|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Short Notes
An investigation of information intelligence retrieval model in local searching systems
[Исследование модели интеллектуального поиска в локальных поисковых системах]
T. Yu. Olenchikova, D. L. Maslennikov, A. D. Marchenko South Ural State University (Chelyabinsk, Russian Federation)
Аннотация:
Процесс построения и обучения нейронных сетей требует немалых вычислительных трудов. К счастью, в настоящее время существует обилие различных вычислительных систем, обладающих достаточно высокой вычислительной мощностью. Разработка систем, алгоритмов и методов, их применение с использованием машинного обучения, стала перспективным направлением в науке. Работа посвящена исследованию задачи информационного поиска и основных проблем, связанных с этой задачей, разработка защищенной от переобучения нейросетевой модели для повышения релевантности поисковой системы на 49 %, используя алгоритмы машинного обучения.
Ключевые слова:
информационный поиск, поисковая система, машинное обучение, нейронные сети, математическое моделирование, повышение релевантности.
Поступила в редакцию: 07.05.2018
Образец цитирования:
T. Yu. Olenchikova, D. L. Maslennikov, A. D. Marchenko, “An investigation of information intelligence retrieval model in local searching systems”, J. Comp. Eng. Math., 5:2 (2018), 77–82
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/jcem121 https://www.mathnet.ru/rus/jcem/v5/i2/p77
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 147 | PDF полного текста: | 93 | Список литературы: | 24 |
|