یادگیری رتبه بندی محتوای فارسی وب بر مبنای برنامه نویسی ژنتیک چند لایه

یادگیری رتبه‏ بندی، یک رویکرد نو ظهور به منظور رفع چالش‏های موجود و بهبود عملکرد جویشگرهای وب، بسیار امید بخش و کارآمد است. در عین حال عدم توجه جدی به سوابق تعاملات کاربران با جویشگر طی فرآیند جستجو و ارزیابی نتایج بدست آمده، یکی از معضلات جدی آن بشمار می‏ رود. در عین حال حجم بسیار زیاد ویژگی‏های مورد نیاز از اسناد و پرس ‏و جوهای کاربران نیز کاربردی بودن این رویکرد را در شرایط واقعی با ابهام مواجه ساخته است. استفاده از مدل اطلاعات کلیک از گذر داده‏ ها و تولید ویژگی‏های کلیک از گذر داده، راهکار نوینی است که بر مبنای آن و با بکارگیری مدل برنامه ‏نویسی ژنتیک چند لایه، مدل رتبه‏ بندی مناسبی تحت عنوان MGP-Rank برای بازیابی اطلاعات انگلیسی وب، عرضه شده است. در این پژوهش این، با عنایت به ویژگی‏های خاص زبان فارسی، از طریق ارایه سناریوهای مناسب برای ایجاد ویژگی‏های کلیک از گذر داده این الگوریتم، این الگوریتم بوم ی‏سازی شده است. نتایج حاصل از ارزیابی عملکرد این الگوریتم در حوزه زبان فارسی با استفاده از مجموعه داده dotIR، حاکی از توانمندی قابل ملاحظه آن نسبت به روش‏های مرجع رتبه‏ بندی اطلاعات است. این بهبود عملکرد، بخصوص در بخش ابتدایی فهرست نتایج جستجو که غالبا بیشتر مورد مراجعه کاربران است، قابل توجه است.