نظریه گراف بواسطه توانمندی در مدلسازی روابط پیچیده بین عناصر در مسائل مختلف، بصورت گسترده مورد استفاده قرار گرفته است. از سوی دیگر، بازیابی اطلاعات یعنی استخراج اطلاعات مورد نیاز کاربر، به عنوان یکی از مسائل مهم در دنیای الگوریتم و محاسبات مطرح است. با توجه به کارآمدی ر أکثر
نظریه گراف بواسطه توانمندی در مدلسازی روابط پیچیده بین عناصر در مسائل مختلف، بصورت گسترده مورد استفاده قرار گرفته است. از سوی دیگر، بازیابی اطلاعات یعنی استخراج اطلاعات مورد نیاز کاربر، به عنوان یکی از مسائل مهم در دنیای الگوریتم و محاسبات مطرح است. با توجه به کارآمدی راهکارهای مبتنی بر گراف در بازیابی اطلاعات، این مقاله، به بررسی تحلیلی و دسته بندی کاربردهای نظریه گراف در بازیابی اطلاعات، می پردازد. این راهکارها در سه دسته کلی، قابل تفکیک هستند؛ دسته نخست، شامل الگوریتمهایی می باشد که در آنها از بازنمایی گرافی دادگان در فرآیند بازیابی اطلاعات، استفاده می شود. دسته دوم پژوهشها، به حل مسئله بازیابی معنایی اطلاعات با استفاده از نظریه گراف می پردازند و نهایتا دسته سوم، مربوط به یادگیری رتبه بندی با استفاده از نظریه گراف است. این سه دسته بصورت جزئی تر در هشت زیردسته، دسته بندی شده اند. همچنین از منظر آماری، پژوهشهای صورت گرفته در هر دسته بر اساس تعداد و سال انتشار، بررسی شده اند. از جمله یافته های این مطالعه، این است که دسته سوم، هم از نظر تعداد پژوهشها و نیز سال انتشار آنها، شاخه نوظهوری محسوب می شود و میتواند حوزه تحقیقاتی جالب توجهی برای محققان محسوب شود.
تفاصيل المقالة
نظریه گراف بواسطه توانمندی در مدلسازی روابط پیچیده بین عناصر در مسائل مختلف، بصورت گسترده مورد استفاده قرار گرفته است. از سوی دیگر، بازیابی اطلاعات یعنی استخراج اطلاعات مورد نیاز کاربر، به عنوان یکی از مسائل مهم در دنیای الگوریتم و محاسبات مطرح است. با توجه به کارآمدی ر أکثر
نظریه گراف بواسطه توانمندی در مدلسازی روابط پیچیده بین عناصر در مسائل مختلف، بصورت گسترده مورد استفاده قرار گرفته است. از سوی دیگر، بازیابی اطلاعات یعنی استخراج اطلاعات مورد نیاز کاربر، به عنوان یکی از مسائل مهم در دنیای الگوریتم و محاسبات مطرح است. با توجه به کارآمدی راهکارهای مبتنی بر گراف در بازیابی اطلاعات، این مقاله، به بررسی تحلیلی و دستهبندی کاربردهای نظریه گراف در بازیابی اطلاعات، میپردازد. این راهکارها در سه دسته کلی، قابل تفکیک هستند؛ دسته نخست، شامل الگوریتمهایی میباشد که در آنها از بازنمایی گرافی دادگان در فرآیند بازیابی اطلاعات، استفاده میشود. دسته دوم پژوهشها، به حل مسئله بازیابی معنایی اطلاعات با استفاده از نظریه گراف میپردازند و نهایتا دسته سوم، مربوط به یادگیری رتبهبندی با استفاده از نظریه گراف است. این سه دسته بصورت جزئیتر در هشت زیردسته، دستهبندی شدهاند. همچنین از منظر آماری، پژوهشهای صورت گرفته در هر دسته بر اساس تعداد و سال انتشار، بررسی شدهاند. از جمله یافتههای این مطالعه، این است که دسته سوم، هم از نظر تعداد پژوهشها و نیز سال انتشار آنها، شاخه نوظهوری محسوب میشود و میتواند حوزه تحقیقاتی جالب توجهی برای محققان محسوب شود.
تفاصيل المقالة
رایمگ
يقوم نظام رایمگ بتنفيذ جميع عمليات الاستلام والتقييم والحكم والتحرير وتخطيط الصفحة والنشر الإلكتروني للمجلات العلمية.