOI: 10.7463/1113.0637857
    5.    Badorina, L.N. (2007). Method of the relevance degree estimation of the text answer in computer training systems. Proceedings of the National Aviation University, 31(1), 70—72.
    6.    Konovalov, D.P. (2010). On the question of fuzzy queries to relational databases. Perspektivy Razvitija Informacionnyh Tehnologij, 2, 87—92.
    7.    Pedrycz, W., & Chen, S.-M. (Eds.). (2013). Time Series Analysis, Modeling and Applications: A Computational Intelligence Perspective. Heidelberg: Springer.

  • Creative Commons License by Author(s)