موضوع مقاله: بازیابی اطلاعات | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # بازیابی اطلاعات | مقدمه: جستجوها می‌توانند برپایه جستجوی تمام متن یا سایر جستجوهای مبتنی بر محتوا نمایه گذاری شوند. | ## بخش 1: بازیابی اطلاعات | بازیابی اطلاعات علم جستجو اطلاعات در یک سند، جستجو برای خود سندها، جستجو برای فراداده‌ها که داده‌ها را توصیف می‌کنند و برای پایگاه داده های متنی، عکسی یا آوایی است. سیستم‌های بازیابی اطلاعات خودکار برای کاهش چیزی که آن را سرریز داده‌ها (اضافه‌بار اطلاعات یا در واقع ریزش کاذب) میگوییند، استفاده می‌شوند. سیستم بازیابی اطلاعات نرم‌افزاری است که دسترسی، ذخیره و مدیریت کتاب‌ها، مقالات و دیگر سندها را فراهم می‌کند. موتورهای جستجوگر وب (موتور جستجوی وب) از قابل مشاهده‌ترین برنامه‌های کاربردی بازیابی اطلاعات هستند. هدف بازیابی اطلاعات در چنین شرایطی، کمک به کاربر برای یافتن اطلاعات موردنظر در انبوهی از اطلاعات ساختار نایافته‌است. جستجوگرهای گوگل، یاهو و بینگ سه نمونه از پراستفاده‌ترین سیستم‌های بازیابی اطلاعات هستند که به کاربران برای بازیابی اطلاعات متنی، تصویری، ویدئویی و غیره کمک می‌کنند. مرورکلی پردازش بازیابی اطلاعات زمانی شروع می‌شود که کاربر پرس و جو (query) را در سیستم وارد کند. در بازیابی اطلاعات، یک پرس و جو تنها یک شی منحصر به فرد را در مجموعه شناسایی نمی‌کند. درعوض، ممکن است با درجه‌های مختلفی از ارتباط، اشیاء متعددی با پرس و جو مطابقت داشته باشند. یک شیء یک موجودیت است که در مجموعه ای از محتواها یا پایگاه داده نمایش داده می‌شود. اگرچه بر خلاف پرس و جوهای کلاسیک پایگاه دادهٔ SQL، در بازیابی اطلاعات نتایج ممکن است با پرس و جو مطابقت داشته باشند یا نداشته باشند، بنابراین نتایج به‌طور معمول رتبه‌بندی می‌شوند. این رتبه‌بندی نتایج یک تفاوت کلیدی در جستجوی بازیابی اطلاعات در مقایسه با جستجوی پایگاه داده‌است.Jansen, B. بسته به نوع برنامه بازیابی اطلاعات، اشیاء داده ممکن است به عنوان مثال اسناد متنی، تصاویر، آواها، نقشه‌های ذهنی یا ویدیوها باشند. اغلب، اسناد خودشان به صورت مستقیم در سیستم بازیابی اطلاعات ذخیره نمی‌شوند، اما در عوض در سیستم با اسناد جایگزین یا ابرداده نمایش داده می‌شود. اکثر سیستم‌های بازیابی اطلاعات یک مقدار عددی را برای هر عنصر محاسبه می‌کنند که چه میزان با پرس وجو مطابقت دارند، و اشیا را با توجه به این مقدار رتبه‌بندی می‌کنند، سپس برترین شیءها را از نظر رتبه به کاربر نمایش می‌دهند. بنظر می‌رسد که بوش از اختراع ماشین‌های آماری که توسط امانوئل گلدبرگ در دهه ۱۹۲۰ و ۳۰ (میلادی) ثبت شده بود الهام گرفته‌است، که آن اختراع به دنبال اسنادی که در فیلم ذخیره شده بودند می‌گشت. اولین توصیف در مورد کامپیوتری که به دنبال اطلاعات می‌گردد در سال ۱۹۴۸ توسط holmstorm ارائه شد؛ که جزئیات ذکر شده در مورد نسل اول کامپیوترهای تجاری که بر اساس جزئیات اولیه کامپیوترهای UNIVACبود. سیستم‌های بازیابی‌اطلاعات خودکار در دهه ۱۹۷۵ معرفی شدند، که حتی یکی از آن‌ها در یک کمدی عاشقانه به نام میز برجسته شد. در دهه ۱۹۶۰، نخستین گروه تحقیقاتی بزرگ بازیابی اطلاعات توسط جرارد سالتون در دانشگاه کرنل تشکیل شد. در سال ۱۹۷۰ چندین تکنیک بازیابی بر روی پیکره متنی مانند مجموعه کرانفیلد ارائه شد (چندین هزار سند) سیستم‌های بازیابی در مقیاس بزرگ مانند سیستم گفتگو لاکهید در اوایل دهه ۷۰ میلادی استفاده شد. در سال ۱۹۹۲، وزارت دفاع ایالات متحده همراه مؤسسه ملی فناوری و استانداردها(NIST)، با همکاری یک دیگر به عنوان بخشی از برنامه متنی TIPSTER از کنفرانس بازیابی اطلاعات(TREC) پشتیبانی کردند؛ که هدف از آن این بود که با جمع‌آوری زیرساخت‌هایی که برای ارزیابی روش‌های بازیابی متن در یک مجموعه متن بسیار بزرگ مورد نیاز بود، جامعه بازیابی اطلاعات بررسی شود؛ که باعث تسریع تحقیقاتی شد که برروی متدهایی که در مقیاس‌پذیری بزرگی از مجموعه نوشته‌ها انجام می‌گرفت که در پی آن معرفی موتورهای جستجو گر وب سرعت گرفت و حتی نیاز برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات که دارای مقیاس بزرگی بودند بیشتر شد. مدل‌سازی اطلاعات مدلسازی مفهومی اطلاعات، یکی از فنون تجزیه و تحلیل و تشریح اطلاعات مورد نیاز کاربران سیستم است. از آنجایی که تشریح اطلاعات، راهنمای طراحی پایگاه اطلاعاتی به‌شمار می‌آید باید برای کاربران، برنامه نویسان و سایر متخصصان فنی خوانا باشد. از آنجایی که هر سیستم کاربران متعددی دارد و آنان نیز از داده و بازداده‌های گوناگون استفاده می‌کنند و همچنین تحلیلگر معمولاً با سیستم آشنا نیست و ضمن تجزیه و تحلیل و تشریح با آن آشنا می‌شود تشریح اطلاعات برای سیستم دشوار است. | ## بخش 2: بازیابی اطلاعات | تشریح اطلاعات برای پاسخگویی به نیازهای «فرایند سیستم» باید به صورت تفضیلی صورت پذیرد و در عین حال از کلیتی برخوردار باشد که به تشکیل یک پایگاه اطلاعاتی منجر شود و نیازهای کلی سازمان را در بعد اطلاعات برآورده سازد؛ و چون تا این مرحله به اندازه کافی کار طراحی آسان شده‌است تحلیلگر باید تشریح اطلاعات را در محدوده زمانی و بودجه‌ای پروژه مکتوب نماید. اکنون این پرسش ممکن است مطرح شود که چرا «نمودار جریان اطلاعات» شرح کاملی از اطلاعات ارائه نمی‌دهد؟ پاسخ این است که نمودار جریان اطلاعات تنها چگونگی بکارگیری اطلاعات در فرایندهای سیستم را نشان می‌دهد و روابط مورد نیاز میان موجودیتهای سازمان را به نمایش نمی‌گذارد. بدین ترتیب پایگاه اطلاعاتی مبتنی بر یک نمودار جریان اطلاعات نمی‌تواند از شاخص روانی سازمانی برخوردار باشد. از سوی دیگر، مدل مفهومی اطلاعات، تحلیلگر را تشویق می‌نماید تا تحلیل اطلاعات را بر مبنای نیازهای سازمان و از دید کاربرای یا نحوه تجسم ذهنی آنان قرار دهد. شرح تفصیلی نیازهای اطلاعاتی سیستم مانند بازداده‌ها و غیره بعداً به مدل افزوده خواهد شد. از آنجایی که مدل مفهومی، اطلاعات را از دید سازمان تشریح می‌کند نه از دید فرایندهای تفصیلی سیستم بنابراین پایگاه اطلاعاتی حاصل از آن با نیازهای اطلاعاتی سازمان قابلیت انطباق بیشتری خواهد داشت. تشریح اطلاعات با استفاده از مدل مفهومی مستلزم موارد زیر است: مجموعه‌ای از ساخته‌ها (موجودیت، رابطه، صفت، نشانگر، وابستگی) برای تعریف اطلاعات. روشی برای ساختن مدل مفهومی اطلاعات با استفاده از ساخته‌ها، و قوانین برای نمایش ساخته‌ها، قوانین و روش ساختن مدل مفهومی اطلاعات. نخستین گام در بازیابی اطلاعات، مدل‌سازی اطلاعات و توصیف و تعریف ارتباط موجود میان اجزاء منبع اطلاعاتی با نیازهای اطلاعاتی کاربر است. مدل بُرداری: در مدل بُرداری، هر سند به صورت برداری از کلمات در یک فضای برداری چند بُعدی در نظر گرفته می‌شود که ابعاد آن را کلمات تشکیل می‌دهند. مؤلفه‌های این بردار سند، در واقع وزن‌هایی هستند که نشان می‌دهند هر یک از کلمات چقدر در متمایز کردن آن سند دخیل هستند. مدل احتمالاتی: در مدل احتمالاتی، به هر سند احتمالی اختصاص داده می‌شود که مربوط بودن آن مستند را به نیاز کاربر به صورت احتمال بین صفر و یک بیان می‌کند. تعیین میزان ربط هر سند به نیاز اطلاعاتی کاربر بعد از تعریف مدل، سیستم آمادهٔ دریافت نیاز اطلاعاتی کاربر است. معمولاً کاربران نیاز اطلاعاتی خود را در قالب یک «پُرسه» برای سیستم بیان می‌کند که معمولاً شامل چندین کلمات یا عبارات است. سیستم سپس بر اساس مدلی که اطلاعات بر اساس آن تعریف شده‌اند، میزان ربط هر سند را با پُرسهٔ کاربر محاسبه می‌کند، و سندهایی را که از همه باربط تر تشخیص داده شده‌اند به عنوان نتیجهٔ بازیابی بازمی‌گرداند. انواع مدل: مدل دودویی در مدل دودویی، نیاز اطلاعاتی کاربر به صورت عبارتی منطقی با عملگرهای AND و OR و NOT بیان می‌شود و هر سندی که این عبارت در مورد آن صحیح باشد بازیابی می‌شود. در مدل دودویی سند یا باربط است یا نیست، و هیچ معیاری برای سنجش میزان (درجهٔ) ربط وجود ندارد. مثلاً دو سند را در نظر بگیرید که یکی تماماً دربارهٔ ایران و نفت بحث می‌کند، و دیگری در مورد اقتصاد جهانی صحبت می‌کند و فقط از نام ایران و نفت به عنوان مثالی در یک جمله استفاده کرده‌است. مدل بُرداری در مدل برداری، برای سنجش میزان ربط اسناد و نیاز اطلاعاتی کاربر، سیستم اسناد موجود و پُرسهٔ کاربر را در فضای چند بعدی مدل‌سازی می‌کند. در نتیجه برای سنجش میزان شباهت میان بُردار پُرسه و بردار هر سند می‌توان از زاویه‌ای که این دو بردارها با هم می‌سازند استفاده کرد. اسنادی که بردارشان با بردار پرسهٔ کاربر زاویه کوچکتری می‌سازد بیشتر با نیاز اطلاعاتی کاربر هم جهت هستند و در نتیجه مرتبط‌تر خواهند بود. برتری این مدل این است که به سیستم امکان درجه‌بندی میزان ارتباط اسناد با پرسه را می‌دهد. مدل احتمالاتی این مدل نخستین بار توسط استیو رابرتسن و کارن اسپارک جونز در سال‌های ۱۹۷۰ معرفی شد. | ## بخش 3: بازیابی اطلاعات | این مدل به لحاظ اینکه مدارک و پرسش‌ها را به صورت بردار عرضه می‌کند شبیه مدل‌برداری است، اما به جای بازیابی مدارک براساس میزان مشابهت با پرسش، مدارک را براساس احتمال ارتباطشان با پرسش بازیابی می‌کند. احتمال ربط مدرکی خاص به پرسش را می‌توان با جمع اوزان ربط اصطلاحات آن مدرک، یعنی برآورد احتمال ظهور اصطلاحات موجود در پرسش و در مدرک مرتبط، و نه در مدرک غیرمرتبط، محاسبه کرد. در مدل بازیابی کلاسیک احتمالی، این احتمالات اصطلاح از طریق مجموعه‌ای نمونه از مدارک و پرسش‌ها همراه با قضاوت مرتبط مربوط به آن تخمین زده می‌شود. با وجود این، اجرای فرایند تخمین به صورت عملیاتی مشکل است، زیرا جمع‌آوری داده‌های ربط لازم قبل از جستجوی واقعی عملاً غیرممکن است. در نتیجه، برای تخمین احتمال اصطلاح، معمولاً، در این مدل از بازخورد ربط استفاده می‌کنند. در مدل احتمالاتی هم به ازای هر نیاز اطلاعاتی، تمامی اسناد بر اساس احتمال این که با نیاز اطلاعاتی مرتبط باشد مرتب می‌شوند و لیست اسناد در نهایت به صورت درجه‌بندی شده (مانند مدل برداری) به کاربر نمایش داده می‌شود، به نحوی که اولین سندی که کاربر می‌بیند از همه بیشتر احتمال دارد که به نیاز او ربط داشته باشد. تفاوت بازیابی داده و بازیابی اطلاعات بین بازیابی اطلاعات و بازیابی داده تفاوت‌های زیادی وجود دارد. سیستمی که برای بازیابی داده طراحی شده نیازی به رفع این ابهام‌ها ندارد، اما در سیستم بازیابی اطلاعات باید هر چه بهتر اطلاعات را مدل کرد تا ابهام در درک اطلاعات توسط سیستم کمتر شوند. به همین علت بر خلاف سیستم‌های بازیابی داده که در آن کارایی سیستم از نظر سرعت و فضا به عنوان معیار ارزیابی در نظر گرفته می‌شود، در سیستم‌های بازیابی اطلاعات، معیار دقت (precision) و بازخوانی (recall) و معیارهایی شبیه به آن‌ها به عنوان معیارهای اصلی ارزیابی به کار می‌روند. بازاریابی اطلاعات در کتابخانه‌ها بازاریابی به عنوان جنبه‌ای از مدیریت این توانایی را دارد که به مدیران کتابخانه‌ها و مراکز اطلاع‌رسانی جهت درک و شناخت هر چه بهتر نیازهای مراجعان خود، یاری رساند. چنین دانشی به مدیران کمک خواهد کرد تا در عرصه‌های مدیریتی تصمیماتی صحیح اتخاذ نمایند و از این طریق بتوانند خدمات مؤثرتر و مفیدتری به کاربران خود ارائه نمایند. معیارهای ارزیابی معیار Presicion (دقت): به حاصل تقسیم «تعداد مستندات بازیابی شدهٔ واقعاً باربط» بر «تعداد کل مستندات بازیابی شده» گفته می‌شود. معیار Recall (صحت): به حاصل تقسیم «تعداد مستندات بازیابی شدهٔ واقعاً باربط» بر «تعداد کل مستندات مرتبط موجود» گفته می‌شود. هارد درایوها بازیابی اطلاعات درایو حالت جامد پیچیده تر از بازیابی اطلاعات HDD است. استفاده از فناوری کنترل کننده در درایوهای SSD ، بازیابی اطلاعات SSD را پیچیده تر می کند. نحوه بازیابی اطلاعات هارد با توجه به فرآیند تخصصی بازیابی اطلاعات هارد بسیاری از کاربران قادر به انجام آن نیستند. اما شاید بتوانید با استفاده از اطلاعاتی که در ادامه به شما ارائه می‌دهیم، داده‌های از دست رفته را مجددا بازیابی کنید. پیش از هر چیز دو نکته بسیار مهم زیر را در نظر بگیرید: هیچ فایل یا داده جدیدی نباید بعد از این اتفاق به هارد اکسترنال شما منتقل شود؛ چرا که احتمال جایگزینی فایل‌های جدید با اطلاعات از دست رفته بسیار بالا است. در صورت پاک شدن فایل‌های بسیار مهم ذخیره شده بر روی هارد، منطقی‌ترین و بهترین راه برای بازیابی اطلاعات مراجعه به مراکز معتبر و افراد متخصص است. با توجه به حساسیت بالای این فرآیند، بروز هر مشکل و ایرادی می‌تواند موجب از دست رفتن همیشگی اطلاعات شما شود. هنگام بروز این مشکل برای بازیابی اطلاعات هارد: ابتدا اتصالات و کابل‌ها را با دقت مورد بررسی قرار دهید؛ چرا که کابل آسیب دیده می‌تواند موجب عدم شناسایی هارد در ویندوز شود. بنابراین پیشنهاد می‌شود هارد اکسترنال را از طریق یک پورت USB دیگر به دستگاه مورد نظر متصل کنید. در نهایت آخرین اقدامی که می‌توانید جهت شناسایی هارد در ویندوز انجام دهید، فرمت کردن درایو است. | ## جمع‌بندی | البته از آنجایی که احتمال از بین رفتن بخشی از داده‌ها طی فرآیند فرمت درایو وجود دارد؛ باید حتما با احتیاط انجام شود.