بازیابی اطلاعات

مرورکلی

پردازش بازیابی اطلاعات زمانی شروع می‌شود که کاربر پرس و جو (query) را در سیستم وارد کند. پرس وجوها حالتی قراردادی از نیازهای اطلاعاتی هستند. برای مثال، رشته‌های جستجو در موتورهای جستجوگر در وب را می‌توان نام برد. 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. پرس و جوهای کاربر با اطلاعات بانک اطلاعاتی مطابقت داده می‌شوند. 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.
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. این فرایند می‌تواند تکرار شود اگر، کاربر بخواهد پرس و جو را اصلاح کند.

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.

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. مثلاً اگر نیاز اطلاعاتی به صورت Iran AND Oil بیان شود، تمامی اسنادی که هردو کلمهٔ Iran و Oil را دربردارند به کاربر نمایش داده می‌شوند. 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. سیستمی که از مدل دودویی استفاده کرده تفاوتی بین این دو سند قائل نخواهد شد. در صورتی‌که در واقع سند اول بیشتر به نیاز کاربر مربوط است.

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. 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. داده‌ها ابهام ندارند، اما اطلاعات نیاز به تفسیر دارد و در نتیجه مبهم می‌شوند. 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 مراجعانشان 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