İnformasiya axtarışında veb-səhifələrin ranqlaşdırılması məsələsinə həsr olunmuş məqalə impakt faktorlu jurnalda dərc olunub 

Faktinfo.az xəbər verir ki,ETN İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun baş elmi işçisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Fərqanə Abdullayeva və institutun doktorantı Süleyman Süleymanzadənin həmmüəllifi olduqları “Qraf Neyron Şəbəkələrinin İnduktiv və Zona Bölünməsi funksiyaları əsasında informasiya Axtarışında veb-səhifələrin ranqının qiymətləndirilməsi” (Estimating Page Ranks with Inductive Capability of Graph Neural Networks and Zone Partitioning in Information Retrieval) adlı məqalə nüfuzlu Web of Science bazasına daxil olan “Automatic Control and Computer Sciences” jurnalında çap olunmuşdur.

Məqalədə veb-səhifələrin ranqının (PageRank) hesablanması üçün zona əsaslı Qraf Neyron Şəbəkələrindən (Graph Neural Networks, GNN) istifadə edən yanaşma təklif edilib. Yanaşmada veb-səhifələrin ranqının hesablanması ənənəvi metodlardan fərqli olaraq, bütün veb-qraf üzrə çoxsaylı və resurs tutumlu iterasiyalar aparmadan, qrafın təsadüfi seçilmiş altqraflara — zonalara bölünməsi yolu ilə həyata keçirilir. Hər zona daxilində təlim keçmiş GNN modelləri tətbiq olunaraq, lokal əlaqələrə əsasən səhifələrin ranqı qiymətləndirilir.

Təklif olunan yanaşmanın əsas üstünlüklərindən biri odur ki, aparılan əməliyyatlar axtarış prosesini əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirir və miqyaslaşdırmanı təmin edir. Digər üstünlük GNN-lərin induktiv öyrənmə qabiliyyətidir. Bu xüsusiyyətin hesabına qrafa sonradan əlavə edilən yeni səhifələrin ranq qiymətlərini də təyin edə bilir. Hesablanmış PageRank qiymətləri informasiya axtarışı sistemlərində sıralama göstəricisi kimi istifadə oluna bilər. Burada istifadəçi sorğularına cavab olaraq tapılan səhifələrin daha əhəmiyyətlisi və etibarlısı yuxarı hissədə sıralanır. Bu da öz növbəsində axtarış sistemlərinin dəqiqliyini, istifadəçi məmnunluğunu və ümumi xidmət keyfiyyətini yüksəldir.

Qeyd edək ki, “Automatic Control and Computer Sciences” jurnalı WoS və Scopus bazalarında indeksləşir və aşağıdakı elmmetrik göstəricilərə malikdir:

CiteScore: 1.6

SJR: 0.189

SNIP: 0.303

IF: 0.5