Поисковые системы Интернет. Принцип работы, примеры

Поисковая система –аппаратно-программный комплекс, кот. предназначен для осуществления функции поиска в Интернете, и реагирующий на пользовательский запрос кот. обычно задают в виде какой-либо текстовой фразы, выдачей ссылочного списка на информационные источники, осуществляющейся по релевантности. Самые распространенные и крупные системы поиска: Google, Bing, Yahoo, Baidu. В Рунете – Яндекс, Mail.Ru, Рамблер. Основная задача– доставить людям именно тот вид информации, который им нужен. А приучить пользователей создавать «правильный» вид запросов к поисковым системам, то есть фразы, которые будут соответствовать их принципам работы, практически, невозможно. Главные характеристики поиска: Полнота - является одной из главнейших характеристик поиска, она представляет собой отношение цифры найденных по запросу информационных документов к их общему числу в интернете, относящихся к данному запросу. Еще одна основная функция поисковой системы – точность. Она определяет степень соответствия запросу пользователя найденных страниц в Сети. Актуальность - Это значимая составляющая поиска, которую характеризует время, проходящее с момента опубликования информации в интернете до занесения ее в индексную базу поисковика. Такая функция как скорость поиска теснейшим образом связана с так называемой «устойчивостью к нагрузкам».

Основные понятия искусственного интеллекта

ИИнтеллект -автоматиз с-ма, берущая на себя некот ф-ции челов инллекта. Наиболее извест с-мы:1) экспертная система – автоматиз с-ма, в основе кот лежит база знаний, правила машинно-логич вывода и кот на основании представлении фактов позволяет установить диагноз и предложить решения. 2) СППР – КИС, позволяющая принимать решения для слабоструктурир-й задачи (задача, факторы у кот выр-ся как кол-ми, так и кач-ми хар-ми, причем преоблада.т кач-ные хар-ки). 3)нейросеть – связанный ориентированный граф, кот моделирует орг-цию и ф-ции нервн клеток в ЦНС.

Экспертные системы.

Автоматиз с-ма, в основе кот лежит база знаний, правила машинно-логич вывода и кот на основании представлении фактов позволяет установить диагноз и предложить решения. Компоненты: 1) База знаний и правила. В ней сод-ся факты, кот п/с краткосрочную инфу , они могут изм-ся в процессе конс-ции. 2) логическая машина вывода формулир послед-ть правил, кот приводят к решению задач. Связана с понятием «цепочка рассуждений». Различают а) прямую цепочку рассужд– ведет от данных к гипотезе. б)обратную – явл-ся попыткой найти данные для док-ва или опровержения некот гипотезы. На практике – смешанные цепочки. 3) Компонента приобретения знаний. Она автоматиз процесс накопления с-мы. 4) Объяснительная– объясняет польз-лю, как с-ма получила решения и какие знания при этом исп-ла. 5)Диалоговая - ориентирована на орг-цию друж-го общения с польз-лем в процессе решения задачи. 6) Банк данных – автоматиз. ИС централиз хранения и коллективногого исп-ния данных Включает неск-ко БД: справочник БД; СУБД; библиотека запросов и приклад программ. Эксперт с-мы могут работать в 2-х режимах: 1) режим приобретения знаний. 2) Режим конс-ций. Класс-ция экс с-м: 1) по арх-ре приложения: *централизованные экс с-мы;*децентрализ экс с-мы. 2)По проработанности приложений: *экс с-мы исследоват-го прототипа; *промышл экс с-ма; *коммерч экс с-ма.

Системы поддержки принятия решений.

Система поддержки принятия решений или СППР – комп. система, кот. путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в бизнесе и предпринимательстве. Интерактивные системы позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, проанализировать ее, а также выявить существующие бизнес-модели для решения определенных задач. С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения. Выделяют четыре основных компонента: 1) информационные хранилища данных; 2) средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL); 3) многомерная база данных и средства анализа OLAP; 4) средства Data Mining. Преимущества: СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе. СППР способствуют налаживанию межличностного контакта. На их основе можно проводить обучение и подготовку кадров. Данные информационные системы позволяют повысить контроль над деятельностью организации.

Системы поддержки принятия решений на основе нечетких множеств.

Концепция нечетких запросов базируется на математической теории нечетких множеств (fuzzy sets) и аппарате нечеткой логики (fuzzy logic), предложенной Л. Заде в 1965 году. Нечеткая логика - черезвычайно полезный инструмент для моделирования приближенных рассуждений. Она позволяет аккумулировать знания о некоторой предметной области, или, проще говоря, является одной из моделей представления знаний. Нечетким множеством A в непустом четком пространстве X называется множество пар вида A={ х / MF(x) }, где MF(x) - функция принадлежности нечеткого множества A. Эта функция приписывает каждому элементу x є Х степень его принадлежности к нечеткому множеству A. Для задания нечетких множеств часто используют стандартные формы функций принадлежности. Наибольшее распространение получили кусочно-линейные формы, а именно: треугольная и трапецеидальная. Лингвистическая переменная (ЛП)- переменная, значение кот. задается набором вербальных (то есть словесных) характеристик некоторого свойства. В общем случае лингвистическая переменная представляет собой набор, в состав которого входят: название лингвистической переменной (например, "Цена акции"); универсальное множествоX, или область определения лингвистической переменной; множество ее значений T (базовое терм-множество), представляющих собой наименования нечетких переменных, например: "Низкая (цена)", "Высокая (цена)" и т.д.

Понятие реинжиниринга бизнес-процессов.

Обозначает совокупность методов и средств, предназначенных для кардинального улучшения основных показателей деятельности компании предприятия путем моделирования, анализа и перепроектирования существующих бизнес-процессов.Базовые принципы реинжиниринга бизнес-процессов:1)интеграция нескольких рабочих процедур, выполнявшихся различными сотрудниками, в одну (горизонтальное сжатие процесса);2)повышение самостоятельности исполнителей за счет самостоятельного принятия решений (вертикальное сжатие процессов);3)выполнение шагов процесса в естественном порядке — переход от последовательного к естественному распараллеливанию выполнения процессов;4)формирование различных вариантов исполнения процесса в зависимости от конкретной ситуации, состояния рынка и т.д.;5)выбор оптимального места выполнения работы;6)уменьшение количества проверок и управляющих воздействий до экономически целесообразного уровня;7)минимизация количества согласований;8)создание единой точки контакта;9)преобладание смешанного централизованного/децентрализованного подхода.

Роль информац. технологий в реинжиниринге бизнес-процессов.

Важную роль в процессе реинженеринга играют ИТ, кот позволяют ускорить этот процесс, облегчить вып-ние ряда задач, принять адекватное решение. Технология -новое правило: 1) распредл БД и развитые коммуникации -поиск инфо осущ по запросу в любое время суток, в любое место; 2)развитые с-мы искуст интеллекта -решение мб принято менеджерами в любой ситуации без привлечения большого кол-ва экспертов; 3) широкое исп-ние методоориент ППП - осущ в реальном режиме времени с исп-ем автоматиз с-м обр-ки инфо.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: