Qasımov V. Ə. İnformasiya axtarışı üsulları və sistemləri

Elmi redaktor: AMEA-nın həqiqi üzvü, t.e.d.,
prof. Əli Abbasov
Rəy verənlər:
AMEA-nın həqiqi üzvü, f.-r.e.d.,
prof. Fikrət Əliyev
AMEA-nın müxbir üzvü, t.e.d.,
prof. Ağası Məlikov
t.e.d., prof. Ələkbər Əliyev
Qasımov V.Ə. İnformasiya axtarışı üsulları və sistemləri.
Dərslik. Bakı: MTN-in Maddi-texniki Təminat Baş İdarəsinin
Nəşriyyat-Poliqrafiya Mərkəzi. 2015, 288 s.
Texnika elmləri doktoru, professor Vaqif Qasımovun “İnfor-
masiya axtarışı üsulları və sistemləri”

ANALYSIS OF THE SEARCH ALGORITHMS UTILIZED IN BIG DATA – Problems of Information Technology

ANALYSIS OF THE SEARCH ALGORITHMS UTILIZED IN BIG DATA – Problems of Information Technology

ANALYSIS OF THE SEARCH ALGORITHMS UTILIZED IN BIG DATA – Problems of Information Technology

ANALYSIS OF THE SEARCH ALGORITHMS UTILIZED IN BIG DATA – Problems of Information Technology

ANALYSIS OF THE SEARCH ALGORITHMS UTILIZED IN BIG DATA – Problems of Information Technology

ANALYSIS OF THE SEARCH ALGORITHMS UTILIZED IN BIG DATA – Problems of Information Technology

MINISTRY OF SCIENCE AND EDUCATION OF THE REPUBLIC OF AZERBAIJAN

№1, 2020

ANALYSIS OF THE SEARCH ALGORITHMS UTILIZED IN BIG DATA

Rena T. Gasimova, Rahim N. Abbaslı

Digital materials include continuously growing text documents, databases, structured and unstructured image, sound and graphic materials, software and web pages. Increasing pace of the generation of digital information has brought a need to analise the structure of the input files and create relevant and meaningful output faster. The article explores the features of search algorithms, their shortcomings and potential use cases for their application in order to maximize their advantages. It is found that it is necessary to use the algorithms based on artificial intelligence to solve problems associated with improving the quality of the search, increasing the amount of data and the intensity of user queries. The article analyzes the search algorithms, their shortcomings and potential use cases for their application in order to maximize their advantages (pp.98-108).

Keywords: digital heritage, digital data, Big data, Big Data Analytics, search engines, information retrieval, Artificial Intelligence, machine learning.

DOI : 10.25045/jpit.v11.i1.12

• Qasımova R.T. “Rəqəmsal irs: problemlər və perspektivlər”. Ekspress-informasiya. İnformasiya cəmiyyəti seriyası, Bakı: “İnformasiya Texnologiyaları” nəşriyyatı, 2018, 148 s.
• Хартия о сохранении цифрового наследия // Библиотековедение, 2004, №6, с.40–43.
• Brian R. Digital Access to Cultural Heritage and Scholarship in the Czech Republic // Slavic & East European Information Resources, 2008, vol.9, no.1, pp.12–29.
• Tallova L. Copyright aspects of disclosure of works within the European Digital Library / Proceedings of the International Multidisciplinary Scientific Conferences on Social Sciences and Arts, 2014, vol.1, pp.561–568.
• Qasımov V.Ə. İnformasiya axtarışı üsulları və sistemləri. Dərslik. Bakı: MTN-in Maddi-texniki Təminat Baş İdarəsinin Nəşriyyat-Poliqrafiya Mərkəzi. 2015, 288 s.
• Reinsel D., Gantz J., Rydning J. Data Age 2025: The Digitization of the World – From Edge to Core, November 2018, IDC White Pape. https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf
• Рост объема информации – реалии цифровой вселенной // Журнал Технологии и средства связи, №1, 2013, с.24. http://lib.tssonline.ru/articles2/fix-corp/rost-obema-informatsii–realii-tsifrovoy-vselennoy
• Alguliyev R.M., Gasimova R.T., Abbaslı R.N. The Obstacles in Big Data Process // International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 2017, vol. 9, no.3, pp.28–35. DOI: 10.5815/ijmecs.2017.03.04.
• Qasımova R.T. Big data analitikasi: mövcud yanaşmalar, problemlər və həllər // İnformasiya Texnologiyaları Problemləri, 2016, №1, s.75–93.
• Madden S. From Databases to Big Data // IEEE Internet Computing, 2012, vol.16, no.3, pp.4–6.
• By Research Voicebot and PwC. Smart speaker consumer adoption report. March 2018.
  https://voicebot.ai/wp-content/uploads/2018/03/smart_speaker_ consumer_ adoption_report_ 2018.pdf
• A guide to the security of voice-activated smart speakers An ISTR Special Report Analyst: Candid Wueest. https://www.symantec.com/content/dam/symantec/docs/security-center/white-papers/istr-security-voice-activated-smart-speakers-en.pdf
• Balayev R.Ə., Əlizadə M.N., Musayev İ.K. İntellektual sistemlər və texnologiyalar. Dərs vəsaiti, Bakı: “MSV NƏŞR“ nəşriyyatı, 2016, 256 s.
• The history of search engines.
  https://www.wordstream.com/articles/internet-search-engines-history
• Anderson A., Semmelroth D. Statistics for Big Data For Dummies, 2015, 384 pages, e-book: http://www.dummies.com/programming/big-data/data-science/big-data-and-search-engines/
• Касумов В.А. Методы информационного поиска в Internet на основе нечетких отношений предпочтения // Автоматика и вычислительная техника, 2003, №4, с.71–78.
• Касумов В.А. Методы построения информационно-поисковых систем на базе иерархической модели информационного пространства Интернет // Автоматика и вычислительная техника, 2002, №1, с.40–51.
• Big Data Search Tools. https://datafloq.com/big-data-open-source-tools/os-big-data-search Qiu J., Wu Q., Ding G., Xu Y., Feng S. A survey of machine learning for big data processing // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2016, pp.1–16.
• Aliguliyev R.M. Analysis of hyperlinks and the ant algorithm for calculating the ranks of web pages” // Automatic Control and Computer Sciences, 2007, vol.41, no.1, pp.44–53.
• Cambazoglu B.B., Aykanat C., Baeza-Yates R. A machine learning approach for result caching in web search engines // International Journal of Information Processing and Management, 2017, vol.53, no.4, pp.834–850.
• Chen H. Machine learning for information retrieval: neural networks, symbolic learning, and genetic algorithms // Journal of the American Society for Information, 1995, vol.46, no.3, pp.194–216.
• Papadakis I., Stefanidakis M., Stamou S., Andreou I. Semantifying queries over large-scale Web search engines // Journal of Internet Services and Applications, 2012, vol.3, no.3, pp.255–268.
• Meenakshi S. P., Agarwal G., Bakshi S., Bhatter S., Sivakumar P. Cognitive Agents for Web Based Search Engines: A Review / Proceedings of the Second International Conference on Recent Trends and Challenges in Computational Models, 2017.
• Xiaozhao Z., Peng Z., et al. Modeling multiple interactions with a Markov random field in query expansion for session search // Computational Intelligence, 2018, vol.34, no.1, pp.345–362.
• Guy I. The characteristics of voice search: comparing spoken with typed-in mobile Web search queries // ACM Transactions on Information Systems, 2018, vol.36, no.3, pp.1–28.
• Chen Y., Zhang Y.Q. A query substitution-search result refinement approach for long query web searches / Proceedings of the International Joint Conferences On Web Intelligence (Wi) And Intelligent Agent Technologies (Iat), IEEE/WIC/ACM, 2009, vol.1, pp.245–251.
• Crestani F., Du H. Written versus spoken queries: A qualitative and quantitative comparative analysis // Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2006, vol.57, no.7, pp.881–890.

Qasımov V.Ə. İnformasiya axtarışı üsulları və sistemləri

Dərslik. — Bakı: MTN-in Maddi-texniki Təminat Baş İdarəsinin Nəşriyyat-Poliqrafiya Mərkəzi, 2015. — 288 s.

Texnika elmləri doktoru, professor Vaqif Qasımovun “İnformasiya axtarışı üsulları və sistemləri” dərsliyi internetdə informasiya axtarışı üsulları, vasitələri və sistemlərinin öyrənilməsinə həsr edilmişdir. Dərslikdə informasiya ilə bağlı əsas anlayışlar, informasiya tələbatı, onun formalaşması mərhələləri və öyrənilməsi üsulları, eləcə də internetin informasiya ehtiyatları və xidmətləri barədə geniş məlumat verilmişdir. Dərsliyə informasiya axtarışının dəqiqlik, dolğunluq, relevantlıq kimi əsas meyarları, modelləri, axtarışın effektivliyinin yüksəldilməsi üsulları, eləcə də internetin məşhur informasiya-axtarış sistemləri ilə bağlı mövzular daxil edilmişdir.
Dərslik Milli Təhlükəsizlik Nazirliyinin Heydər Əliyev adına Akademiyasında tədrisdə istifadə üçün nəzərdə tutulmuşdur. Dərslikdən respublikanın digər ali təhsil müəssisələrinin tələbə və müəllimləri, eləcə də bu sahədə çalışan elmi işçilər və mütəxəssislər də istifadə edə bilərlər.

• Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
• Регистрация

• Узнайте сколько стоит уникальная работа конкретно по Вашей теме:
• Сколько стоит заказать работу?

Microsoft Word Qasimov-ias docx

Azərbaycan Respublikası
Milli Təhlükəsizlik Nazirliyinin
Heydər Əliyev adına Akademiyası
Vaqif Qasımov

İnformasiya axtarışı üsulları
və sistemləri
(Dərslik)
Azərbaycan Respublikası Milli Təhlükəsizlik Nazirliyinin
Heydər Əliyev adına Akademiyasının Elmi Şurasının
03 dekabr 2014-cü il tarixli iclasında nəşrə tövsiyə olunmuş
və Təhsil Nazirliyinin 28 yanvar 2015-ci il tarixli
69 nömrəli əmri ilə ali məktəblər üçün
dərslik kimi təsdiq edilmişdir.
Bakı-2015

Elmi redaktor: AMEA-nın həqiqi üzvü, t.e.d.,
prof. Əli Abbasov
Rəy verənlər:
AMEA-nın həqiqi üzvü, f.-r.e.d.,
prof. Fikrət Əliyev
AMEA-nın müxbir üzvü, t.e.d.,
prof. Ağası Məlikov
t.e.d., prof. Ələkbər Əliyev
Qasımov V.Ə. İnformasiya axtarışı üsulları və sistemləri.
Dərslik. Bakı: MTN-in Maddi-texniki Təminat Baş İdarəsinin
Nəşriyyat-Poliqrafiya Mərkəzi. 2015, 288 s.
Texnika elmləri doktoru, professor Vaqif Qasımovun “İnfor-
masiya axtarışı üsulları və sistemləri”

dərsliyi internetdə informasiya
axtarışı üsulları, vasitələri və sistemlərinin öyrənilməsinə həsr
edilmişdir. Dərslikdə informasiya ilə bağlı əsas anlayışlar, informa-
siya tələbatı, onun formalaşması mərhələləri və öyrənilməsi üsulları,
eləcə də internetin informasiya ehtiyatları və xidmətləri barədə geniş
məlumat verilmişdir. Dərsliyə informasiya axtarışının dəqiqlik, dol-
ğunluq, relevantlıq kimi əsas meyarları, modelləri, axtarışın effek-
tivliyinin yüksəldilməsi üsulları, eləcə də internetin məşhur informa-
siya-axtarış sistemləri ilə bağlı mövzular daxil edilmişdir.
Dərslik Milli Təhlükəsizlik Nazirliyinin Heydər Əliyev adına
Akademiyasında tədrisdə istifadə üçün nəzərdə tutulmuşdur. Dərs-
likdən respublikanın digər ali təhsil müəssisələrinin tələbə və müəl-
limləri, eləcə də bu sahədə çalışan elmi işçilər və mütəxəssislər də
istifadə edə bilərlər.
© MTN-in Maddi-texniki Təminat Baş İdarəsinin
Nəşriyyat-Poliqrafiya Mərkəzi, 2015

3
MÜNDƏRİCAT
Giriş .
8
I fəsil. İnformasiya və informasiya sistemləri .
13
1.1. İnformasiya anlayışı, onun növləri .
14
1.2. İnformasiyanın kodlaşdırılması və təsvir
edilməsi .
21
1.3. İnformasiyanın əsas xassələri .
30
1.4. İnformasiya sistemləri .
33
1.5. İnformasiya sistemlərinin təsnifatı .
38
II fəsil. İnternetin informasiya ehtiyatları və
xidmətləri . 47
2.1. İnternet – qlobal informasiya şəbəkəsi .
48
2.2. İnternet ünvanlar .
52
2.3. İnternetin informasiya ehtiyatları .
56
2.3.1. WWW – dünya hörümçək toru .
57
2.3.2. E-mail – elektron poçtu .
67
2.3.3. FTP – faylların ötürülməsi protokolu .
70
2.3.4. Gopher – iyerarxik menyu .
71
2.3.5. Telnet –uzaq məsafədən idarəetmə və sistemə
daxilolma .
72
2.3.6. BBS – elektron elan lövhələri .
73
2.3.7. Usenet – telekonfrans sistemi .
74
2.3.8. İnternetin interaktiv informasiya xidmətləri .
75
2.4. İnternet şəbəkəsinin informasiya ehtiyatlarının
xüsusiyyətləri .
77

4
2.5. İnformasiya ehtiyatlarının məzmunlarının təh-
lilinə əsaslanan empirik paylanma qanunları .
81
2.5.1. Zipfin I qanunu – “ranq-tezlik” asılılığı .
82
2.5.2. Zipfin II qanunu – “say-tezlik” asılılığı .
85
2.5.3. Bredford qanunu .
87
2.5.4. Pareto qanunu .
88
2.6. İnternetdə istifadə olunan əsas fayl formatları .
89
III fəsil. İnformasiya tələbatı . 93
3.1. İnformasiya tələbatı və onun məzmununa təsir
edən amillər .
94
3.2. İnformasiya tələbatının subyektləri . 100
3.3. İnformasiya tələbatının öyrənilməsi və təqdim
edilməsi üsulları . 103
3.4. İnformasiya tələbatının modeli . 104
3.5. İnformasiya tələbatının formalaşması
mərhələləri . 106
3.6. İnformasiya tələbatının təsnifatı . 110
3.7. İnformasiya tələbatının tematik profilinin
müəyyən edilməsi . 112
3.8. İnformasiya ehtiyatının profilinin müəyyən
edilməsi . 115
3.9. Fərdin bir mövzu sahəsi üzrə informasiya
tələbatının müəyyən edilməsi . 116
3.10. Fərdin fəaliyyətinə aid olan bütün mövzu
sahələri üzrə informasiya tələbatının müəyyən
edilməsi . 117
3.11. Bir mövzu sahəsi üzrə fəaliyyət göstərən bütün
fərdlərin informasiya tələbatının məzmununun
müəyyən edilməsi . 118