АЛГОРИТМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПОШУКУ ІНФОРМАЦІЇ В СИСТЕМАХ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2618-0340/2020.1-3.13Ключові слова:
штучний інтелект, машинне навчання, інтелектуальний пошук, класифікація, кластеризація, колаборативна фільтраціяАнотація
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.
Посилання
Naeem M. Asif, Noreen Asif. A Web Smart Space Framework for Intelligent SearchEngines. 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: StockO., 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 алгоритмовассоциативных правил для выявления рекомендуемых к продаже товаровстроительной 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-searchengines-437c57f8b265
Hryhorova T., Moskalenko O.O. Use of Information Technologies to Improve Access toInformation in E-Learning Systems. Recent Developments in Data Science andIntelligent 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 науковоїінформації в системах електронного навчання. Системи та засоби штучногоінтелекту: матеріали міжнародної наукової молодіжної школи, (м. Київ, 18жовтня 2018). Київ, 2018. С. 80−85.
