Оптимизация работы с информацией в базах данных Текст научной статьи по специальности «Автоматика. Вычислительная техника». Оптимизация информационного поиска

Лекция 5. Оптимизация информационного поиска: рекомендации

Лекция 5. Оптимизация информационного поиска: рекомендации

Процесс поиска информации обычно носит эмпирический характер. При этом поведение пользователя, как организующее начало управления процессом поиска, мотивируется:

• информационной потребностью,
• разнообразием стратегий, технологий и средств, предоставляемых системой.

Чтобы оценить адекватность выражения запроса и полноту получаемого результата, пользователь может:

• отыскать дополнительные сведения,
• организовать процесс поиска так, чтобы часть результатов поиска могла использоваться для подтверждения или отрицания адекватности другой части.

Операционными объектами, непосредственно участвующими во взаимодействии пользователей с поисковой системой являются поисковый образ документа и поисковой образ запроса.

Поисковый образ документа - описание документа, выраженное средствами информационно-поискового языка и характеризующее основное смысловое содержание или какие-либо другие признаки этого документа, необходимые для его поиска по запросу.

Технологии поиска информации - поисковые средства и технологии, используемые для реализации информационных потребностей. Определяются типом решаемой библиотекарем задачи: соотношением его знания и незнания об исследуемом объекте. Кроме того, процесс взаимодействия библиотекаря с системой определяется уровнем его знания функциональных возможностей системы как инструмента и знания содержания ресурса (полноты представления информации, достоверности источника и т.д.).

Процедуру поиска необходимой информации необходимо разделить на четыре основных этапа:

1. Организация поиска

1. определение области знаний;
2. выбор типа и источников данных;

2. Осуществление поискового процесса

3. организация поиска по начальным фрагментам слова,
4. формулировка «поискового образа»,
5. итоговый уточняющий поиск

Общепринята организация поиска по начальным фрагментам слова (поиск с усечением справа). Например, вместо слова «библиотечный» можно ввести его фрагмент «библиоте*». При этом будут найдены документы, в которых содержится не только слово «библиотечный», но и «библиотека», «библиотекарь», «библиотековедение» и др. В каждом отдельном случае библиотекарь должен четко представлять, что нужно найти («формулировка поискового образа»), так как в предложенном ему варианте будет найдено гораздо большее количество документов, чем при задании слова полностью (без усечения). В полученном массиве информации можно провести уточняющий поиск и в результате получить более релевантные и пертинентные данные.

3. Оценка результатов поиска

Результат поиска должен удовлетворять требованиям:

• единственности,
• полноты,
• непротиворечивости

Различные виды поиска определяют различные требования к функциональным возможностям поисковой системы в части оценивания результата. Однако, для случая предметного поиска доказательство полноты является априорным: сам результат поиска подтверждает факт существования (или отсутствия) объекта, обладающего искомыми свойствами. При этом результат тематического поиска множественен и требует последующей систематизации - ещё одного процедурного шага для упорядочения полученного множества объектов по значениям не определенного явно основания. В свою очередь, проблемный поиск предполагает уже двухуровневую систематизацию.

Усложнение, конкретизация и детализация запроса, в случае неудовлетворительного ответа, осуществляются путем модификации поискового образа, то есть реформулирования запроса и проведения повторного поиска в том же массиве данных, что был получен в результате осуществления первоначального поиска. Один и тот же запрос желательно перепроверять в разных посковых системах (например, сочетание Google и Яндекса).

4. Обработка результатов поиска

• отбор наиболее полезной информации;
• выбор метода обработки информации
• поиск закономерностей, формальных правил и структурных связей в собранной информации;
• творческая интерпретация полученных результатов;
• интеграция извлеченных «знаний».

Развитие процесса поиска осуществляется путем модификации выражения ПОЗ, путем реформулирования запроса и проведения повторного поиска в том же массиве данных или в подмассиве, полученном в результате осуществления первоначального поиска.

Методы обработки результатов поиска

По характеру преобразований (в контексте дальнейшего использования результатов обработки) методы обработки результатов поиска можно условно разделить на две группы:

• Структурно-форматные преобразования;
• Информационно-аналитические (логико-семантические, структурно-семантические преобразования).

Непосредственно для поиска используются поисковые машины, число которых в мире исчисляется несколькими сотнями. Они ориентируются на определенные типы запросов или их сочетание (библиографический, адресный, фактографический, тематический и др.). Кроме того, бывают полнотекстовые, смешанные и другие поисковые машины.

Список литературы

1. Берков П. Н. Статьи по библиографической эвристике / П.Н. Берков. - М.: Кн. палата, 1996. - 179 с.
2. Бирюков, Б. M. Интернет-справочник по образованию. / Б.М. Бирюков. - М.: Экзамен, 2002. - 480 с.
3. Вуль, В. Виртуальный поиск — вопросы и решения В.Вуль, 2003 [Электронный ресурс] // Библиотечное дело. - 2013. - № 7. URL: http://www.bibliograf.ru/issues/2003/7/18/2/60/. (дата обращения: 06.08.013).
4. Ганзикова, Г. Развитие виртуальных сервисов детских библиотек.//  Библиотечное дело. - 2011. - № 9. URL: http://www.bibliograf.ru/issues/2011/5/174/0/1687/  (дата обращения: 06.08.013).
5.  Грей, А. Интернет. Справочник. / А. Грей. - М.:АСТ, 2002. - 192 с.
6. Гречихин А. А. Библиографическая эвристика: История, теория и методика информационного поиска: Конспект лекций. / А.А. Гречихин. - М.: Изд-во МПИ, 1984. - 48 с.
7. Дворкина М. Я. Библиотечно-информационная деятельность: теоретические основы и особенности развития в традиционной и электронной среде / М. Я. Дворкина. – М. : ГРАНД ФАИР, 2009. – 256 с.
8.  Дворкина, М.Я. Информационное обслуживание: социокультурный подход / М.Я. Дворкина. - М.: Профиздат, 2000. - 112 с.
9. Жабко, Е.  Блуждающий библиограф, 2003 [Электронный ресурс]  // Библиотечное дело. - 2003. - № 7.   URL: http://www.bibliograf.ru/issues/2003/7/18/32/61/ (дата обращения: 06.08.13)
10.  Журавлева Е. Современные модели развития гуманитарных наук в цифровой среде // Вопросы философии. - 2011. - №5. - С. 91–98.
11.  Журавлева Е. К типологии методов интернет-исследования // Вопросы философии. - 2013. - №5. - С. 73–87.
12.  Ландэ Д.В. Интернетика. Навигация в сложных сетях. Модели и алгоритмы. М.: Либроком, 2009. - 264 с.
13.  Левин, М. Методы поиска информации в Интернет / Сост. М. Левин. - М.: Солон-Пресс, 2003. - 224 с.
14. Найдина, Е. Л. Библиографическое обслуживание в виртуальной среде : современное состояние и перспективы [Текст] / Е. Л. Найдина // Научные и технические библиотеки. – 2001. - № 3. – С. 15 – 22. – Библиогр. : с. 22.
15.  Паршукова Г. Методика поиска профессиональной информации. // Г. Паршукова. - М.: Профессия, 2006. - 224 с.
16.  Поручи поиск человеку : виртуальные справочные службы в современных библиотеках / И. Б. Михнова [и др.]. – М. : ФАИР-ПРЕСС, 2005. – 249 с
17.  Романенко В. Н. Сетевой информационный поиск: Информация в Интернете; Поисковые машины; Электронные каталоги библиотек; Как формулировать запросы: Практическое пособие. // Романенко В. Н., Никитина Г. В. - Спб.: Профессия, 2003. -  288 с.
18.  Соколов А. В. Зачем библиотеки информационному обществу // А. В. Соколов. - Нева. - 2011. - № 9.
19. Степанов, В.Применение Интернета в профессиональной  информационной деятельности / В. К. Степанов. - Москва : ФАИР, 2009. - 301, [2] с. : ил.
20.  Сухотина, М. Электронные сетевые ресурсы Информкультуры РГБ в пространстве культуры, науки, образования [Текст] / М. Л. Сухотина // Научные и технические библиотеки. - 2011. - № 3. - С. 5-14 
21.  Холмогоров В. Поиск в Интернете и сервисы Яндекс. / В. Холмогоров. - Спб.: Питер, 2006. - 128 с.
22.  Чачко, А.С. Развивающаяся библиотека в информационном обществе: научно-метод. пособие / А.С. Чачко. - М.: Либерия, 2004. - 172 с.

nsportal.ru

Решение проблемы оптимизации использования информационно-поисковых систем в работе ИТУП «СофтСервис» (г. Гродно)

Решающую роль при разработке современных ИПС играют объёмы исходных данных. К системам, работающим с большим объемом информации, таким как Web предъявляются всё более жёсткие требования по производительности и качеству поиска.

Статья посвящена решению проблемы оптимизации использования информационно-поисковых систем в работе ИТУП «СофтСервис», г. Гродно.

Ключевые слова: Интернет, информационно-поисковые системы, Оптимизация поисковых алгоритмов и архитектуры поиска, увеличение мошностей, метапоисковая система

 

В настоящее время работает ряд авторитетных международных конференций, посвящённых обсуждению вопросов информационного поиска, например, таких как: WWW (World Wide Web) Conference — специально организованная конференция для решения задач связанных с Интернет; TREC (Text Retrieval Conference) серия конференций, сконцентрированных на исследовании различных областей информационного поиска и их задач. Она поддерживается National Institute of Standards and Technology (NIST) и Association of Religion Data Archives (ARDA), расположенных в США, начиная с 1992. Целью TREC является поддержка исследований сообщества информационного поиска с помощью предоставления инфраструктуры, необходимой для развития его технологий. Из Российских конференций посвященные вопросам информационного поиска, можно выделить всероссийскую конференцию «Электронные библиотеки» (RCDL) [5, с. 246].

Также вопросами улучшения качества поиска и внедрением информационно-поисковых систем, занимаются коммерческие организации Яндекс, Галактика-Зум Sphinx, Lucene, Google и др. [3, с. 157].

Многие системы поиска информации проходят тестирование на конференциях TREC, WWW Conference, таким образом, задавая приоритетные направления для проведения исследований в области поиска [1, с. 98].

Существует большой спектр предлагаемых решений: начиная от построения технологии информационного поиска, структур, индексов и до анализа текста. Безусловно, решение каждой задачи важно и полезно для повышения качества поиска. Тем не менее, именно от методов ранжирования документов во многом зависит эффективность существующих поисковых систем [2, с. 167].

Решающую роль при разработке современных ИПС играют объёмы исходных данных. К системам, работающим с большим объемом информации, таким как Web-поиск, крупные электронные библиотеки предъявляются всё более жёсткие требования по производительности и качеству поиска. Поскольку в настоявшее время количество информации, представленной в электронном виде, продолжает возрастать экспоненциально, вопрос реализации эффективных, масштабируемых и производительных информационно-поисковых систем на сегодняшний день остаётся открытым для исследователей. В 2014 только в Интернете количество доступной и содержательной информации по оценкам аналитиков составляет порядка 900 экзабайтов.

Практической базой написания магистерской диссертации на тему «Исследование архитектур информационно-поисковых систем» явилось ИТУП «СофтСервис». Так, как научно-производственную практику проходил в городе Гродно, на ИТУП «СофтСервис» в отделе автоматизации и информационного обеспечения.

Нами было установлено, что в ИТУП «СофтСервис» на современном этапе развития осуществлять поиск и использовать мощные потоки информации становится все труднее.

В ходе написания магистерской диссертации на тему «Исследование архитектур информационно-поисковых систем» нами были изучены методы и способы поиска информации в Интернете, используемые для работы ИТУП «СофтСервис».

В условиях постоянного роста объема информации главная задача поисковых систем — сохранение приемлемых для пользователей скорости и полноты выполнения запросов.

На сегодняшний день нам видится три основных подхода для уменьшения времени отклика:

-              оптимизация базовых поисковых алгоритмов и архитектуры поиска:

-              регулярное увеличение мощностей вычислительных ресурсов поисковой системы;

-              использование архитектурной возможности масштабирования системы (если масштабируемость была заложена при проектировании системы).

Оптимизация поисковых алгоритмов и архитектуры поиска — это улучшение самого механизма поиска, а также изменение архитектуры (добавление/удаление узлов) для увеличения качества поиска и уменьшения времени [4, с. 83].

Увеличение мошностей — это регулярный переход на более мощные процессоры, добавление оперативной памяти, увеличение объёма жёстких дисков.

Для повышения производительности поиска информации в работе ИТУП «СофтСервис», г. Гродно предлагаю использовать мета поисковые системы. Метапоисковая система — это система, которая предоставляет единый доступ к нескольким другим поисковым системам, т. е. обслуживает запросы пользователей за счет опрашивания других поисковых систем (полностью независимых и не предоставляющих никакой специальной информации о содержимом своих индексов или используемых методах поиска).

Такие системы популярны в силу ряда причин:

-              Повышение полноты охвата — ни одна поисковая система не имеет полного покрытия Web, и использование нескольких поисковых систем повышает вероятность обнаружения искомого документа. Хотя полнота ответа не является очень популярным критерием оценки эффективности поиска в Web, для некоторых задач, в частности, при составлении обзора, она очень важна.

-              Повышение качества поиска — это выбор тех поисковых систем, которые лучше всего соответствуют текущим потребностям пользователя. Например, это может быть использование специализированной поисковой системы вместо поисковой системы общего назначения,

Расширить список информационных ресурсов в ИТУП «СофтСервис» можно следующими путями:

−        провести поиск в зарубежных метапоисковых системах с целью выявления баз данных, посвященных конкретно тематике поиска;

−        провести поиск по гипертекстовым ссылкам, двигаясь от уже найденных документов;

−        провести поиск баз данных, опираясь на структуру URL уже найденных документов.

Использование исследованных методов позволяет пользователю самостоятельно проводить поиск информации в новой информационной среде. Она дает возможность не только улучшить качество получаемой в результате поиска информации, но и повысить ее полноту.

Рекомендации при поиске информации в Интернете для сотрудников ИТУП «СофтСервис»:

1.                  Необходимо стараться понять смысл вопроса. Возможно, ответ пользователю уже известен. Чтобы найти правильный адрес страницы, необходимо искать одновременно ключевые слова из вопроса и известный пользователю Интернет ответ.

2.                  Число документов, полученных в результате поиска, может быть огромно. Поэтому решающее значение для оптимального поиска информации имеет правильный набор ключевых слов.

3.                  Необходимо проверять орфографию в написании слова. Необходимо пользоваться синонимами, если список найденных страниц слишком мал.

4.                  Необходимо искать больше, чем по одному слову. Максимально сужать предмет поиска.

5.                  Желательно использовать настройки поиска в поисковых системах, чтобы задать удобные параметры описания документов и структуру страницы с результатами поиска.

 

Литература:

 

1.             Беркгаут, В. В. Интернет: первые шаги [Текст] / В. В. Беркгаут. — М.: Р·Валент, 2010. — 113 с. — ISBN 5–93439–019–8.

2.             Ботт, Э. Л. Компьютерные сети [Текст] / Э. Л. Ботт. — М.: Вильяме, 2006. — 328 c. — ISBN 4–872–59332–2.

3.             Вейскас, Д. C. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы [Текст]/ Д. C. Вейскас. — СПб: Питер, 2007. — 481 c. — ISBN 4–285–76652–2.

4.             Кренов, В. В. Интернет для начинающих [Текст] / В.В Кренов. — СПб.: Питер, 2008. — 473 с. — ISBN 4–238–26129–3.

5.             Основы экономической информатики [Текст] / Под ред. А. Н. Морозевича. — Минск: БГЭУ, 2012. — 383 с. — ISBN 8–245–79452–2.

moluch.ru

Реферат - Вестникова Анна - Исследование и анализ моделей информационного поиска, их использование на сайте Online услуг в социальных сетях.

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

В настоящее время при ведении бизнеса активно применяются современные информационные технологии на основе глобальной компьютерной сети Интернет. Хотя сама сеть Интернет имеет достаточно долгую историю, ее коммерческое использование началось лишь в 1988 году. Мы уже не можем представить жизнь без интернета, который наполнен миллионами сайтов, которые создают виртуальное информационное пространство. Ресурсы Интернета превратившись в инструмент для повседневной работы людей многих профессий.

Быстрый рост информации в сети сделали его океаном разнообразнейших данных, важность которых растет пропорционально их объему. Ежедневно в сети появляются миллионы новых документов, и естественно, что без систем поиска они в подавляющем своем большинстве остались бы не востребованными, вообще не были бы не кем найдены, и то огромное количество информации оказалось бы никому не нужным. Возникла необходимость создания таких средств, которые позволили бы легко ориентироваться в информационных ресурсах глобальных сетей, быстро и надежно находить нужные сведения. Таким образом, в интернете появились специальные поисковые средства.

1. Актуальность темы

Поисковые системы это важнейшая часть современного интернета. На заре развития сети поиск производился по специальным каталогам, содержащим ссылки на существующие ресурсы, но на сегодняшний день их число настолько велико, что требуются специальные полностью автоматизированные системы для поиска в Интернете.

На сегодняшний день интернет пространство постоянно пополняется новыми сайтами. Для того, чтобы привлекать больше посетителей на свои сайты, разработчики ищут новые пути оптимизации, которые помогут удерживать лидирующие позиции.

Модели поведения пользователей – одно из основных направлений исследований в области улучшения поиска. Магистерская работа посвящена актуальной задаче оптимизации поисковых запросов, обзору современных моделей поведения пользователей, а также исследованию того, как модели поведения комбинируются с другими признаками в функции ранжирования. Существуют различные методы поисковых запросов, для которых затрачивается немало времени и навыков. Поэтому предметом исследования является влияние различных методов поисковой оптимизации на поднятие уровня сайта.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Основная задача поиска — давать ответы на вопросы. Значительную часть запросов составляет поиск товаров и услуг. Среди множества сайтов с товарами и услугами поисковой системе нужно найти и предложить пользователям наиболее удобные, информативные и авторитетные. Понятно, что все эти характеристики субъективны, а поисковый алгоритм может использовать только измеримые параметры. Главной целью является новые и более объективные показатели эффективности ториентированного поиска, эффективность управленческих решений и запросов в сфере предоставления товаров и услуг.

Основные задачи исследования:

1. Анализ моделей поведения для пользователя [9].
2. Анализ моделирования сессии пользователя.
3. Анализ новых принципов построения более совершенных поисковых систем [8].
4. Разработка метода оптимизации поисковых запросов в сфере предоставления товаров и услуг.

Объект исследования: оптимизация поисковых запросов в сфере предоставления товаров и услуг.

Предмет исследования: метод моделирования поведения пользователей.

В рамках магистерской работы планируется получение актуальных научных результатов по следующим направлениям:

1. Разработка подхода к модели поведения пользователя при формировании заказа в сфере предоставления товаров и услуг программным методом.
2. Разработка личного сайта, на основе которого будут проведены исследования, для апробирования этого метода.
3. Модификация известных методов модели поведения пользователя и оценка эффективности применения их для оптимизации поисковых запросов.

3. Обзор исследований и разработок

С каждым годом всё более привычным способом доступа к различной информации становится сеть Интернет. Поисковые системы это важнейшая часть современного интернета и ставший уже неотъемлемым признак современного информационного общества. Модели поведения пользователей является одним из основных направлений исследований в области улучшения поиска.

3.1 Обзор международных источников

Технологии интернет поиска растут вместе с запросами пользователей. Специалистам постоянно приходится развиваться и успевать отслеживать информацию о внесенных изменениях в требования и алгоритмы ведущих поисковых систем. Можно предположить, что в этой области исследований можно ожидать новых прорывов в самое ближайшее время.

Хотелось бы выделить зарубежных экспертов данной тематике:

1. Eugene Agichtein – профессор университета Эмори штат Джорджия США [1].
2. Chris Bishop – член Королевской академии технических наук [2].
3. Nick Craswell – научный сотрудник Bing в Bellevue Вашингтоне [4].
4. Monica Wright – директор по работе с аудиторией в печатных изданиях.
5. Trevor Hastie – профессор математических наук Стэнфордского университета [3].

3.2 Обзор национальных источников

В Украине достаточно мало специалистов, которые рассматривали бы данную тематику исследования. Первым за специалистов стал Дубинский А.Г. аспирант Национального технического унивеститета Украины Киевский политехнический институт[10]

3.3 Обзор локальных источников

В Донецком национальном техническом университете проблемами интеллектуального анализа интернет страниц занималася магистр Шинкаренко В.С. по теме: Анализ аудитории и прогнозирование посещаемости интернет ресурса. В работе проводится анализ целевой аудитории интернет ресурса и нахождение зависимостей для прогнозирования и оценки посещения сайта и других параметров.

4. Принципы информационного поиска

Информационный поиск

В наше время под поиском информации обычно подразумевают поиск в интернете, однако термин информационный поиск возник гораздо раньше. Согласно монографии [6] это процесс поиска в большой коллекции (хранящейся, как правило, в памяти компьютеров) некоего неструктурированного материала, удовлетворяющего информационные потребности.

Для взаимодействия с поисковой системой пользователь делает запрос на языке понятном системе. В ответ на запрос система выдаёт пользователю упорядоченный список документов. Для определения соответствия документов запросам в теории информационного поиска вводится следующее понятие: релевантность – это соответствие документа информационному запросу. По методу определения обычно различают формальную и содержательную релевантности. Формальная релевантность определяется с помощью некоторого алгоритма, реализованного в поисковой системе. Содержательная релевантность – это соответствие документа запросу пользователя, определяемое неформальным путём, по семантике документа.

На первый взгляд, цель информационного поиска можно сформулировать следующим образом: найти все релевантные документы. Но при работе с большими коллекциями документов итоговое количество документов, соответствующих запросу, может быть на столько большим, что человек просто не сможет просмотреть их все. Таким образом, одной из важных задач поисковой системы является ранжирование документов по степени их соответствия запросу. Функцию, сопоставляющую каждому документу число документа данному запросу – называют ранжирующей функцией (ranking function). Эта функции учитывает различные признаки документа, запроса, а также всей коллекции документов в поисковой системе.

Предметное индексирование и механизм поиска

Когда говорят об поисковой системе, подразумевают, что она использует предметный указатель. Предметный указатель позволяет отыскивать документы, касающиеся некоего предмета. Для составления предметного указателя анализируется содержание документа и определяется предмет или предметы, о которых в документе идет речь. Затем названия этих предметов переводятся на информационно-поисковый язык (ИПЯ). Таким образом, мы получаем поисковый образ документа (ПОД). Проиндексировав (создав поисковые образы) все информационные ресурсы, мы получаем то, что принято называть индексом (index database).

Так как процесс поиска заключается в сопоставлении запроса пользователя с имеющимися данными, полученный запрос также должен быть переведен на ИПЯ. После сопоставления переведенного на ИПЯ запроса и поисковых образов документов пользователь получает список ссылок на документы, которые соответствуют, по мнению системы, его запросу. Типовая схема ИПС, использующей предметное индексирование, представлена на рис.1.

Рисунок 1 – Индекс поисковых систем (ИПС)

Как видно, поиск происходит не по тексту документов, а по их поисковым образам, составленным на ИПЯ. Поэтому ИПЯ - основная часть информационно-поисковой системы, от которой в первую очередь зависит качество системы. В состав информационно-поискового языка входят:

1. Словарь индексационyых терминов.
2. Кодовый словарь.
3. Словарь входов.
4. Вспомогательные средства языка индексирования, используемые совместно с индексационными терминами для расширения или сужения определенных понятий.
5. Правила использования языка индексирования.

Для повышения эффективности поиска словарь, используемый системой, должен быть контролируемым, то есть он должен быть организован таким образом, чтобы полнота и точность поиска была оптимальной. Очевидно, что организация словаря зависит от многих факторов предметной области, в которой будет использоваться ИПС, характера интересов пользователей, степени их подготовки и т. д.

Для улучшения результатов поиска необходимо определить степень специфичности терминов, используемых при индексации. Принято использовать два принципа: использование наиболее специфического термина, соответствующего объему и содержанию отражаемого понятия, и избыточное индексирование. Под избыточным индексированием понимается дополнение поискового образа терминами, связанными с основным. При этом могут использоваться термины, связанные как с основным отношением обобщения или спецификации, так и ассоциативной связью. Дополнение поискового образа терминами с ассоциативной связью может увеличить полноту поиска, но неизбежно понижает его точность. Недостатком избыточного индексирования является также увеличение объема поисковых образов. Для решения этой проблемы во многих ИПС используется избыточное индексирование не документов, а запросов. Использование предметного индексирования не исключает использования при создании поискового образа атрибутов документа. Это могут быть такие атрибуты, как данные об авторе, дата публикации, язык публикации и т. д.

Стратегии поиска

Точность и полнота поиска зависят не только от характеристик самой ИПС, но и от того, как создается запрос. Идеальный запрос может быть составлен пользователем, в полном объеме знакомым с той предметной областью, которая его интересует, а также с используемой ИПС. Но такому пользователю ИПС, очевидно, не нужна. Остальные же пользователи вынуждены довольствоваться или низкой точностью поиска, или низкой полнотой. Для повышения качества поиска можно использовать различные методы. Наиболее употребляемый из них AND, OR, NOT. Использование логических операторов простой способ повысить релевантность выдаваемых документов, но он имеет и свои недостатки. Главный недостаток плохая масштабируемость. Применение оператора AND может сильно сузить выдачу, а оператора OR может сильно расширить. Степень точности и полноты поиска зависит от того, насколько общие термины использовались при формулировке запроса. Может быть неверным использование как наиболее общих терминов (возрастает уровень информационного шума), так и слишком специфичных терминов (снижается полнота поиска). Использование слишком специфичных терминов может быть чревато еще и тем, что в словаре ИПС этого термина может не оказаться. В общем виде процедура поиска является процедурой итеративной, то есть за этапом выдачи результатов поиска следует коррекция запроса, поиск по этому запросу и т. д. Схематично такая процедура показана на рис.2.

Рисунок 2 – Процедура поиска

Коррекция запроса происходит исходя из количества полученных документов и их релевантности, и может выполняться как пользователем, так и самой поисковой системой.

В зависимости от соотношения полноты и точности найденных документов пользователь может сузить или расширить область поиска, перейдя к более общим или, наоборот, более специфичным терминам. В случае поиска по нескольким терминам такая коррекция области поиска может происходить по одному из нескольких терминов, что позволяет изменять эту область. Может оказаться полезным знание пользователя о наличии определенно релевантных документов. Не найдя их в списке найденных документов, область поиска надо расширить.

Коррекция запроса системой информационного поиска происходит на основании анализа документов, помеченных пользователем как наиболее точно отвечающих его потребности. В таком случае при следующем поиске система ищет те документы, в которых, помимо заданных в первоначальном запросе, содержатся термины, встречающиеся в документах, отмеченных пользователем. Улучшить результаты поиска можно различными способами, если функции для этого предоставляются интерфейсом поисковой системы.

Вероятностная модель поиска

Пользователь неточно формулирует свою информационную потребность в виде запроса. Имея только запрос, система не может точно определить релевантность того или иного документа. Для принятия решений в условиях неопределённости необходим математический аппарат теории вероятностей.

Предположим, что оценки релевантности бинарные: документ может быть либо релевантным данному запросу, либо не релевантным. Таким образом, для каждого документа d и запроса q вводится случайная величина R(d,q) – показатель релевантности; она равна единице, если документ d является релевантным запросу q, и равна нулю в противном случае. Когда это не вызывает недоразумений, будем обозначать показатель релевантности просто R.

В рамках такой модели естественным является ранжирование документов по оценённым вероятностям их релевантности запросу: p(R(d,q) = 1). Такой подход лежит в основе вероятностного принципа ранжирования, предложенного Робертсоном в 1977 году [7].

Его основные положения:

1. Релевантность документа запросу не зависит от других документов в коллекции;
2. Вероятностный принцип ранжирования: если поисковая система в ответ на каждый запрос пользователя ранжирует документы в порядке убывания их вероятности быть релевантными запросу пользователя, и эта вероятность оценивается наиболее точно на основе доступных данных, то общее качество системы является наилучшим на основе доступных данных.

Особенности оценки технической эффективности поиска

1. Приоритетно тестирование точности. В типовом случае по запросу находится очень много документов, среди которых немало и релевантных. Поэтому большее значение имеет не полнота, а точность поиска. Действительно, рассмотрим 2 поисковые машины. По некоторому запросу 1-я машина находит 200 документов и все они релевантные. 2-я машина по этому же запросу находит 5000 документов, из которых релевантны 500, причем среди первых 200 документов релевантны только 100. И хотя полнота поиска2-й машины существенно выше, совершенно очевидно, что лучше 1-я машина, поскольку редкий пользователь способен просмотреть несколько сотен найденных документов (чаще же всего пользователь ограничивается первой страницей результатов поиска).

2. Нужно тестировать качество ранжирования. Найденные документы выдаются в ранжированном виде, поэтому при оценка качества поиска нужно учитывать позицию документа в списке найденного, то есть качество поиска по запросу следует характеризовать набором значений точности при разном размере начальной части списка документов, например, задавать значения точности при 10, 30, 50, 70 и 100 документах из начальной части списка. Чем больше количество значений, тем точнее оценка, но и трудоемкость оценки больше.

3. Нужна градация значений точности. Из множества значений точности, характеризующих качество поиска по запросу, более важны те, которые получены для небольшого количества документов. Например, точность при 30 документах важнее точности при 300 документах. Другими словами, основной интерес представляет зависимость между полнотой и точностью в области малых значений полноты.

Критерии оценки качества поиска

Для оценки качества поиска необходимо иметь некоторое тестовое множество, содержащее «достоверную» информацию о том, какой документ является релевантным каким запросам. Обычно тестовое множество строится специальными экспертами и состоит из оценок релевантности для пар (запрос, документ). Оценки могут быть числовыми или категориальными. Так как оценки получают от людей, тестовое множество покрывает лишь малую часть всей базы поисковой системы и его получение является трудоёмким и дорогостоящим.

Классическими параметрами для оценки качества работы поисковой системы являются точность и полнота:

1. Точность (precision) – количество релевантных запросу документов в выдаче, делённое на общее количество документов в выдаче;
2. Полнота (recall) – количество релевантных запросу документов в выдаче, делённое на общее количество релевантных документов в базе поисковой системы.

Выводы

На основе анализа размещения информации в ресурсах Internet, тематического расслоения информационного пространства, особенностей функционирования поисковых роботов и механизмов индексирования поисковых систем, а также наиболее актуальных способов и методов исследования и оптимизации поисковых запросов, был сделан вывод о возможности и необходимости создать упрощенную методику быстрой пользовательской оценки качества и ранжирования поисковых запросов.

Результаты будут представлены в несколько этапов. На первом этапе будет проводится сравнительный анализ нескольких методов информационного поиска. На втором – будет проведена экспериментальная проверка предложенных методов на основе стандартных наборов тестовых данных.

При написании данного реферата магистерская работа еще не завершена. Окончательное завершение: декабрь 2015 года. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.

Список источников

1. Ageev M., Guo Q., Lagun D., Agichtein E. Find it if you can: a game for modeling different types of web search success using interaction data. Proceedings of the 34th Annual ACM SIGIR Conference, 2011.– P. 345–354.
2. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
3. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. Elements of StatisticalLearning. Springer, 2008.
4. Craswell N., Zoeter O., Taylor M., Ramsey B. An experimental comparison of click position-bias models. Proceedings of the 1st ACM International Conference on Web Search and Data Mining,2008.– P. 87–94.
5. Яндекс. Поиск в интернете: что и как ищут пользователи.Информационный бюллетень «Яндекс»
6. Manning C. D., Raghavan P., Sch¨utze H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008.
7. Robertson S. E. Probability ranking principle in IR. Journal of Documentation, 1977.– P. 294–304.
8. Breiman L., Friedman J. H., Olshen R. A., Stone C. T. Classification and Regression Trees. New York: Chapman Hall, 1984.
9. Николенко С. И., Фишков А. А. SCM: новая вероятностная модель поведения пользователей интернет-поиска. Труды СПИ-ИРАН, 2012.
10. Дубинский А.Г. Факторы, влияющие на качество информационного поиска. Системний аналіз та інформаційні технології: Зб. тез доп. Міжн. наук.-практ. конф. студ., аспірантів та молод. вчених. - Киев: НТУУ «КПІ», 2001.– c. 43– 48.

masters.donntu.org

34 Информационно-поисковые системы » СтудИзба

Информационно-поисковые системы.

 

Одним из способов поиска информации является применение информационно-поисковых систем. Такие системы посещают информационные веб-ресурсы, сканируют документы, хранящиеся на них, индексируют и заносят их описания в собственные базы данных.

Индексирование – это оптимизация поиска данных в информационном пространстве по различным критериям путем ведения индексов. Характеристиками индексирования являются:

·         время поиска,

·         объем индексной информации,

·         время модификации индексных таблиц и т.д.

Поисковые системы обычно состоят из трех компонент:

1.       Программа-сканер (агент, паук, кроулер, робот), которая сканирует сеть и собирает информацию, а также выполняет ряд дополнительных функций: ведет базы данных, создает «зеркала» информационных ресурсов, ведет поиск информационных ресурсов и т.д.;

2.       База данных, которая содержит всю информацию, собираемую сканерами;

3.       Поисковый механизм для интерфейса взаимодействия с БД.

Существуют метапоисковые системы, которые не обладают собственной индексной базой данных, но выступают в качестве шлюза, который передает запросы на поисковые системы и возвращает результаты поиска. 

Типовая схема информационно-поисковой Web-системы (Рис 3) включает в себя:

1.      Браузер (client) - программа просмотра информационного ресурса;

2.      Интерфейс пользователя (user interface) - способ общения пользователя с поисковым механизмом системы, т.е. с системой формирования запросов и просмотров результатов поиска.

3.      Поисковый движок (search engine) – подсистема трансляции запроса пользователя, который подготавливается на информационно-поисковом языке, в формальный запрос системы, поиска ссылок на информационные ресурсы и выдачи результатов этого поиска пользователю.

4.      Индексный каталог (index database) - это основной массив данных информационно-поисковой системы. Он служит для поиска адреса информационного ресурса. Архитектура устроена таким образом, чтобы поиск происходил максимально быстро и при этом можно было оценить ценность найденных информационных ресурсов.

5.      Запросы пользователя (queries) сохраняются в его личной базе данных. На отладку каждого запроса уходит время, поэтому важно хранить запросы в кеш-памяти.

6.      Робот-индексировщик (index robot) – программа, которая служит для сканирования Интернет и поддержки базы данных индекса в актуальном состоянии. Программа является источником информации о состоянии информационных ресурсов сети.

7.      Информационный Web-ресурсы (www sites) - это информационные ресурсы, просмотр которых обеспечивается программами просмотра.

Рассмотрим назначение и принцип построения компонент более подробно

Cредства сканирования используются для сбора информации о документах в Интернет. Это специальные программы, которые занимаются поиском страниц, извлекают гипертекстовые ссылки на этих страницах и автоматически индексируют информацию, которую они находят, для построения базы данных. Каждый поисковый механизм имеет набор правил сбора документов. Средства сканирования можно разделить на следующие:

1.       Агенты – «интеллектуальные» поисковые средства. Они могут искать cайты заданной тематики и возвращать их списки, отсортированные по посещаемости. Агенты могут обрабатывать содержание документов, находить и индексировать другие информационные ресурсы. Они могут также быть запрограммированы для извлечения информации из баз данных. Некоторые из агентов индексируют каждое слово во встречающемся документе, другие индексируют только наиболее часто встречаемые или важные слова в документе, индексируют размер документа и число слов в нем, название, заголовки и подзаголовки и т.д.

2.       Пауки – осуществляют общий поиск информации. Они сообщают о содержании найденного документа, индексируют его и извлекают итоговую информацию. Также они просматривают заголовки, ссылки и посылают проиндексированную информацию базе данных поисковой машины.

3.       Кроулеры просматривают только заголовки документов и возращают ссылки на данные документы.

4.       Роботы запрограммированы так, чтобы переходить по cсылкам различной глубины вложенности, выполнять индексацию и проверять ссылки в документе. Недостатком их использования является то, что они могут застревать в циклических гиперссылках. Робот перемещается по сети, запрашивает документ и рекурсивно возвращает все документы, на которые данный документ ссылается. Роботы используют стандартные cетевые протоколы. Роботы могут использоваться для выполнения задач, таких как статистический анализ, обслуживание гипертекстов (удаление мусора), исследование ресурсов, создание «зеркалов» архивов.

Создание «зеркалов» - механизм поддержания архивов информационных ресурсов. Зеркало рекурсивно копирует полное дерево каталогов информационного ресурса, и затем регулярно обновляет те документы, которые изменились или были добавлены. Это позволяет распределить запросы пользователей между несколькими территориально удаленными информационными ресурсами, перенаправить информационные ресурсы в случае отказа информационного ресурса,  обеспечить быстрый и дешевый доступ к ближайшему ресурсу, автономный доступ.

Выделим два основных типа поискового механизма

1. Каталоги или индексные архивы (Index sites) – это Web-сервера, содержащие большое количество ссылок на другие сервера или на WWW-документы. Могут быть специализированными или универсальными. Если предметная область универсальна, то ссылки обычно иерархически рассклассифицированы, в другом случае они упорядочены по алфавиту. От Search engines индексные архивы отличаются ограниченным числом ссылок, их подбором и отсутствием поиска по ключевым словам. Также в отличие от поисковых машин в каталог информация заносится по инициативе человека. Добавляемая страница должна быть привязана к принятой в каталоге иерархической классификации. Конструкция страниц значения не имеет. Каталоги ресурсов также делятся на глобальные, локальные и корпоративные. Они представляют собой базы данных с адресами ресурсов, разным масштабом информации и охватом тематики. Механизмы доступа к каталогам делятся на два класса:

·         Работающие по запросу клиента на стороне Web-сервера;

·         Работающие непосредственно на стороне клиента.

2. Поисковая машина (Search engine) – это Web-сервер, отрабатывающий запросы на поиск WWW-адресов документов по ключевым словам. Для поисковых систем важна конструкция документа.

 

 

studizba.com

Информация оптимизация - Энциклопедия по экономике

Методы получения 1 исходной информации Оптимизация технических характеристик проекта л КЛАССИФИКАЦИЯ ТРЕБОВАНИЙ ПОТРЕБИТЕЛЯ И СОДЕРЖАНИЕ ПРОЦЕССА QFD  [c.16] В управленческой деятельности решаются задачи двух типов — оригинальные (не повторяющиеся) и однотипные (повторяющиеся). Оригинальные задачи не могут быть унифицированы и стандартизованы в полном объеме, для них могут быть предложены лишь принципы решения. Для повторяющихся однотипных задач в большинстве случаев могут быть разработаны как технология их решения, так и формы представления информации. Оптимизация процессов управления предполагает также и совершенствование документации, основными методами которого являются унификация и стандартизация.  [c.121]

Классификация и кодирование технико-экономической информации в ОАСУ Энергия . Для упорядочения потоков информации, оптимизации использования средств вычислительной техники в автоматизированных системах управления осуществляется классификация и кодирование информации о структуре народного хозяйства и средствах труда о предметах труда о трудовых ресурсах о процессах производства о продуктах труда о данных, сопровождающих процессы производства.  [c.382]

Совокупность БД представляет собой информационную модель системы управления предприятия. БД организуются для обеспечения безопасности и целостности данных, минимизации избыточности хранимых данных для эффективного использования имеющихся ресурсов памяти, предоставления для принятия решений непротиворечивой информации, оптимизации времени актуализации и поиска информации. Выбор системы управления базы банных (СУБД) при проектировании автоматизированной информационной системы является важной задачей и основан на сравнении и анализе следующих характеристик программно-технического окружения (тип и модель ЭВМ,  [c.349]

Основное назначение правил, утвержденных в учетной политике, -обеспечение максимального эффекта от ведения бухгалтерского учета своевременное и достоверное формирование финансовой и управленческой информации, оптимизация налоговых платежей законным образом, а также эффективное использование материальных и денежных ресурсов, ускорение оборачиваемости капитала. Все это позволяет влиять на размеры налоговых платежей, производимых за счет прибыли.  [c.141]

Задачами автоматизированной системы управления являются качественное изменение функций управления оптимизация многих сторон деятельности предприятия повышение оперативности управления устранение параллелизма и дублирования при выполнении управленческих работ значительное сокращение видов документации и сведение ее к ограниченному числу форм обеспечение рациональных потоков экономической информации и повышение коэффициента ее использования.  [c.67]

АСУП имеет два уровня оптимизации верхний и нижний. Первый предусматривает создание центрального вычислительного центра (диспетчерского пункта) с вычислительными машинами высшего класса (исходя из размера и сложности решаемых задач) и оперативно-диспетчерским пультом. Центральный диспетчерский пульт располагает текущей оперативной информацией, вводимой автоматически для решения всех возможных задач, и нормативно-справочной, необходимой в основном для целей планирования и анализа работы предприятия. Второй предусматривает сбор необходимой для контроля протекания процесса и его оптимизации информации непосредственно на установках.  [c.303]

Эти разные точки зрения о целях менеджеров не отрицают того факта, что деловые люди занимаются оптимизацией, — скорее эти точки зрения предполагают альтернативные целевые функции. Но можно оспорить и само утверждение, что ограниченная информация совместима с оптимизационным поведением фирм.  [c.475]

Поэтому особое значение приобретают вопросы подготовки производства, организации технического контроля, научной организации труда и управления, оптимизации плана, обеспечения достоверной систематической, надежной информацией для оперативного планирования и управления производством с использованием экономико-математических методов (ЭММ) и электронно-вычислительных машин (ЭВМ).  [c.12]

Технические средства в автоматизированной системе управления выполняют функции сбора, подготовки, передачи и обработки информации. Большие возможности технических средств в технологии преобразования информации (скорость, точность, достоверность) обеспечивают повышение производительности труда аппарата управления, совершенствование существующих методов управления на предприятии, внедрение принципиально новых методов решения планово-управленческих задач, основанных на оптимизации и многовариантных расчетах.  [c.399]

Проблема оптимизации экономических решений для целей текущего планирования требует переработки огромного объема информации в ограниченные сроки с высокой степенью точности.  [c.420]

На предприятиях химической и нефтехимической промышленности, которые отличаются своими специфическими особенностями, оптимизация текущих планов (производственной программы) может быть достигнута в подавляющем большинстве случаев в рамках ЭММ линейного программирования. При этом подразумевается, что решение задачи оптимизации производственной программы предприятия осуществляется на основе информации о его производственных возможностях (набор вариантов).  [c.421]

ОСА — это метод технико-экономического анализа, направленный на оптимизацию параметров объекта по критерию минимума затрат на его создание и эксплуатацию. Основной тезис, из которого исходит ФСА, состоит в том, что для любого объекта совокупные затраты включают наряду с необходимыми и излишние затраты. К излишним относятся затраты, которых можно было избежать без ущерба для качества нового изделия. Они и являются резервом снижения совокупных затрат — затрат на создание и эксплуатацию изделия. Излишние затраты возникают вследствие следующих причин недостаточное использование научно-технической информации при проектировании новых изделий завышение технических характеристик изделия со стороны заказчика привычка разработчиков к традиционным решениям недостаточная информированность разработчиков о стоимости закладываемых в изделие материалов и комплектующих изделий использование нерациональных технологических процессов при изготовлении изделий недостаточная организация производства и труда.  [c.260]

Оптимизация планов должна базироваться на развитии и укреплении комплексного подхода к планированию, на широком использовании математических методов и на создании автоматизированной системы сбора и обработки информации, используемой при планировании.  [c.150]

Таким образом, эпюру транспортных расходов с точки зрения переработки содержащейся в ней информации можно назвать имитационной моделью определения затрат на перевозку труб к месту работ. После этого можно перейти к решению второй частной задачи оптимизации транспортной схемы строительства магистрального трубопровода — выбору оптимального варианта внешнего транспортного обеспечения.  [c.142]

Управляющая система, используя электронно-вычислительную технику и экономико-математические методы, решает задачи оптимизации планирования и управления, осуществляет передачу командной информации исполнителям и контроль за их выполнением.  [c.283]

Внедрение АСУ обеспечивает оперативную обработку больших объемов информации, повышает степень полезного использования ее, способствует освобождению работников управления от трудоемких счетных операций, обеспечивает оптимизацию решений по руководству производственно-хозяйственной деятельности и совершенствованию организационной структуры управления и в конечном итоге повышает общую культуру управленческого труда.  [c.285]

Оптимизация спуско-подъемных операций — комплексная организационно-техническая задача, охватывающая широкий круг вопросов. Это вопросы управления и организации, разработки и реализации рациональных режимов, использования средств сбора и переработки информации, эксплуатации оборудования и нормативного обеспечения, технологической дисциплины и охраны труда и т. д. Несмотря на такое многообразие вопросов, к решению за-I, дачи оптимизации СПО должен быть единый подход,  [c.8]

Основная цель использования ИИС при оптимизации СПО — компенсировать недостаток информации на всех уровнях системы управления от бурильщика до служб УБР.  [c.219]

Сетевые методы имеют большое преимущество перед другими методами, так как сетевые модели благодаря их особенностям — возможности кодирования событий и расчету критического пути и резервов времени, позволяющих производить оптимизацию ресурсов, хорошо приспособлены для подготовки информации, ввода в ЭВМ и расчета их на ЭВМ.  [c.107]

Отраслевая автоматизированная система управления (ОАСУ) — предназначена для управления подведомственными организациями как автономно, так и в составе общегосударственной автоматизированной системы управления. Задачи ОАСУ — оптимизация текущих и перспективных планов развития и размещения предприятий химической промышленности, темпов развития отдельных ее подотраслей, состава промышленных комплексов, балансов производства и распределения химической продукции, проведение технико-экономического анализа и др. Решение задач осуществляется с помощью формализации традиционных процедур обработки данных и представления в виде машинных программ. В ОАСУ большая часть информации хранится в памяти ЭВМ (банки данных) и участвует в процессе планово-экономических расчетов по мере необходимости. Ниже показаны подсистемы ОАСУ  [c.177]

Таким образом, при применении систем СПУ внимание руководителей концентрируется на решающих работах, лежащих на критическом пути в плане отражается четкая взаимосвязь между ответственными исполнителями отдельных работ руководство постоянно располагает исчерпывающей информацией, облегчающей принятие обоснованных решений реализуется принцип непрерывности планирования хода выполнения стадий и этапов и управления ими обеспечивается возможность рационального маневрирования выделенными ресурсами и широкого применения ЭВМ для быстрого составления исходного плана, его анализа и оптимизации, а также оперативного управления ходом работ.  [c.241]

На основе обобщения опыта социалистического планирования и с учетом новейших достижений экономической теории, кибернетики и других наук в эскизном проекте АСПР комплексно и предметно охарактеризованы методология, методика и технология разработки системы перспективных и текущих планов, обеспечивающие реализацию намеченных в решениях партии и правительства направлений совершенствования планирования в условиях широкого использования современных методов и средств обработки информации. В эскизном проекте АСПР дано функциональное описание работы центральных плановых органов и их подразделений на каждой стадии составления долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных планов, рассмотрены проектируемые плановые процессы и задачи, реализация которых обеспечит взаимную увязку всех видов государственных планов экономического и социального развития, единство их отраслевого, территориального и программного разрезов, а также определены экономико-математические модели, предназначенные для использования в сводных и отраслевых подсистемах АСПР в различных режимах и на различных стадиях планирования, методы согласования, оптимизации и балансовой увязки отдельных разделов плана. Эти методы и модели ориентированы на использование плановыми работниками при решении задач электронной вычислительной техники, комплекса информационных средств, предполагают перестройку технологических процессов переработки информации при решении плановых задач, требуют внесения уточнений, изменений, дополнения действующих правовых норм планирования, в некоторых случаях — организационной перестройки плановых органов и их взаимодействия в процессе работы над планами, делают необ-  [c.170]

Оптимизация ТЭБ осуществляется по производственно-транспортной экономико-математической модели, которая формулируется как распределительная задача линейного программирования. Модель ТЭБ страны состоит из 27 районных подмоделей. При необходимости и при наличии исходной информации количество подмоделей (районов) может быть увеличено. В результате оптимизации топливно-энергетического баланса на перспективу определяются  [c.209]

Специально организуемые службы СПУ при руководстве всех уровней, а также при вычислительном центре. Это совещательные органы, осуществляющие сбор, обработку и анализ информации, разработку и оптимизацию сетевых графиков, хранение материалов и т. д. Они не вправе давать команды управления, хотя и участвуют в их формировании.  [c.170]

Оптимизация прибыли предприятия в условиях рыночных отношений требует постоянного притока оперативной информации.  [c.91]

Динамическая структура трудовых движений, действий оператора, как правило, чрезвычайно сложна. Нормирование и оптимизация производственной среды только на основании данных статической антропометрии оказываются недостаточными, так как данные о размерах тела и его различных частей не содержат информации о взаимосвязи антропометрических характеристик,, структуры и динамики движений, специфичных для каждого вида выполняемой работы, человеко-машинной системы.  [c.115]

Исполнители, ответственные за выполнение тех или иных работ, выявляют точный перечень, последовательность, взаимосвязь и продолжительность работ составляют участок сетевого графика по проводимым работам и заполняют технологическую карточку или соответствующие формы принимают участие в оптимизации исходного графика разрабатывают мероприятия по сокращению критического пути регулярно докладывают руководству о ходе работ и составляют необходимую информацию.  [c.98]

Основным критерием при решении задачи распределения финансовых ресурсов в ходе текущего финансового планирования является оптимизация структуры баланса и улучшение финансовых показателей деятельности предприятия, так как результаты деятельности предприятия непосредственно сказываются на этих показателях. Информация о структуре баланса и финансовых показателей предприятия в первую очередь интересует внешних пользователей финансовой информации - акционеров, сторонних инвесторов, контролирующих органов Указанный критерий приобретает особую важность на современном этапе развития экономики, когда над многими действующими предприятиями, нависла угроза банкротства.  [c.40]

Для рассмотрения таких сложных проблем, как создание и освоение новой техники, используется системный подход, который основан на комплексном рассмотрении входящих в проблему процессов и задач, предусматривает постановку цели, требует выявления содержания входных и выходных потоков информации, установления критериев оптимизации. Реализация системного подхода невозможна без знания прогнозирования, информатики, математического моделирования. Особенно важными являются методы моделирования, которые позволяют исследовать сложные процессы в режиме опережающего анализа.  [c.29]

На рис. 5.2 дан пример сетевого графика, созданного для планирования сравнительно несложного комплекса работ. Над стрелками указано ожидаемое время выполнения работ. Этапы разработки и управления ходом работ с помощью сетевого графика имеют такую последовательность основных операций 1) составление перечня всех действий и промежуточных результатов (событий) при выполнении комплекса работ к графическое их отражение по типу, показанному на рис. 5.2 2) оценка времени выполнения каждого действия (работы), а затем расчеты сетевого графика для определения срока достижения поставленной цели 3) оптимизация рассчитанных сроков и необходимых затрат 4) оперативное управление ходом работ путем периодического анализа получаемой информации о выполнении заданий и выработки решений.  [c.36]

Основной метод исследования операций - изучение математических моделей операций. Сущность оперативного подхода заключается в следующем определение и математическая формулировка цели операции, критерия оптимальности (показателя качества процесса) и ограничений построение математической модели операции, выражающей эффективность исследуемой системы как функцию множества переменных, из которых, по крайней мере, хотя бы одна поддается управлению определение (а в случае необходимости прогнозирование) входной информации выбор метода оптимизации с помощью методов математического программирования нахождение оптимального решения проверка полученной модели путем сравнения с оригиналом операции и в случае необходимости корректировка модели и ее решения.  [c.307]

АСУнефтеснаб рассматривается прежде всего как экономическая система, целью разработки и внедрения которой является совершенствование управления процессом обращения нефтепродуктов в народном хозяйстве в результате качественного изменения характера, содержания и функций управленческого труда оптимизации различных сторон производственно-хозяйственной деятельности организаций системы нефтеснабжения, повышения оперативности управления отдельными звеньями и объектами системы нефтеснабжения широкого использования экономико-математических и других современных методов в управлении нефтеснабжением устранения параллелизма и дублирования при выполнении управленческих работ унифицирования и значительного сокращения документации, сведения ее к ограниченному числу форм и таблиц обеспечения рациональных потоков и повышения коэффициента использования экономической информации.  [c.329]

Задачи изучения дисциплины. В ходе изучения дисциплины учащийся должен ознакомиться с основами экономической логистики на макро - и микроуровне, основными понятиями и характеристиками тор-. гово-сбытовой логистики, производственной логистики. Учащиеся должны получить знания логистических приёмов по повышению эффективности функционирования материалопроводящих систем сокращению временного интервала между приобретением сырья и полуфабрикатов и поставкой готового продукта потребителю оптимизации материальных запасов ускорению процесса получения информации повышению уровня сервиса.  [c.296]

ПРИНЦИП НАДЕЖНОСТИ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ (САОИ) СЛУЖБЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ ОРГАНИЗАЦИИ -способность системы выполнять заданные задачи и сохранять во времени значения установленных эксплуатационных показателей в заданных пределах, соответствующих требуемым режимам и условиям использования, технического обслуживания. Основные пути повышения надежности САОИ оптимизация структуры САОИ и ее обеспечивающей части профилактика и качественный ремонт технических средств выбор высоконадежных элементов системы систематизированный контроль за ходом решения задач управления, применение организационных мер по повышению ответственности работников службы управления персоналом за достоверность информации и качество управленческой деятельности.  [c.276]

Внедрение АСУС повышает качество планово-экономической работы, способствует ускорению сбора и обработки информации и оптимизации применяемых решений. АСУС совершенствует структуру управления и приводит к сокращению численности управленческого персонала.  [c.288]

В книге впервые делается попытка разработать единую методику, необходимую для решения задач, связанных с совершенствованием процесса спуско-нодъ-емных операций (СПО). Рассмотрены методика и технические средства проведения исследований СПО на буровых, методы обработки информации и детального анализа процесса. Изложены основные закономерности методов оптимизации г расчета режимов отдельных элементов СПО. Даны рекомендации по расчету и реализации оптимальных режимов СПО. Проанализированы дефекты нормативного, информационного п технического обеспечения системы управления СПО. Рассмотрены информационно-измерительные средства оптимизации СПО. Приведены методики анализа н управления СПО на уровне бурового предприятия.  [c.2]

Все планово-экономические задачи, предусмотренные функционально-структурными схемами разработки плана, прямо или косвенно связаны между собой, а значит, модели, объединяемые в систему, служат для решения функционально взаимосвязанных задач. Независимо от того, является ли данная задача формализуемой, результат ее решения выражается в определенной информации, следовательно, входящие в систему модели могут быть состыкованы информационно либо непосредственно (информационный выход одной модели является входом для другой), либо через промежуточные элементы, представляющие неформализуемые плановые процессы (информация по результатам решения модели поступает,-например, специалисту, который на ее основе вырабатывает определенное плановое решение, данные о котором используются при реализации следующей модели). В том случае, когда связи между отдельными моделями могут быть формализованы, согласование их решений может достигаться алгоритмически, например при взаимодействии межотраслевой модели с моделями оптимального отраслевого планирования в схеме многоступенчатой оптимизации, предложенной В. Ф. Пугачевым.  [c.125]

Возможности человека эффективно и безопасно выполнять свою производственную функцию весьма многообразны и подвижны. Для более эффективного использования их важно оптимизировать всю разнообразную деятельность человека в сложной производственной системе, сделать высокоподвижной функционирование его оперативной памяти, управляющих действий, развить его способность по приему, хранению и переработке информации, активизировать в составе его деятельности физиологические, психические и физические системы и функции. На практике реальность такой оптимизации будет определяться успехами современной профессиографии, широким использованием ее методов (профессионального отбора, подбора, ориентации, обучения и тренажа), а также ускоренным внедрением основополагающих эргонометри-ческих стандартов и нормативов.  [c.70]

Техническая подсистема состоит из комплекса электронно-вычислительных машин, преобразующих устройств и другого оборудования, которое позволяет осуществлять преобразования информации и выполнять расчеты по оптимизации различных производственных процессов.  [c.37]

Оценка подчиненности и связей между подсистемами отражается в их иерархии (центральный аппарат министерства газовой промышленности, объединения, газопроводы, подземные хранилища газа и т. д.). Автоматизированная система управления может выполнять следующие основные задачи сбор и передачу информации об управляемом объекте переработку и подготовку материалов для анализа управляющие воздействия на объект управления. Автоматизированную систему управления, в состав которой входит электронно-вычислительная техника, используют для решения общеуправленческих и частных задач, например для расчета плана транспортировки и распределения газа или оптимизации плана материально-технического снабжения. Непосредственно в объединениях (предприятиях) наибольшее распространение на современном этапе получили автоматизированные системы управления производством (АСУП). С помощью ЭВМ, которые входят в состав АСУП или функционируют отдельно, собирают и обрабатывают необходимую информацию для выявления потребности народного хозяйства в газе, осуществляют оперативное и перспективное планирование, решают задачи оптимального размещения газопроводов, компрессорных станций, газораздаточных станций и других объектов. Наличие ЭВМ и АСУП позволяет быстро определять целесообразную очередность работ, рассчитывать необходимые затраты ресурсов и нормы времени, составлять обоснованные расчеты потребности в газе, обслуживающем персонале, оборудовании, материалах и т. д.  [c.38]

При такой постановке задачи оптимизации плана производства НПЗ модель (2)— (9) является нелинейной. Аналогичные постановки имели место в работах [2, 3, 4,. Б]. Пути решения указанных задач в основном связываются с различными методами линеаризации, предложенными в работе Дж, Данцига 16]. Подробное обоснование этих методов в отношении моделей оптимизации плана производства НПЗ рассматривается в работах [3, 4]. Недостатками методов линеаризации является, во-первых, значительное увеличение размерности моделей, а во-вторых, усложнение подготов-.ки исходной информации для решения.  [c.98]

economy-ru.info

Поисковая оптимизация контента - SEO-оптимизация страниц сайтов

Как самому оптимизировать контент сайтов бесплатно? Для начала надо условиться, что понимать под контентом. КОНТЕНТ САЙТА (от слова "content") - это его содержание в целом, а контент страницы - это то, что содержится на его структурной единице. Бесплатная оптимизация сайта возможна, если делать ее своими силами. Как известно, сайт состоит из страниц, и мы не ошибемся, если скажем, что для того, чтобы бесплатно оптимизировать сайт по контенту, необходимо и достаточно самому оптимизировать текст и мета-теги на каждой его странице и грамотно соединить их между собой гипер-ссылками при помощи навигационного меню и контекстной перелинковки. В этом разделе мы расскажем, как самостоятельно провести бесплатную поисковую оптимизацию контента сайтов и какие выгоды это дает оптимизатору при раскрутке сайта в поисковых системах.

Контентная оптимизация страницы для продвижения

Как уже выяснили, задача поисковой оптимизации сайтов сводится к seo-оптимизации контента на страницах под поисковые запросы пользователей Интернета, которые те набирают в Гугле, Рамблере или Яндексе. При этом надо учесть, что часть юзеров применяют мобильные телефоны, и оптимизировать информацию под них, сделать ее удобной для мобильной навигации. Веб-оптимизация контента сайтов - это один из наиболее эффективных способов продвижения сайта в Сети. Можно почти без преувеличения сказать, что в 2010 году началась эра контентной оптимизации: поисковые системы при ранжировании ценят внутреннюю оптимизацию сайта гораздо выше, чем раньше. Причина проста: контентная оптимизация страницы проводится на основе знания особенностей поисковых систем, и по мере совершенствования из алгоритмов поиска и ранжирования ее эффективность для продвижения сайтов постоянно возрастает. Процесс оптимизации интернет-сайта - непрерывный, он делает контент страниц привлекательным как для пользователей, так и поисковых машин.

Эффективность оптимизации веб-сайта во многом зависит от того, какими методами пользуется тот, кто ее проводит. Большое распространение получила порочная практика привлечения копирайтеров и рерайтеров для наполнения сайтов контентом. Спрашивается: зачем и кому нужен такой сайт в Интернете, если его владелец принципиально не хочет, а часто еще и не может поведать людям что-то свое? Но это еще пол-беды: у меня вызывает стойкое недоумение обращения людей, содравших с клиента приличную цену за услуги оптимизации сайта, и после этого пытающихся узнать, как же это, собственно, делается. Я сочувствую тем, кого угораздило заказать оптимизацию сайтов у таких горе-специалистов, но нет ни грамма понимания тех, кто заказывает у рерайтера написание контента. Представляете, если бы Пушкин заказывал сочинение стихов у копирайтера, а после нанимал бы оптимизатора, чтобы раскрутили его как великого поэта?!

Контент и поисковая оптимизация сайта под запросы

Задача оптимизации сайта под запросы пользователей поисковых систем решается в несколько этапов. Как правило, формализацией этого процесса любят заниматься компании, предлагающие услуги оптимизации сайтов в сети интернет на коммерческой основе. Цель, которую они этим преследуют - создать у заказчика иллюзию невероятной трудоемкости предстоящих работ, чтобы навязать ему как можно более высокую стоимость оптимизации веб-сайта. При этом почти всегда звучат слова "уникальный контент для сайта", который им придется заказывать у копирайтера и потом оптимизировать под поисковые запросы. И хорошо, если один из десяти так поступают! Дело в том, что поисковые системы довольно медленно оценивают уникальность контента, поскольку для этого его надо сравнить с миллиардом текстов, хранящихся у них в базе данных. И пока их алгоритмы не закончили обсчет - контент считается уникальным и ранжируется без пессимизации за заимствованность. Этим и пользуется недобросовестный сео-оптимизатор, кладя деньги себе в карман и копируя контент с первых попавшихся web-сайтов, поскольку знает: в среднем процесс анализа контента страниц в поисковике занимает два-три месяца. Потом сайт заказчика проваливается так, что найти его в выдаче по ключевым запросам не может даже владелец. Оптимизаторы же и это пытаются обратить в свою выгоду: дескать, теперь надо платить еще и за удержание позиций сайта. Приведем те этапы, из которых состоит процесс оптимизации контента сайтов.

1. Анализ поискового рынка и определение конкуренции по запросам.

Этот этап оптимизации контента предполагает анализ следующей информации, влияющей на условия продвижение сайта по заданной теме:

• определение целевой аудитории и потенциала траффика
• оценка поисковой конкуренции в выбранном направлении
• анализ методов оптимизации и раскрутки по конкурентам
• востребованность и стоимость предлагаемых сайтом услуг
• статистика поисковых запросов по ключевым словам темы
• структура поискового запроса по наиболее важным из них
• составление семантического ядра контента по НЧ, СЧ, ВЧ

Для оценки поисковой конкуренции проверяются позиции ресурсов из этой тематики и изучаются те методы оптимизации сайтов, которые на них применялись для достижения высоких показателей: например, объем контента, плотность ключевых слов, количество и качество внешних ссылок, наличие разнообразных сервисов (блогов, форумов, гостевых книг, личных страничек посетителей).

2. Написание тематического контента на основе семантического ядра.

На основе выбранного семантического ядра начинается создание тематического контента для страниц на сайте. СЕМАНТИЧЕСКРЕ ЯДРО - это перечень популярных поисковых запросов (ключевых фпаз и отдельных слов), а также связанных запросов, по которым целесообразно выполнять поисковую оптимизацию контента под поисковую систему, откуда предполагается приток основной целевой аудитории. СЕО-контент должен служить одновременно нескольким целям: он должен быть привлекательным как для посетителей, так и для поисковых роботов, выполнять задачу либо конверсии траффика, либо рекламно-маркетинговую. Оптимальным совмещением этих подчас противоречивых условий оптимизации контента можно добиться впечатляющих результатов. Число и плотность ключевых запросов в контенте, его морфология и структурированность входят в те решающие условия оптимизации сайта, которые напрямую влияют на его ранжирование и продвижение в поисковых системах.

3. Дизайн, верстка и оптимизация работы программного обеспечения.

Корректная HTML–верстка, оптимизация работы скриптов и сервисных программ - это очень важный этап оптимизации контента сайта. Не секрет, что практически все современные системы управления контентом (CMS) генерируют HTML-код, который лишь отдаленно напоминает оптимальный. Оптимизированный код, грамотная верстка и верное заполнение мета-тегов может стать тем решающим фактором ранжирования, который позволит поисковым машинам поставить сайт в SERP (Search Engine Results Page, или поисковой выдаче) выше конкурентов.

4. Дополнительная способы оптимизации и продвижения по контенту.

Этот оптимизации сайтов включает способы оптимизации Интернет-ресурса, направленные на улучшение ссылочного ранжирования и популярности в Сети. Имеется в виду обмен ссылками, регистрация в каталогах статей, ссылок и пресс-релизов, на досках объявлений, поисковый спам на форумах и в блогах - одним словом, то, что называется "внешней оптимизацией сайта". Лучшие программы для оптимизации работы web-мастера по раскрутке проектов такого рода - это AllSubmitter (программа прогона сайтов по каталогам ссылок и социальным закладкам) и Xrumer, или Хрумер (рассылка спама по форумам и блогам). Почтовый спам, создание сайтов-сателлитов и дорвеев также входят во внешнюю оптимизацию веб-ресурсов. При этом обязательным условием успешного продвижения является релевантность (тематическое соответствие) размещаемых внешних ссылок и объявлений контенту проекта.

5. Оценочные критерии оптимизации контента и анализ достигнуто.

Для эффективной оптимизации сайта нужно владеть современными методами web-аналитики, чтобы располагать оперативной информацией о всех изменениях в индексации и ранжировании. Это требуется для выработки оптимальной тактики контентного продвижения по поисковым запросам. Под web-аналитикой понимается оценка эффективности поставленных внешних ссылок, проверка индексации и ранжировангия сайта, статистика переходов и кликов по рекламе, отслеживание позиций в выдаче.

Поисковой оптимизация сайтов с уникальным контентом

Несмотря на информационную насыщенность Интернета, востребованность качественного уникального контента растет с каждым годом, поскольку основным фактором ранжирования было и остается содержание контента и способы его подачи. Эти факторы напрямую влияют на доверие поисковой системы к сайту, формируют такие понятия, как трастовость и авторитетность. Веб-ресурс с безупречно оптимизированным уникальным контентом даже при минимуме внешних ссылок оценвается высоко, поэтому стоимость оптимизации сайта с хорошим уникальным контентом существенно ниже. К тому же на интересный контент посетители могут поставить ссылку.

Современные поисковые системы уже давно умеют проверять текст на уникальность и отличать авторский контент, написанный человеком, от машинно-сгенерированных из ключевых фраз текстов, по которым иногда проводится поисковая раскрутка так называемых дорвеев. Сегодня Интернет достиг такого состояния, когда выигрывают "белые" способы SEO-продвижения сайта. Поэтому поисковая оптимизация страниц по контенту является одним из самых приоритетных и актуальных методов популяризации и раскрутки сайтов в сети.

seo-praktika.com

Оптимизация работы с информацией в базах данных Текст научной статьи по специальности «Автоматика. Вычислительная техника»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070_

УДК 004.65

И.В. Чухраев

к.т.н., доцент, зав. кафедрой «Компьютерные системы и сети» КФ МГТУ им. Н.Э.Баумана

И.В. Жукова

студентка 4 курса кафедры «Компьютерные системы и сети» КФ МГТУ им. Н.Э.Баумана

г. Калуга, Российская Федерация

ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ С ИНФОРМАЦИЕЙ В БАЗАХ ДАННЫХ

Аннотация

Рассмотрены вопросы оптимизации работы с информацией в базах данных на примере информационной системы промышленного предприятия, реализованной с использованием системы управления реляционными базами данных (СУРБД) Microsoft SQL Server и интегрированной с продуктами Microsoft Office.

Ключевые слова

Базы данных, нормальная форма, индексирование данных, поиск данных.

В настоящее время информационные системы (ИС), реализованные с использованием баз данных (БД), нашли применение практически во все сферах деятельности человека начиная с социальной и заканчивая производственной [1-3]. В таких ИС основными операциями являются поиск данных и осуществление доступа к информации. Очевидно, что для повышения эффективности их работы необходима оптимизация указанных операций, что позволит сэкономить затраты времени и ресурсов при обработке больших объемов данных. Такая оптимизация включает в себя максимальное ускорение доступа к информации и выбор наилучшего способа поиска данных [4].

Для ускорения доступа к информации в БД необходимо оптимизировать ее структуру и запросы.

Структура БД описывается нормальными формами, которые являются каноническими представлениями в реляционной модели данных. При создании БД, как правило, достаточно использовать три нормальные формы 1НФ, 2НФ и 3НФ, связанные между собой [1]. При решении практических задач структура БД в большинстве случаев является оптимальной, если она приведена к 3НФ, что обеспечивает устранение или сведение к минимуму избыточности, дублирования данных и, как следствие, облегчает администрирование базы и обновление информации в ней [1,5].

Одним из механизмов, позволяющих оптимизировать запросы в БД, является индексирование данных. Индекс - это таблица указателей, где каждая строка ссылается на соответствующую строку в таблице данных. Индексы позволяют осуществлять доступ к данным, и выполнять изменения или удаление информации, не просматривая всю таблицу целиком. Это существенно повышает эффективность работы программы при большом количестве записей в таблицах. Структура таблиц индекса аналогична структуре таблиц данных [1,4]. Эффективность использования индексов зависит от их количества, так как чем больше индексов используется, тем больше времени и ресурсов затрачивается, соответственно тем дольше будет время отклика программы. Чтобы выяснить необходимое количество индексов для конкретной БД, надо определить поля, наиболее часто используемые для доступа к записям, т.е. провести анализ запросов базы данных.

В качестве средства анализа производительности запросов БД используем приложение SQL Server Profiler, позволяющее создать трассировки, то есть пошаговое выполнение программы, с моментальными снимками действий [4]. Пример работы с данным приложением изображен на рис. 1. Трассировки позволяют получить данные о наиболее часто используемых полях, загруженности сервера в зависимости от количества запросов в единицу времени и продолжительности выполнения запросов.

В качестве примера проанализируем таблицу «Счета» в базе данных ИС промышленного предприятия, реализованной с использованием СУРБД Microsoft SQL Server [4]. Используя трассировки, выполним запрос на выборку всех данных из таблицы «Счета» сначала с неиндексированными полями, затем с индексированными и проведем трассировку доступа к данным таблицы, увеличивая количество записей (таблица 1).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070

Рисунок 1 - Пример выполнения трассировки с помощью SQL Server Profiler Длительность запроса выборки данных из таблицы «Счета»

Таблица 1

Запрос на выборку данных Неиндексированные поля Индексированные поля

Длительность запроса, с Длительность запроса, с

Тип атрибута

Строковый (дата счета) 0,035 0,014

Числовой (ГО счета) 0,075 0,014

Число записей

100 0,016 0,014

1000 0,025 0,018

10000 0,05 0,02

100000 0,35 0,035

Как видно из таблицы 1, длительность запроса с использованием индексирования существенно уменьшилась и перестала зависеть от типа атрибута выбранного поля. Таким образом, можно составить алгоритм индексирования полей БД (рис. 2).

Рассмотрим методы поиска данных в БД. Поиск - это нахождение информации в объеме данных по определенному критерию (ключу поиска). Существуют различные стратегии поиска по ключу.

Начало

Выбрать таблицы

Трассировка запросов

Анализ результатов трассировки

Выбор наиболее используемых полей

Индексирование полей

Конец

Рисунок 2 - Алгоритм индексирования полей базы данных

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070_

Наиболее простым является метод последовательного поиска, в котором все элементы массива перебираются, пока не обнаружится элемент, совпавший с ключом поиска [1,5]. Достоинством данного метода является простота программирования: /* Последовательный поиск */

int sequential_search(char *items, int count, char key) {

register int t; for(t=0; t < count; ++t)

if(key == items[t]) return t; return -1; /* ключ не найден */

}

Сложность данного алгоритма линейна, поэтому данный способ занимает слишком много времени при большом количестве записей в БД.

Более эффективным является двоичный поиск. В нем применяется метод половинного деления [1,5]. Сначала проверим средний элемент. Если он больше, чем искомый ключ, проверим средний элемент первой половины, в противном случае — средний элемент второй половины. Будем повторять эту процедуру до тех пор, пока искомый элемент не будет найден либо пока не останется очередного элемента. В двоичном поиске количество сравнений в худшем случае равно log2n. В среднем случае количество немного ниже, а в лучшем — количество сравнений равно 1. Приведем листинг программы для осуществления двоичного поиска: /* Двоичный поиск */

int binary_search(char *items, int count, char key) {

int low, high, mid; low = 0; high = count-1; while(low <= high) { mid = (low+high)/2; if(key < items[mid]) high = mid-1; else if(key > items[mid]) low = mid+1; else return mid; /* ключ найден */

}

return -1;

}

Таким образом, на основе экспериментальных данных получен оптимальный способ выбора индексации полей в БД и разработан алгоритм индексации данных. Эффективность работы ИС, основанной на БД, позволяет увеличить алгоритм двоичного поиска по сравнению с простым перебором данных.

Список использованной литературы:

1. Пирогов В.Ю. Информационные системы и базы данных. Организация и проектирование. СПб.: Изд-во БХВ-Петербург. 2009. 528 c.

2. Чухрай И.В. Геоинформационная система поиска жилья // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 6-2 (50). С. 71-73.

3. Борсук Н.А., Трошкин Д.О., Чухраев И.В. Анализ функционального наполнения социального сервиса электронного оборота купонов // Вопросы радиоэлектроники. 2015. № 8 (8). С. 57-62.

4. Бейли Л. Изучаем SQL. СПб.: Изд-во Питер. 2012. 637 с.

5. Зрюмов Е.А., Зрюмова А.Г. Базы данных для инженеров. Барнаул: Изд-во АлтГТУ. 2010. 131 с.

© Чухраев И.В., Жукова И.В., 2016

cyberleninka.ru

---

• 
  Основы поисковой оптимизации
• 
  Оптимизация wi fi
• 
  Оптимизация командировочных расходов
• 
  Способы оптимизации ндфл
• 
  Налоговая оптимизация реферат
• 
  Оптимизация интернета скорости
• 
  Оптимизация технических условий
• 
  Внутренняя оптимизация страниц
• 
  Risen 3 оптимизация
• 
  Html оптимизация сайта
• 
  Тотальная оптимизация производства

Prostoy-Site | Все права защищены © 2018 | Карта сайта