Information filtering system
ಮಾಹಿತಿ ಶೋಧನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು (ಅರೆ) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅಥವಾ ಗಣಕೀಕೃತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವಿನಿಂದ ಅನಗತ್ಯ ಅಥವಾ ಅನಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಇದರ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯು ಮಾಹಿತಿಯ ಮಿತಿಮೀರಿದ ನಿರ್ವಹಣೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಸಂಕೇತದಿಂದ ಶಬ್ದದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಕೆಲವು ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮಾಹಿತಿ ವಸ್ತುವಿನಿಂದ (ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನ) ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪರಿಸರದಿಂದ (ಸಹಕಾರಿ ಶೋಧನೆ ವಿಧಾನ) ಹುಟ್ಟಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಸರಣದಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಿಟ್-ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಶಬ್ದದ ವಿರುದ್ಧ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮಾಹಿತಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿಧಾನಗಳು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಬಳಸಿದ ಯಂತ್ರ ವಿಧಾನಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ಅದೇ ತತ್ವಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಇಮೇಲ್ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಮಾಹಿತಿಯ ಸ್ಫೋಟವು ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಶೋಧಕಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಅಥವಾ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತವಾಗಿ ಹುಸಿ-ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಮಾಹಿತಿ ಶೋಧನೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆ-ಆಧಾರಿತ ಸುದ್ದಿ ಫೀಡ್ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ರೂಪವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಅನ್ವೇಷಣೆ ವೇದಿಕೆಗಳು ಸಕ್ರಿಯ ಮಾಹಿತಿ ಶೋಧಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿದ್ದು, ಬಳಕೆದಾರರು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾಹಿತಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು (ಚಲನಚಿತ್ರ, ದೂರದರ್ಶನ, ಸಂಗೀತ, ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಸುದ್ದಿ, ವೆಬ್ ಪುಟಗಳು) ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಕಡೆಗೆ ಹರಿಯುವ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಪದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ, ಬದಲಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಕಡೆಗೆ ಹರಿಯುವ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಪದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತವೆ. ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಹಕಾರಿ ಶೋಧನೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸಹಕಾರಿ ಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಶೋಧನೆ ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಆಗಮನದ ಮೊದಲು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಶೋಧಿಸಲು ಈಗಾಗಲೇ ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸರ್ಕಾರಗಳು ಔಪಚಾರಿಕ ಅಥವಾ ಅನೌಪಚಾರಿಕ ಸೆನ್ಸಾರ್ಶಿಪ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೇಶದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ನಾವು ವೃತ್ತಪತ್ರಿಕೆ ಸಂಪಾದಕರು ಮತ್ತು ಪತ್ರಕರ್ತರು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು, ಪುಸ್ತಕಗಳು, ನಿಯತಕಾಲಿಕೆಗಳು, ಪತ್ರಿಕೆಗಳು, ರೇಡಿಯೋ ಕೇಳುಗರು ಮತ್ತು ಟಿವಿ ವೀಕ್ಷಕರಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸೇವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವಾಗ ಅವರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದರೆ ನಾವು ಮಾಹಿತಿ ಶೋಧಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಶಾಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಈ ಸೇವೆಯ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಹಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮಾಹಿತಿಯ ಆಯ್ಕೆ ಇದೆ. ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಆಗಮನದೊಂದಿಗೆ ಯಾರಾದರೂ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಅವರು ಬಯಸುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಹೊಸ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಅದರೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಈ ಶೈಲಿಯ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಜನರಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹಲವಾರು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಓದಲು/ಕೇಳಲು/ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಮೀಸಲಿಡಬಹುದಾದ ಸೀಮಿತ ಸಮಯವನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ದೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ವಿಳಾಸದ ಮೇಲ್ನಲ್ಲಿನ ಗುಂಪು ಸಂದೇಶಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ರಚಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಶೋಧಕಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿವೆ. ವೆಬ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪ್ರತಿದಿನ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾನದಂಡ ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಜ್ಞಾನವು ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ, ಜ್ಞಾನವು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಶೋಧನೆಯ ಕಾರ್ಯವು ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹಾನಿಕಾರಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು. ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಲಿಕಾ ವಿಷಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು, ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮೂರು ಮೂಲಭೂತ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆಃ ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ತರುವಾಯ, ಇದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಹಿಂದಿನ ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಅದರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆದ ಅಕ್ವಿಸಿಷನ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಹಂತದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಾಲ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಶೋಧಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಲ್ಲ, ಆದರೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಅವು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರವನ್ನೂ ಸಹ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಂತಹ ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೆಲವು ಶಾಖೆಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಆಧಾರವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ತಳದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು, ಮಾಹಿತಿಯ ಭಾಗವನ್ನು ಮೊದಲೇ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ನಾವು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಿದ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ, ಇದನ್ನು ತಜ್ಞರು ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ದೋಷ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಮೂದಿಸಿದಂತೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೊಸ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಈ ದತ್ತಾಂಶವು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ನಾವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಊಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯಬೇಕು. ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ನಾವು ಬಳಸುವ "ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ" ಎಂಬ ಹೊಸ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಹಂತವನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮದಂತೆ, ದೋಷಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳ (ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸುಳ್ಳು ಋಣಾತ್ಮಕ) ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಕ್ಕಳ ವಿಷಯದ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುವ ತಪ್ಪಿಗಿಂತ, ಅವರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ, ಹಿಂಸಾಚಾರ ಅಥವಾ ಅಶ್ಲೀಲತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಅದೇ ಗುರುತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ದೋಷ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾನವರಂತೆಯೇ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ನಮಗೆ ಮಾನವನ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ-ಭಾಷೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಶಬ್ದಾರ್ಥವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಇತರ ರೀತಿಯ ಸುಧಾರಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆ. ಬಳಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾಹಿತಿ ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳಿವೆ, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವಿವಿಧ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ 10 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ದೋಷ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಮರಗಳು, ಬೆಂಬಲ ವಾಹಕ ಯಂತ್ರಗಳು, ನರ ಜಾಲಗಳು, ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಜಾಲಗಳು, ರೇಖೀಯ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೆಂಟ್ಗಳು, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವೆಬ್ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ದೂರದರ್ಶಕ ಖಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ಆರ್ಥಿಕ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಂತಹ ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹನಾನಿ, ಯು., ಶಾಪಿರಾ, ಬಿ., ಶೋವಲ್, ಪಿ. (2001) ಮಾಹಿತಿ ಶೋಧನೆಃ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅವಲೋಕನ. ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ಅಳವಡಿಸಿದ ಸಂವಹನ, 11, ಪುಟಗಳು. 203-259. http://www.infoworld.com/d/developer-world/human-information-filter-813 ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಇನ್ಫೊವರ್ಲ್ಡ್ ಐ. ಇ. ಇ. ಎಕ್ಸ್. ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ