الباحثون المشاركون

التخصص: تقنية المعلومات

التخصص الدقيق:

المستخلص: تشتمل شبكة الويب العالمية (WWW) على مجموعة واسعة من المعلومات ، ويتم تشغيلها بشكل أساسي على مبادئ مطابقة الكلمات الرئيسية التي غالبًا ما تقلل من معدل استرجاع المعلومات. يعد توسيع الاستعلام التلقائي أحد الأساليب الأساسية لاسترجاع المعلومات ، وهو يعالج مشكلة عدم تطابق المفردات التي غالبًا ما تواجهها أنظمة استرجاع المعلومات لاسترداد مستند مناسب باستخدام الكلمات الأساسية. اقترحت هذه الورقة نهجًا جديدًا لخوارزمية تحسين Cat والفأرة (CMO) القائمة على COOT والمُسماة بـ COOT-CMO المختلط من أجل الاختيار المناسب للمصطلحات المرشحة المثلى في عملية توسيع الاستعلام التلقائي. لتحسين دقة خوارزمية Cat and Mouse Optimization (CMO) ، يتم ضبط المعلمات بمساعدة خوارزمية Coot. يتم التعرف على أفضل استعلام موسع مناسب من مجموعات الاستعلام الموسعة المتاحة والمعروفة أيضًا بمجمعات استعلامات المرشح. يجب الحصول على جميع التركيبات الممكنة في تجمع استعلامات المرشح هذا من أعلى المستندات المسترجعة. تُستخدم مجموعات البيانات المعيارية مثل مجموعة اختبار GOV2 ومجموعات كرانفيلد ومجموعة اختبار NTCIR لتقييم أداء طريقة COOT-CMO الهجينة المقترحة لتوسيع الاستعلام التلقائي. تتجاوز هذه الطريقة المقترحة أحدث التقنيات الحالية باستخدام العديد من مقاييس الأداء مثل درجة F والدقة ومتوسط الدقة (MAP).

Abstract: The World Wide Web(WWW) comprises a wide range of information, and it is mainly operated on the principles of keyword matching which often reduces accu- rate information retrieval. Automatic query expansion is one of the primary meth- ods for information retrieval, and it handles the vocabulary mismatch problem often faced by the information retrieval systems to retrieve an appropriate document using the keywords. This paper proposed a novel approach of hybrid COOT-based Cat and Mouse Optimization (CMO) algorithm named as hybrid COOT-CMO for the appropriate selection of optimal candidate terms in the automatic query expan- sion process. To improve the accuracy of the Cat and Mouse Optimization (CMO) algorithm, the parameters are tuned with the help of the Coot algorithm. The best suitable expanded query is identified from the available expanded query sets also known as candidate query pools. All feasible combinations in this candidate query pool should be obtained from the top retrieved documents. Benchmark datasets such as the GOV2 Test Collection, the Cranfield Collections, and the NTCIR Test Col- lection are utilized to assess the performance of the proposed hybrid COOT-CMO method for automatic query expansion. This proposed method surpasses the existing state-of-the-art techniques using many performance measures such as F-score, pre- cision, and mean average precision (MAP).

الحالة: محكم ومنشور

جهة التحكيم:

دار النشر:

سنة النشر: 0