Məlumat Panelindəki Məlumatlar Nəyə Əsasən Təyin Olunur?

Məlumat Panelindəki Məlumatlar Nəyə Əsasən Təyin Olunur?

Axtarış motoru dinamikasında məlumat panelləri axtarış nəticələri ilə yanaşı qısa, müvafiq detallar təqdim etməklə istifadəçi axtarışlarını əhəmiyyətli dərəcədə zənginləşdirir. Bu panellər istifadəçilərə müxtəlif qurumlar, o cümlədən insanlar, yerlər və təşkilatlar haqqında sürətli və ətraflı məlumatlar verir. 

 

İstifadəçilər adətən axtarış motorlarından məlumat əldə etmək üçün istifadə edirlər. Axtarış motoru bu zaman naviqator rolunu oynayır və istifadəçinin sorğusuna ən çox uyğun gələn məlumatları tapmaq üçün internetdə olan bütün datanı analiz edir. İstifadəçi ehtiyaclarına uyğunlaşmaq üçün bu məlumatlar məlumat paneli ilə təkmilləşdirilir.

 

“Entities” müəyyən edilməsi və seçilməsi

 

Müəyyən edilmiş obyektlər arasında axtarış sistemi hansının faktiki əhəmiyyətli və axtarış nəticələri üçün aktual olduğunu müəyyən edir. Bu, axtarış nəticələrinin kontentinin və “entity”lərin sorğuya uyğunluğunun təhlilini əhatə edir. Axtarış motoru məlumat panelinin nümayiş oluna biləcəyi xüsusi obyekti seçmək üçün obyektlərin sorğunun kontekstinə uyğunluğunu və əlaqəsini qiymətləndirən "akuallıq" ölçülərindən istifadə edir.

 

Məlumat panellərinə təsir edən amillər

 

“Entity” üçün məlumat panelinin göstərilib-göstərilməməsinə bir neçə amil təsir edir, o cümlədən:

 

Aktuallıq xalları. Axtarış motoru hər bir obyekt üçün onun axtarış sorğusuna və axtarış nəticələrinin kontentə uyğunluğunu əks etdirən aktuallıq xalını hesablayır. Müəyyən həddi aşan balları olan “entity”lər məlumat panelləri üçün nəzərdə tutulur.

 

Kontent əlçatanlığı. Məlumat panelinin göstərilməsi həm də müəssisə haqqında zəngin və müxtəlif kontentin mövcudluğundan asılıdır. Çünki panel adətən bir çox resursdan əldə edilən məlumatları ehtiva edir və qurumun hərtərəfli icmalını təmin edir.

 

İstifadəçilərlə qarşılıqlı metriklər. Axtarış nəticələri üçün kliklənmə sayları kimi göstəricilər də rol oynayır. Əgər sorğu üçün axtarış nəticələri istifadəçilərin diqqətini az cəlb edirsə, istifadəçilərə daha cəlbedici və məlumatlandırıcı, lazımlı məlumatlardan ibarət məlumat paneli işə salına bilər.

 

Daha sadə desək, tutaq ki, "Mona Liza" adlı axtarış edirsiniz. Axtarış motoru bu zaman "Mona Liza" sorğusu və onunla əlaqəli axtarış nəticələrinin aktuallıq xalını hesablayır. Mona Liza tanınmış əsər olduğu üçün onun xalı çoxdur və alqoritm onu məlumat panelinə uyğunlaşdırır. 

 

Bu məlumat panelində Leonardo da Vinçi haqqında təfərrüatlar, rəsmin tarixi və harada yerləşdiyi də daxil olmaqla məlumatlar yer alır. 

 

Əgər bir çox insan "Mona Liza" adlı məlumat panelinə klik edərsə və saytda uzun müddətdə qalarsa, bu, axtarış sisteminə, istifadəçilərin paneli faydalı hesab etdiyini göstərir.

 

Məlumat panelinin üstünlükləri

 

Məlumat panelləri təkcə faktları təqdim etməkdən əlavə olaraq axtarış təcrübəsini təkmilləşdirməklə istifadəçilərə bir çox üstünlüklər verir: 

 

  • Təkmil istifadəçi təcrübəsi. Sistem “entity”in qısa xülasəsini təqdim etməklə, məlumat panelləri istifadəçilərini çoxsaylı axtarış nəticələrinə klikləmək ehtiyacından xilas edir. 
  • Naviqasiya rahatlığı. Məlumat panelləri internetdə əlaqəli məzmuna daha asan naviqasiyanı asanlaşdırır və istifadəçilərə əlaqəli mövzuları problemsiz araşdırmaq imkanı verir.
  • Müxtəlif kontentləri bir arada görmək. Məlumat paneli müxtəlif mənbələrdən məlumatları birləşdirərək, istifadəçiləri fərdi axtarış nəticələri ilə qarşılaşa biləcəklərindən daha geniş kontent təklif edir.

 

Məlumat panelinin pərdə arxası

 

Bu sistemin mərkəzində istifadəçinin axtarış niyyətinin nüanslarını təhlil etmək və dərk etmək üçün təbii dil emalından (NLP) və maşın öyrənməsindən istifadə edən mürəkkəb alqoritmlər dayanır. Məsələn, sorğu daxil edildikdə, bu alqoritmlər istifadə olunan dili tədqiq edir, əsas obyektləri müəyyənləşdirir və çoxölçülü analiz vasitəsilə onların uyğunluğunu qiymətləndirir. Bu, qurumun nüfuzlu mənbələrdə nüfuzunu, internetdə axtarılma tezliyini və ictimai fəaliyyətlərdə əhəmiyyətini araşdırmağı əhatə edir.

 

Bundan əlavə, texnologiya hər bir müəyyən edilmiş obyektlə bağlı mövcud kontentin keyfiyyətini və müxtəlifliyini də qiymətləndirir. O, müxtəlif mənbələrdən məlumatları cəmləşdirir, hərtərəfli icmal təmin edə bilən mətn, şəkillər, videolar və keçidlərin zəngin kompilyasiyasını təmin edir. 

 

Bunları etməklə patent, istifadəçinin sorğusuna qısa müddətdə cavab verməklə yanaşı, mövzunu daha dərindən araşdırmaq üçün yollar təklif edən bilik panelini hazırlamaqdır.

Gəlin sistemi daha da aydınlaşdıraq. İstifadəçi “Qız Qalası” axtarışı etdikdə axtarış motorunun alqoritmləri Qız Qalasının coğrafi və turistik əhəmiyyətə malik varlıq kimi tanıyaraq dərhal bu sorğunu emal etməyə başlayır. Alqoritmlər bu ifadənin elmi nəşrlərdə, turist saytlarda, tədris materiallarında və s. mənbələrdə olması kimi amillərə əsaslanaraq, qalanın əhəmiyyətini əks etdirən aktuallıq xalını hesablayır.

 

Qız Qalasına aid müxtəlif kontentlərin miqdarını nəzərə alaraq, sistem məlumat panelini işə salır. Bu paneldə qalanın şəkilləri, onun detallarını vurğulayan qısa təsvirlər, keçmişdə olduğu dəniz sahilindəki şəkillər və sonradan dənizdən uzaqlaşması ilə bağlı faktlar, tarixi, ünvanı və bu kimi hər tərəfli detallar yer alır. 

 

Bunun nəticəsində də istifadəçi “Qız Qalası” ifadəsini axtardıqda onunla bağlı hər detal məlumat panelində açılır və istifadəçi qısa vaxt ərzində bütün məlumatları əldə edir.

 

Bilik panellərinə cavabdeh olan alqoritmlər yalnız daim genişlənən internetə deyil, həm də istifadəçilərin axtarış motorları ilə qarşılıqlı əlaqəsi və məlumat ehtiyaclarını ifadə etmə tərzində incə dəyişikliklərə uyğunlaşaraq, daimi təkmilləşmə vəziyyətindədir. Bu təkmilləşmə, sistemə hansı panel təqdimatlarının ən təsirli və cəlbedici olduğunu öyrənməyə imkan verən istifadəçi qarşılıqlı əlaqəsindən geribildirim döngələri ilə idarə olunur.

 

Axtarış motorları sorğu semantikası, “entity” tanınması və istifadəçi niyyəti ilə bağlı qavrayışlarını gücləndirdikcə, məlumat panellərini göstərmək üçün qərar matrisi daha da təkmilləşir. 

 

 

Muzaffar Garakhanli

Other articles

"Inverted Index of the Web" Necə Çeşidləmə Edir?

"Inverted Index of the Web" Necə Çeşidləmə Edir?

“On-Device Machine Learning”: Üstünlükləri Və Funksiyaları

“On-Device Machine Learning”: Üstünlükləri Və Funksiyaları

“Canonical queries”. Məlumat və Dublikat Məzmun Müəyyənləşdirilməsi

“Canonical queries”. Məlumat və Dublikat Məzmun Müəyyənləşdirilməsi