Interactive Visual Search System Based On Machine Learning Algorithm
| العنوان بلغة أخرى: |
نظام البحث بصورة تفاعلية بالاعتماد على خوارزمية تعليم الآلة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الفيومي، أنس محمد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | حسان، محمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2015
|
| موقع: | الزرقاء |
| الصفحات: | 1 - 94 |
| رقم MD: | 992744 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة الزرقاء |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
16
| المستخلص: |
لقد أهملت مناهج استعلام المستخدم الحالية رضا المستخدم وذلك لأن نتائج هذه المناهج مكررة وتم فحصها مسبقا من قبل المستخدم. لقد تم التركيز في هذه الأطروحة على التفاعل والتكامل الفعال لتقنيات استخراج البيانات والتصور جنبا إلى جنب مع تفاعل الإنسان والحاسوب؛ وبعبارة أخرى فإن عملية الجمع بين هذه المجالات المختلفة ذات الصلة سيكون أفضل من العمل عليها كأجزاء منفصلة. إن تعريف هذا العمل هو النظر إلى استخراج البيانات البصرية باعتبارها عملية التفاعل والتفكير التحليلي مع التمثيل المرئي للبيانات المجردة والذي يؤدي إلى اكتشاف بصري لأنماط قوية في هذه البيانات والتي تشكل المعلومات والمعرفة المستخدمة في صنع قرار مستنير. مجموعة البيانات المستخدمة في هذه الأطروحة هي نتيجة لإعلانات تم استخراجها من موقع jo.opensooq.com، حيث تمت تصفيتها واستخراج ميزات محددة مسبقا لها وذلك باستخدام التعابير المنتظمة ومن ثم تم تفصيل هذه الميزات. ويوفر النظام المقترح في هذه الأطروحة واجهة استعلام نصية للمستخدم، حيث يقوم النظام المقترح باستخراج ميزات النص المدخل وإظهار الإعلانات الأكثر تمثيلا للمستخدم والتي تساعده للعثور بأسرع وقت ممكن على الإعلانات الأكثر صلة باستخدام خوارزمية Lazy Greedy. ولأن ذاكرة الإنسان الحالية محدودة وتستطيع التعامل مع 2±7 من الخيارات (21) في آن واحد فإن عدد الإعلانات التي سوف تعرض للمستخدم تقتصر على 2±7. ومن أجل جعل المستخدم جزءا من عملية البحث وتوفير التعاون بين المستخدم والكمبيوتر؛ فإن النظام المقترح سوف يزود المستخدم بالإعلانات بناء على الكلمات الرئيسية المستخدمة في عملية البحث بحيث يقوم المستخدم باختيار العناصر الأكثر ملائمة فيما بينها. ولدفع عملية البحث قدما إلى الأمام فإن النظام المقترح سيقوم بإيجاد الميزات المشتركة بين الإعلانات المحددة من المستخدم ويقوم بإضافتها إلى الميزات المدخلة من قبل، ومن ثم يقوم النظام بالبحث عن هذه الميزات معا لإيجاد الإعلانات الأفضل تمثيلا باستخدام خوارزمية Lazy Greedy. وبتكرار هذه العملية يتم تضييق مساحة البحث حتى يجد المستخدم الإعلانات الأكثر صلة ببحثه والتي تحقق هدفه. إن النظام المقترح قد حل مشكلة "التنوع في البحث" على أساس تجميع العناصر التي تحتوي على ميزات مشتركة. وبشكل عام، إن مشكلة "التنوع في البحث" هي مشكلة صعبة وحتى أنها مستعصية (18). |
|---|
عناصر مشابهة
-
Galaxy-Based Search Algorithm for Training Multilayer Perceptron Neural Network to Solve Classification Problems
بواسطة: النسور، آيات حمد الله عبداللطيف منشور: (2019) -
Chicken Algorithm Based Feature Selection for Arabic Information Searching System
بواسطة: عبدالأمير، زينب منشور: (2019) -
Squirrel Search Algorithm for Feature Selection Problems
بواسطة: النسور، عمر عبدالهادي منشور: (2020) -
Sentiment Analysis for Arabic Language Using Machine Learning Algorithms
بواسطة: الخريسات، مسعود محمود منشور: (2021) -
Feature Selection Problems based on Mine Blast Algorithm
بواسطة: الخلايله، صالح فايز صالح منشور: (2018)
