Введение
1 Актуальность разработки эффективных процедур ранжирования в информационно-поисковых системах 13
1.1 Анализ проблем интеллектуального поиска текстовой информации 13
1.1.1 Особенности информационно-поисковых систем и методов поиска информации 13
1.1.2 Место и роль ранжирования в процедурах поиска 16
1.2 Обзор методов решения дискретных задач оптимизации информационно-поисковых процедур 18
1.2.1 Цели и задачи дискретных оптимизационных задач и их вычислительная сложность 18
1.2.2 Точные методы 31
1.2.3 Эвристические алгоритмы 36
1.3 Анализ нейросетевых моделей оптимизации информационно-поисковых процедур 38
1.3.1 Обзор технологии в применении к оптимизационным задачам 38
1.3.2 Показатели эффективности решения оптимизационных задач на основе нейросетей 47
1.4 Выводы 53
2 Разработка метода ранжирования в ИПС на основе динамической нейронной сети с бинарной функцией выхода 55
2.1 Метод ранжирования документов в ИПС на основе нейросетевого решения комбинаторных задач 56
2.1.1. Общая последовательность метода 56
2.1.2. Представление метода ранжирования нейросетевым решением комбинаторной задачи о назначениях и сортировки 59
2.2 Нейросетевая модель ранжирования документов на основе динамической сети Хопфилда с бинарной функцией выхода 66
2.2.1 Синтез архитектуры и параметров нейронной сети Хопфилда с бинарной функцией выхода 66
2.2.2 Использование модели через релаксацию энергетической функции сети Хопфилда 78
2.3 Особенности алгоритма ранжирования на основе синтезированной модели 83
2.3.1 Детерминированный подход в использовании синтезированной модели 83
2.3.2 Алгоритм идентификации отключаемых нейронов при последовательном прохождении дерева решений задачи ранжирования 86
2.4 Алгоритм нейросетевого ранжирования 88
2.5 Выводы 91
3 Архитектура, алгоритмы и программная реализация процедур ранжирования в ИПС 93
3.1 Организация ранжирования и архитектура ИПС 93
3.1.1 Факторы ранжирования как исходные критерии оценки релевантности документов при Интернет - поиске 93
3.1.2 Алгоритм синтеза параметров нейросетевого блока ранжирования в ИПС 97
3.2 Структурная схема ИПС с блоком нейросетевого ранжирования 100
3.2.1 Общая структурная схема ИПС 100
3.2.2 Структурная схема блока нейросетевого ранжирования 102
3.3 Архитектура и программная реализация ИПС для Интернет - поиска 103
3.3.1 Архитектура программных средств нейросетевого блока ранжирования 104
3.3.2 Алгоритмы ранжирования на основе сортировок 107
3.4 Выводы 111
4 Экспериментальные исследования характеристик нейросетевого блока ранжирования 112
4.1 Условия экспериментов и особенности применения алгоритмов 112
4.1.1 Особенности организации нейросетевого ранжирования для задач Интернет - поиска большой размерности 112
4.1.2 Показатели эффективности использованных алгоритмов нейросетевого ранжирования в ИПС 116
4.2 Результаты экспериментальных исследований разработанных моделей и алгоритмов ранжирования 120
4.2.1 Оценка качества ранжирования 120
4.2.2 Оценка параметров НС блока ранжирования при Интернет - поиске 122
4.2.3 Экспертное определение эффективности разработанного алгоритма 127
4.3 Сравнительная оценка производительности нейросетевого блока ранжирования ИПС Интернет-поиска 130
4.3.1 Исследование последовательной динамики нейросетевого блока при ранжировании Интернет-ссылок 132
4.3.2 Исследование параллельной динамики нейросетевого блока при ранжировании Интернет-ссылок 133
4.4 Выводы 137
Заключение 139
Список использованных источников 141
Приложение 1. Фрагмент кода программы, реализующий разработанные алгоритмы 146
Приложение 2. Акт о проведении комплексных испытаний программного продукта «ИПС с ранжированием на основе динамических НС с БФВ» 158
Приложение 3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 159
