Optimalizace booleovských dotazů pomocí genetických algoritmů

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F05%3A00405639" target="_blank" >RIV/67985807:_____/05:00405639 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Boolean Queries Optimization by Genetic Algorithms

Popis výsledku v původním jazyce

Most of information retrieval systems depend on Boolean queries. The performance of an information retrieval sys tem is usually measured in terms of two different criteria, precision and recall. This way, the optimization of any of its components is a clear example of a multiobjective problem. However, although evolutionary algorithms have been widely applied in the information retrieval area, in all of these applications both criteria have been combined in a single scalar fitness function by means of aweighting scheme. In this paper, we deal with using of Genetic algorithms in Information retrieval specially in optimizing of a Boolean query.

Název v anglickém jazyce

Boolean Queries Optimization by Genetic Algorithms

Popis výsledku anglicky

Most of information retrieval systems depend on Boolean queries. The performance of an information retrieval sys tem is usually measured in terms of two different criteria, precision and recall. This way, the optimization of any of its components is a clear example of a multiobjective problem. However, although evolutionary algorithms have been widely applied in the information retrieval area, in all of these applications both criteria have been combined in a single scalar fitness function by means of aweighting scheme. In this paper, we deal with using of Genetic algorithms in Information retrieval specially in optimizing of a Boolean query.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/1ET100300414" target="_blank" >1ET100300414: Inteligentní metody pro zvýšení spolehlivosti elektrických sítí</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2005

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Neural Network World

ISSN

1210-0552

e-ISSN

—

Svazek periodika

15

Číslo periodika v rámci svazku

-

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

15

Strana od-do

395-410

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—