АЛГОРИТМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПОШУКУ ІНФОРМАЦІЇ В СИСТЕМАХ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ

Олександр Олександрович Москаленко, Тетяна Альбертівна Григорова

Анотація


Належний пошук відіграє велику роль в умовах інформаційної насиченості. З кожним днем в пошукових системах індексується все більше інформації, а тому і зростає кількість інформаційного сміття. Для пошуку інформації в мережі інтернет все більш актуальним являється використання алгоритмів штучного інтелекту для видачі більш точного результату та відсіювання зайвої інформації для пошукового запиту. В роботі було досліджено методи і алгоритми штучного інтелекту, які використовуються для пошуку інформації. Для пошуку наукової і навчальної інформації в системі дистанційного навчання було обрано алгоритми колоборативної фільтрації, класифікації та задачі пошуку асоціативних правил. Алгоритми було модифіковано і використано для пошуку матеріалу, враховуючи інтереси користувача. Було розширено базу даних дистанційної системи, створено таблиці: історія пошукових запитів, унікальних пошукових запитів (без повторень), ключових слів, зв’язок ключових слів з унікальним пошуковим запитом, зв’язок користувача з ключовими словами. Таблиці дали можливість організувати інтелектуальний пошук за заданим критерієм. В статті наведено алгоритм для зберігання ключових слів та зв’язку ключових слів з пошуковим запитом та з користувачем. Завдяки цьому алгоритму, якщо виконується пошук по заданому критерію, при повторному пошуку з’являється список ключових слів, схожих за змістом на заданий критерій, які були в переглянутих матеріалах. Цей список формується з ключових слів до статті, яка зацікавила користувача, таким чином можна виявити пріоритети, які є у користувача при пошуку наукової і навчальної інформації. При необхідності можна скористатися ключовим словом для пошуку. Користувач може зберігати посилання на той чи інший ресурс, якщо вони були корисними. Ці посилання пропонуються іншому користувачу, який шукає таку саму інформацію. За рахунок використання алгоритму штучного інтелекту при розширенні пошуковому модулі, пошукова система значно розширила можливості пошуку. Пошукова система враховує інтереси кожного користувача і є частиною системи дистанційного навчання. Користувачі отримали можливість зручного і швидкого пошуку наукової і навчальної інформації.

Ключові слова


штучний інтелект; машинне навчання; інтелектуальний пошук; класифікація; кластеризація; колаборативна фільтрація

Повний текст:

PDF

Посилання


Naeem M. Asif, Noreen Asif. A Web Smart Space Framework for Intelligent Search Engines. International Journal of Emerging Sciences. 2011. Vol. 1. Issue 1. P. 1-10.

Micarelli A., Gasparetti F., Biancalana C. Intelligent Search on the Internet. In: Stock O., Schaerf M. (eds) Reasoning, Action and Interaction in AI Theories and Systems. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 4155. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. P. 247-264.

Щербаков Д. Как искусственный интеллект повлиял на поисковые системы. URL: https://www.uplab.ru/blog/artificial-intelligence/

Джуматов Е.К., Вишня А.С., Филиппов С.А. Применение алгоритмов ассоциативных правил для выявления рекомендуемых к продаже товаров строительной отрасли. Теория. Практика. Инновации. 2018. № 1. С. 1-15. URL: http://www.tpinauka.ru/2018/02/Jumatov.pdf

Artificial Intelligence Applications in Search Engines. URL: https://medium.com/aimarketingassociation/artificial-intelligence-applications-in-search-engines-437c57f8b265

Hryhorova T., Moskalenko O.O. Use of Information Technologies to Improve Access to Information in E-Learning Systems. Recent Developments in Data Science and Intelligent Analysis of Information. Springer Nature Switzerland AG, 2019. P. 206-215. Retrieved from https://doi.org/10.1007/978-3-319-97885-7_21.

Москаленко О.О., Григорова Т.А. Особливості пошуку навчальної та наукової інформації в системах електронного навчання. Системи та засоби штучного інтелекту: матеріали міжнародної наукової молодіжної школи, (м. Київ, 18 жовтня 2018). Київ, 2018. С. 80-85.

Naeem, M. Asif, & Noreen, Asif. (2011). A Web Smart Space Framework for Intelligent Search Engines. International Journal of Emerging Sciences. 1, 1, 1-10.

Micarelli, A., Gasparetti, F., & Biancalana, C. (2006). Intelligent Search on the Internet. In: Stock O., Schaerf M. (eds) Reasoning, Action and Interaction in AI Theories and Systems. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 4155. Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 247-264.

Sherbakov, D. Kak iskusstvenny intellekt povliyal na poiskovye sistemy. Retrieved from https://www.uplab.ru/blog/artificial-intelligence/

Djumatov, E. K., Vishnya, A. S., & Filippov, S. A. (2018). Primenenie algoritmov associativnyh pravil dlya vyyavleniya rekomenduemyh k prodage tovarov stroitelnoyi otrasli. Teoriya. Praktika. Inovacii. 1, 115. Retrieved from http://www.tpinauka.ru/2018/02/Jumatov.pdf

Artificial Intelligence applications in search engines. Retrieved from https://medium.com/aimarketingassociation/artificial-intelligence-applications-in-search-engines-437c57f8b265

Hryhorova, T., & Moskalenko, O. O. (2019). Use of Information Technologies to Improve Access to Information in E-Learning Systems. Recent Developments in Data Science and Intelligent Analysis of Information. Springer Nature Switzerland AG, pp. 206-215. Retrieved from https://doi.org/10.1007/978-3-319-97885-7_21.

Moskalenko, O. O., & Hryhorova T. А. Osoblyvosti poshuku navchalnoi ta naukovoi informacii v systemah elektronnogo navchannya. Proceedings of the Systemy ta zasoby shtuchnogo intelektu: Materialy mignarodnoi naukovos konferencii molodignoi shkoly. (Ukraine, Kyiv, October 18, 2018). Kyiv, pp. 80-85.




DOI: https://doi.org/10.32782/2618-0340/2020.1-3.13

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


 
Google Scholar, Index Copernicus International Journals Master List, CrossRef, National Library of Ukraine (Vernadsky), Бібліометрика української науки.
 
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License