Microsoft: alla ricerca della "migliore" ricerca

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Anche la Microsoft come del resto le maggiori società del settore mira a potenziare i propri strumenti di ricerca per la Rete.

NEW YORK. La Microsoft sta studiando nuovi algoritmi di ricerca. L’obiettivo e’ quello di lanciare un proprio motore di ricerca su Internet e competere con Google. I nuovi algoritmi sostituiranno la tecnologia Inktomi, di recente acquisita da Yahoo!, nei servizi di ricerca forniti dal portale Msn. Questa novità si aggiunge a Msnbot (sempre di Microsoft), il programma di ricerca che ha l’obiettivo di costruire un indice di link e documenti Html, setacciando la rete. Anche la Microsoft sta concentrando le proprie energie per creare e sviluppare uno degli strumenti più importanti per il web e cioè un efficace programma di ricerca. L’avvento di Internet ha sconvolto le tradizionali metodologie di trattamento documentario. Con la rete e’ cambiato il concetto di sistema informativo, passato da una dimensione locale ad una globale, e si e’ anche allargato il significato di informazione, non più intesa come equivalente al documento, ma, grazie agli ipertesti, comprensiva di una soggettiva concatenazione di concetti. Con la rete la tecnologia dell’informazione si trova a fronteggiare problemi diversi; il punto cruciale non è più la raccolta ed organizzazione delle fonti, quanto l’accesso mirato a quelle rilevanti; spesso l’informazione a disposizione e’ troppa, confusa, non attendibile, disordinata, non strutturata. In tale contesto il contributo dell’intelligenza artificiale si colloca nella cd. estrazione di conoscenza che e’ una tecnica che consente di filtrare, navigando nella rete, solo le informazioni pertinenti ad un dato settore di interesse (ad esempio solo le informazioni finanziarie); gli strumenti si basano su due tipici paradigmi di I.A.: i nuclei concettuali (conceptual cluster) ed i parser del linguaggio naturale. Con i primi vengono descritti gli elementi della materia di interesse mediante tutte le possibili espressioni e forme linguistiche ( ad es. società, capitali, azioni, stock, interesse, ratei, profitto, ecc.), segnalando anche quali caratteristiche ci si aspetta dai dati che si cercano, ad esempio, in notizie di carattere finanziario ricorreranno i nomi di società quotate in borsa, di organismi finanziari, di quote azionarie, ecc. Con il secondo strumento si filtrano (parsing) le stringhe di parole in modo da rintracciare all’interno le ‘parole civetta’. Una tecnica più raffinata di I.A. da applicare sempre in tale settore e’ il data mining. Letteralmente mining è l’attività del minatore, cioè lo scavo, l’estrazione di materiali preziosi da materiali di scarto: nel data mining il materiale prezioso da rintracciare e’ la conoscenza, cioè informazioni nuove e originali su determinati fenomeni, estratte da grandi quantità di dati. La conoscenza scoperta con il data mining e’ qualcosa di più del risultato di analisi statistiche, in quanto dovrebbe evidenziare non solo la frequenza di certi fenomeni, ma i modi in cui vengono a concatenarsi circostanze o fattori (association rules). Data una grande quantità di dati, si tratta di individuare combinazioni di dati o attribuzioni di valori che si ripetono con continuità, per stabilire dipendenze o connessioni (ad es., dai dati sulle vendite di un prodotto e’ possibile individuare le classi di consumatori ecc.). STUDIOCELENTANO.IT

Autore: ITespresso
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