मिलान के लिए निगम से
इंटरनेट के प्रभावी उपयोग करना बेहतर बनाने और अधिक बुद्धिमान अनुप्रयोगों और खोज इंजनों के बारे में बढ़ता है. यहाँ कैसे खोज इंजन काम में एक संक्षिप्त परिचय है: 01) कोष, खोज परिभाषित अंतरिक्ष / डाटा; 02) दस्तावेजों में अलग से कोष, 03) प्रत्येक दस्तावेज़ के लिए उत्पन्न विशेषताएँ; 04) प्रत्येक दस्तावेज़ का प्रतिनिधित्व उत्पन्न; 05) सुविधा का अध्ययन / वेक्टर अंतरिक्ष; 06) क्लस्टर दस्तावेजों; 07) में कमी dimensionality; 08) स्वीकार इनपुट प्रश्न; 09) प्रश्न वेक्टर के खिलाफ कोसाइन एंगल्स ढूँढें 10) की मांग की वेक्टर कॉलम खोजें; 11) आउटपुट किसी तरह उपयोगकर्ता के परिणाम; एक कोष (डेटाबेस) में प्रत्येक दस्तावेज है खोजशब्दों के एक सेट द्वारा वर्णित सूचकांक शर्तों बुलाया. हम सूचकांक शर्तों को वज़न उनकी प्रासंगिकता के अनुसार उदाहरण के लिए घटना की आवृत्ति () प्रदान, यह है कि हम कैसे जाने के बारे में सूचकांक बनाने, कि हम तो कर सकते हैं search.Corpus तैयारी: रुचि के वेब पेज और विश्लेषण hypertext टैग या किसी अन्य भाषा को हटाने द्वारा अति साफ; पेज हैं तो दस्तावेजों जहां हर दस्तावेज़ के माध्यम से जांच होती है में टूट रहे हैं शब्द के लिए खोज / ब्याज की दृष्टि से: उन जो एक दस्तावेज अनूठा, नहीं मानक ब्याज की words.Extract शब्द: ध्यान में रखिए कि ब्याज की दृष्टि से अचल, कि एक दस्तावेज के सकता है विशेषता होगी करना, सामान्य किसी कोष में पता करना आसान नहीं है और / दस्तावेज़. विचार करने के द्वारा-दस्तावेज़ मैट्रिक्स: खोज अंतरिक्ष एन आयाम जहां चुना शर्तों एक दस्तावेज के / सुविधाएँ द्वारा परिभाषित किया गया है document.Build शब्द प्रति एक हस्ताक्षर मिल रहा है एन शब्द अंतरिक्ष में एक बात है, इस वैचारिक की अनुमति देता है / अर्थ searches.Each दस्तावेज़ एक कॉलम वेक्टर हो जाता है, प्रत्येक पंक्ति एक शब्द का प्रतिनिधित्व करता है. एक पंक्ति का विश्लेषण कोष में एक शब्द की आवृत्ति की पहचान में पहले हम केवल एक मैट्रिक्स document.Compress के लिए शब्द की गिनती से मैट्रिक्स का निर्माण: दो बुनियादी तकनीकों / तरीकों, संक्षेप पंक्ति संग्रहण (स्कैन मैट्रिक्स पंक्ति पंक्ति द्वारा कर रहे हैं) और संक्षेप कॉलम संग्रहण स्कैन ( कॉलम द्वारा मैट्रिक्स कॉलम) दोनों का प्रयोग तीन मैट्रिक्स arrays.Normalis:: सामान्य इकाई वैक्टर के लिए कॉलम वैक्टर बदलने का मतलब इकाई के अर्थात् वैक्टर lengthUnit दस्तावेज़ वैक्टर पदों की आवृत्ति रोकने; सामान्य लागू क्योंकि एक दस्तावेज़ का अर्थ सामग्री आमतौर terms.Singular मान अपघटन के रिश्तेदार आवृत्ति निर्धारित किया जाता है: यह तीन दो matrices में एक मैट्रिक्स सममित सरल है समान और eigenvectors प्रतिनिधित्व: नए आयाम. तीसरे और विकर्ण का प्रतिनिधित्व करता है eigenvalues, कि इन नए dimensions.A ज्यामितीय व्याख्या साथ कोष से फैला हुआ है: कोष है पहली formated प्रभावित था, और फिर एक कॉम्पैक्ट कार्यकाल में संग्रहित है द्वारा-दस्तावेज़ मैट्रिक्स. ऐसे मैट्रिक्स के प्रत्येक कॉलम तो कोष है, या, equivalently भर में एक शब्द की संभावना उत्पादन सामान्य है, आवृत्ति का एक document.The कार्यकाल में शब्दों द्वारा-दस्तावेज़ मैट्रिक्स तो eigen मूल्यों और वैक्टर गणना decomposed है. Eigen वैक्टर प्रतिनिधित्व एक काटीज़ियनवादी नई खोज एक ही जगह है, पर फैले फ्रेम समन्वय, वे संकेत सबसे महत्वपूर्ण dimenions / धुरी जो साथ दस्तावेज़ मुख्य रूप से झूठ बोलते हैं. Eigen मूल्य परिभाषित विशेषताओं के आधार पर किया जाना चाहिए इन नए कुल्हाड़ियों / eigen vectors.Queries: प्रश्न साथ दस्तावेजों के प्रसार को यों तो नहीं / शब्दों के भीतर शब्द दर दस्तावेज़ मैट्रिक्स, जैसे कि यह एक सदिश के रूप में अंतरिक्ष में मिलान दस्तावेज़ मैट्रिक्स की शर्तों के खिलाफ क्वेरी वेक्टर गुणा करके लागू किया जाता है, के दस्तावेज़ों के खिलाफ एक प्रश्न वेक्टर क्ष मिलान अर्थात 'matrix.ÃƒÆ एक, ¬ Å ¡Ãƒâ € SA ¢ एक एक © मैं Wandle औद्योगिक संग्रहालय की वेबसाइट व्यवस्थापक हूँ (http://www.wandle.org). स्थानीय सुनिश्चित करने के लिए प्रतिबद्ध लोगों द्वारा 1983 में स्थापित है कि इतिहास के घाटी नहीं रह उपेक्षा पर जागरूकता बढ़ाने का उपयोग करें और समुदाय के लाभ के लिए अपनी विरासत थी.
Article Source: Messaggiamo.Com
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