Meet BESS Знакомьтесь Бесс

We hear so much about collaborative web-sites, wikis, user-generated content, the vast dialog that is the blogosphere, social media and social bookmarking, online networking, the whole web 2.0 revolution, that it is hard to imagine a time when finding useful information meant simply tapping in a few keywords into a search engine. Мы слышим столько о совместных веб-сайтов, вики, созданные пользователем содержания, подавляющее диалоговом окне, которое является блогосферы, социальных средств массовой информации и социальных закладок, онлайн сетей, всего 2,0 веб-революция, что трудно представить себе время, когда вывод полезная информация просто означало, используя в нескольких ключевых слов в поисковой системе. But, I hear you scream, Google still reigns supreme and the vast majority of web users are still doing just that. Но, я слышу вас кричать, Google все еще царит Верховного и подавляющее большинство пользователей Интернета по-прежнему делаем именно это.

Yes, you’re probably right, there is still a lot of educating to do, to persuade the average non-techie user, present excepted, of course, that collaborative methods of finding the best, most relevant, most informative, and perhaps even the most entertaining, information is the future. Да, вы, вероятно, право, есть еще много просветительской делать, чтобы убедить в среднем не являющихся techie пользователя, настоящее исключены, конечно, что методов совместного поиска лучших, наиболее актуальных, наиболее информативным и, возможно, даже Наиболее развлекательный, информация будущем.

Part of the problem lies with the whole notion that beauty, or relevance more precisely, is in the eye of the beholder. Часть проблемы заключается в целом идею о том, что красота, или отношение точнее, находится в глаз смотрящего. Web-spam aside, who’s to say that the first page of search engine hits is going to be relevant to members of a particular niche. Интернет-спам в сторону, в которые бы сказать, что первые страницы поисковых систем хитов будет иметь отношение к членам частности нишу. Even with specialist search engines for movie buffs, photographers, artists, scientists, musicians, etc, there is still the problem of information overload. Даже специалист с поисковых систем для фильма buffs, фотографов, художников, ученых, музыкантов и т.д., существует еще проблема информационной перегрузки. No search engine yet invented provides the perfect answers for everyone, each and every time. Нет поисковых систем еще изобрел обеспечивает идеально отвечает за все, каждый, и каждый раз.

Now, Теперь, Roman Shtykh Роман Shtykh and и Qun Jin Цюнь Цзинь of the Networked Information Systems Laboratory at Waseda University, in Japan, have also recognized that a one-size-fits-all to dealing with information overload is not the most effective way of satisfying anyone’s individual information needs. из сетевых информационных систем лаборатории в университете Васеда в Японии, также признали, что единый для всех для занимающихся информационной перегрузки является не самым эффективным способом удовлетворения чьих-либо индивидуальных информационных потребностей. But, rather than simply griping about the problem, they propose a new a new form of collaborative personalized search that attempts to understand your search. Но вместо того, чтобы просто griping о проблеме, они предлагают новые новую форму сотрудничества персонализированного поиска, которая пытается понять поиска.

They have developed a web information retrieval framework called Better Search and Sharing (BESS) that captures interactions between users and the system. Они разработали веб-поиска информации называется рамки поиска лучшего качества и обмену (Бесс), что отражает взаимодействие между пользователем и системой. This can then be used to produce user profile and then tailor results to personal interests dynamically, the same mechanism could be used to co-evaluate documents found valuable within a specific search context by users with similar interests, their subjective index. Это могут затем быть использованы для создания пользовательского профиля, а затем адаптировать результаты личных интересов динамично же механизм может быть использован для совместной оценки документов, найденных в ценные поиск контексте конкретных пользователей со схожими интересами, их субъективные индекса.

Currently, systems such as В настоящее время систем, таких как Swiki (social wiki, (вики, социальные, Eurekster was unavailable at the time of writing Eurekster была недоступна на время написания ), Rollyo , and the , И Google Custom Search Engine Google пользовательского поиска correspond to the vertical and mostly community-oriented approach to search personalization. соответствуют вертикальные и общин, преимущественно ориентированный подход к персонализации поиска. They allow communities to create personalized search engines around specific interests, Shtykh and Jin say. Они позволяют создавать общины персональной поисковых систем по конкретным интересам, Shtykh и Цзинь сказать. However, the advent of collaborative Тем не менее, появление совместных web 2.0 sites 2,0 веб-сайтов that favor the transition of each person’s activities from passive browsing to active participation have changed the search situation radically. что за переход каждого человека от пассивной деятельности, чтение активное участие изменились поиск ситуация радикально.

BESS is different. Бесс не отличается. It is a community-oriented system, but has the features of a horizontal search system, like Google personalized search and a vertical search system like Google custom search rolled into one. Это сообщество ориентированной системы, но имеет черты горизонтальной поисковая система, как и персонализированного поиска Google и вертикальной поисковая система Google, как свободный поиск в одном лице. “It performs searches on the information assets of both horizontal (the objective index unedited, non-controlled) and vertical (subjective index, evaluated, commented). "Он выполняет поиск по информационных активов, так горизонтальный (цель индекса неизданного, не контролируемых) и вертикали (субъективный индекса, оценка, комментарии).

The notion of the subjective index in our research is similar to the “social search” of the vertical community-oriented systems presented above, but differ in the higher degree of personalization for every user, the high granularity of the vertical search model and, finally, the way of collecting and (re-)evaluating the information pieces. Понятие субъективное индекса в нашем исследовании похожа на "социальный поиск" от вертикального сообщества ориентированных систем, представленный выше, но отличаются высокой степенью персонализации для каждого пользователя, высокой гранулярности от вертикального поиска модели и, наконец , Способ сбора и (перерегистрации) оценка информации штук.

In other words, groups of users are formed dynamically without user intervention, based on matching interests and expertise. Иными словами, группы пользователей формируются динамически без вмешательства пользователя, на основе сопоставления интересов и опыта. The role of the community becomes indispensable for improving search quality and the evolution of the system, in general, the researchers add. Роль сообщества становится необходимым условием для улучшения качества поиска и эволюции системы, в целом, исследователи добавить.

So, how does BESS work and what does it (she?) do? Итак, как же Бесс работы и что он (она?) Делать? The proposed system consists of a contribution software component on the client side and the BESS collaborative information retrieval framework on the server side. Предлагаемая система состоит из вклада компонент программного обеспечения на клиентской стороне и Бесс совместных информационно-поисковой базы на стороне сервера. The user contribution component would be a Firefox browser extension that allowed new elements (html) to be embedded into the search (engine) result pages (SERPs) next to every result. Пользователь вклад компонент будет расширение браузера Firefox, что позволило новых элементов (html), которые будут встроены в поиск (двигатель) результат страниц (Выдача) рядом с каждого результата.

On the server side, BESS will utilize a web proxy, software to analyze user behavior (not for spyware purposes, of course, but to allow the system to function), a profile construction engine. На стороне сервера, Бесс будет использовать веб-прокси-сервер, программное обеспечение для анализа поведения пользователей (не для целей программы-шпионы, конечно, но чтобы система функционировать), профиль конструкции двигателя. It then captures user search and post-search behavior, analyzes them statistically generates updated profiles and then searches the growing subjective index to find the optimum hits. Затем он фиксирует пользователей поисковых и пост-поиск поведение, анализирует их статистически генерирует обновление профилей, а затем ищет все более субъективный индекс, чтобы найти оптимальное хитов.

The team has demonstrated proof of principle using the example of a search for Mitsubishi air conditioners. Группа продемонстрировала доказательством принципа, используя пример поиска Mitsubishi кондиционеры. They assume that user Annabelle is looking for information on air-conditioning units in Mitsubishi cars. Они предположить, что Annabelle пользователь ищет информацию о кондиционеров воздуха в автомобилях Mitsubishi. She searches for “Mitsubishi air conditioner”. Она ищет "Мицубиси" кондиционер ". Annabelle, however, is unaware that Mitsubishi Electric produces air-conditioning systems for buildings too and is thinking only of her car. Annabelle, однако, не известно, что Mitsubishi Electric производит системах кондиционирования воздуха для зданий, а также имеет в виду только ее автомобиль.

Conventional SERPs will be a mixed bag of reviews, information, and documents about both vehicular and building A/C units. Обычные Выдача будет смешанным мешок обзоры, информации и документов об обоих автомобилей и строительной / C единиц. BESS, however, knows that Annabelle is keen on her car and has already been searching for information she flagged as interesting in her subjective index covering other option extras in cars. Бесс, однако, знает, что Annabelle стремится на своей машине и уже ищут информацию, она помечена как интересное в ее субъективной индекса, охватывающие другие дополнительные опции в автомобилях. So, BESS presents hits on in-car air-conditioners from Mitsubishi instead of its domestic appliances entries. Так что, Бесс представлены найденные в автомобиле-кондиционеры от "Мицубиси" вместо своего внутреннего устройства записи.

Annabelle’s friend Carl who is in the same automobile enthusiasts group may subsequently be looking for car A/C units but searching by company name and the phrase air-conditioners too, but BESS, aware of their shared interest will again fire up the car equipment instead of the domestic units. Annabelle друг Карл которые в это же автомобильная группа энтузиастов могут быть впоследствии искали автомобиль / C единиц, но поиск по названию компании и фразы кондиционеры, но Бесс, осознают свои общие интересы будут снова запустить автомобиль оборудование вместо внутренних подразделений. The flagging and tagging of positive hits could be automatic (done by BESS) or deliberate on the part of Annabelle and Carl. Маркировки и меток положительных обращений может быть автоматическим (проделанной Бесс) или преднамеренный по части Annabelle и Карл. Either way, BESS learns about their behavior and builds their community profiles accordingly. Так или иначе, Бесс узнает об их поведении и строит свои профили сообщество соответствующим образом.

There is a drawback to BESS. Существует недостаток Бесс. “Any web personalization system requires storing and analyzing personal information,” the researchers say, and “this is seen to be a problem by privacy advocates.” They point out that client-side personalization can alleviate some of the privacy concerns but would preclude BESS from working well with a community. "Любая персонализация веб-системы, необходимо хранить и анализировать информацию личного характера," исследователи сказать, и "это, как представляется, проблемы личной жизни защитников". Они указывают, что на стороне клиента персонализации могут смягчить некоторые проблемы конфиденциальности, но исключает Бесс хорошо работать с сообществом. “We have to consider how to ensure users’ privacy, probably by combining the client-side and server-side approaches for storing and processing user-sensitive information,” they conclude. "Мы должны подумать о том, как обеспечить usersâ € ™ личную жизнь, возможно, путем объединения на стороне клиента и сервера на стороне подходы для хранения и обработки пользователем конфиденциальной информации," они заключают. However, there are millions of people using the likes of Google custom search and countless web 2.0 sites, so while privacy is a concern, the benefits of a more powerful and useful search system might outweigh such concerns for many users. Тем не менее, существуют миллионы людей с помощью подобных Google свободный поиск и бесчисленные 2,0 веб-сайтов, так что в то время как конфиденциальность является беспокойство, выгоды от более мощным и полезным поисковая система может перевесить такие проблемы для многих пользователей.

Harnessing user contributions and dynamic profiling to better satisfy individual information search needs, in Освоение пользователем взносов и динамичного подхода к более полного удовлетворения индивидуальных потребностей поиска информации в International Journal of Web and Grid Services Международный журнал по веб-сети и услуги , 2008, vol. , 2008, том. 4, pp 63-79 4, стр. 63-79