Abstract-För närvarande är de stora frågorna i sökning digitala samlingar (a) ämnesspridning: resultat returneras av en sökordsbaserad sökning, faller in i flera ämnesområden, som inte är intresserade av användare; (b) det finns ingen effektiv scoring mekanism; så användarna är tvungna att skanna en stor resultatuppsättning, vilket leder dem att missa de viktiga. För att hjälpa användarna föreslår vi en teknik, NCSS (New Context Based Search). Detta tillvägagångssätt använder datastrukturer som B + -Tree och en omvänd lista. Den omfattande studien visar att det föreslagna tillvägagångssättet effektivt kontrollerar mångfalden av utgående ämnen, minskar storleken på sökresultaten och har bättre prestanda än den befintliga metoden. + -träd, inverterad lista, digital samling. Webben växer snabbt och blir ett enormt informationsförråd med flera miljarder sidor och mer än 300 miljoner användare över hela världen [1]. Denna informationsvolym orsakar många problem som har att göra med svårigheten att hitta, organisera, få tillgång till och bibehålla den information som användarna behöver. Det finns två stora problem, medan man söker i en digital samling. Den första frågan är ämnesspridning. Resultat som returneras av en sökfråga faller ofta in i flera ämnesområden, som sprider ämnet, som inte alla är av intresse för användarna. Den andra frågan är relevant. Relevansen beror på hur väl hämtade dokument tillgodoser användarens behov. För att undvika de nämnda problemen bör det inrättas särskilda sökmekanismer. Det digitala biblioteket är ett elektroniskt bibliotek där informationen förvärvas, lagras och hämtas i digital form. Digitala bibliotek ger omedelbar tillgång till all information, för alla samhällssektorer, från hela världen. För en given fråga, kan det returnera ett stort antal resultat. Det är uppenbart att mycket få resultat är relevanta för användarens behov av den enorma uppsättningen resultat. Vi behöver därför en effektiv sökmekanism i den digitala samlingen för att få det bästa resultatet. Resten av dokumentet är organiserat enligt följande: Avsnitt II ägnas åt de frågor som är relevanta för sökandet. I avsnitt III beskriver vi arkitekturen för NCPS. Avsnitt IV visar vårt resultat av resultatutvärderingen. Slutligen lägger vi i avsnitt V fram en slutsats. Manuskriptet mottogs den 15 februari 2013 och reviderades den 18 juni 2013. Författarna är vid Institutionen för datavetenskap, Madurai Kamaraj University, Madurai, TN, Indien (e-post: thangarajmku@yahoo.com, gayathrivengatmku@yahoo.com). Det finns många digitala samlingssökningssystem, såsom Google Scholar, IEEE Xplore, och etc., tillgängliga online. Dessa system producerar resultat baserat på relevansen för frågetermen och/eller vikten av tidningarna. De använder inte sammanhang för att organisera sökresultat. Ett antal kategoriseringsmetoder har föreslagits för att göra sökresultaten mer begripliga. Två allmänt använda kategoriseringsmetoder är klusterering och klassificering. Clustering skapar kategorier (eller sammanhang) genom att gruppera liknande dokument tillsammans medan klassificeringen tilldelar dokument till en uppsättning fördefinierade kategorier [2]. Kluster kan också klassificeras som platta kluster och hierarkisk klusterbildning [3]. Även om det finns fler tekniker tillgängliga, har vi fortfarande vissa problem med hämtningen. I en algoritm som heter Semantic Forests [4] används en elektronisk ordbok för att göra ett träd för varje ord i ett textdokument. Roten till trädet är ordet från dokumentet, de första grenarna är orden i definitionen av rotordet, och de följande grenarna är orden i definitionerna av orden i de första grenarna, och så vidare. Slutligen slås träden samman till en lista med ord. Utgångspunkten är att ord som är gemensamma mellan träd kommer att förstärkas och representera "ämnen" som finns i dokumentet. Den största nackdelen här är, det passerar två gånger, att producera det önskade resultatet. I vilken, det första passet kunde göras för att få alla dokument som matchar de önskade ämnena och ett andra pass görs för att eliminera de som diskuterar oönskade aspekter av ämnet. Det finns ingen effektiv teknik/metod för att extrahera den önskade informationen från en ordbok eller tesaurus; och slutligen ger den inte de relevanta orden. I, Användare i detta system använder taggar för att beskriva filer eller resurser av särskilt intresse. En uppsättning taggar som tilldelats en fil av en användare kallas ett taggbaserat sammanhang. För varje användare, hans intressanta filer är organiserade i lämpliga sammanhang. En riktad acyklisk graf av taggar skapas för varje användare för att hjälpa honom att navigera från ett sammanhang till en annan för att hämta sina filer. Istället räcker det med en vanlig riktad acyklisk graf med ett inverterat index. Således leder det overhead av mer antal riktade acykliska grafer som är dåligt i uppdatering. På samma sätt i Context Based Search (CBS) [8], under pre-querying, publikationer delas in i förspecificerade ontology-baserade sammanhang, och frågeoberoende sammanhang poäng bifogas till papper med avseende på tilldelade sammanhang. När en fråga ställs, relevanta sammanhang väljs, sök utförs i de valda sammanhangen, kontexten poäng av publikationer revideras till resiliens poäng med avseende på den fråga som finns till hands och det sammanhang som de är i, och frågeutmatningar rankas inom varje relevant sammanhang. Den största nackdelen i detta system är att för sökning inom varje valt sammanhang, alla publikationer i databasen verifieras linjärt. Således tar det mer antal jämförelser, och hämtning tid. I detta arbete föreslår vi en teknik som heter NCBS, som effektivt hämtar det relevanta dokumentet från samlingen. Den har två stora segment såsom förbearbetning av den digitala samlingen och frågeutvärderingen. Följande steg används i förbehandlingsfasen: Modellens arkitektur anges i bild. 1................................................................ Datamängden är ingenting annat än informationen i den digitala insamlingen som rör flera ämnen. Med hjälp av förbehandlingsfasen klassificeras dokumenten i den digitala samlingen utifrån det sammanhang som extraherats (med hjälp av mönsterextraktionsteknik). När en fråga anges, extraheras det relevanta mönstret från insamlingen av mönster. Mönstermatchning utförs i sökstrukturen med den extraherade frågemönstret. Det relevanta sammanhanget identifieras, och sedan söker i listan för att hämta synonymerna och returnera resultatet tillsammans med dess synonymer.  I detta avsnitt presenteras en mönsterextraktionsteknik som konstruerar mönster från ett sammanhangs datauppsättning. De konstruerade mönster används sedan för att tilldela dokument till sammanhang: Betydande termer (fraser), som är termer relaterade till ett sammanhang, är konstruerade från frekventa termer (fraser) som finns i dokumenten. Mönster är konstruerade från betydande termer enligt följande. Ett mönster består av tre tuples: <vänster> <Medel> <Höger >, där varje tuple är en uppsättning ord. Betydande ord (dvs. ord i betydande termer) som förekommer i datamängden tilldelas <Middle> tuple. Ord som omger de betydelsefulla orden tilldelas <vänster> och <höger> tuples. Antalet ord för <vänster > och <Höger > tuples bestäms av en fönsterstorlek. Tuplen <Middle> representerar tuplen <context> och tuplen <vänster> <höger > betecknar <Prefix> och <Suffix> tuples. Det tidigare avsnittet har beskrivit hur de digitala samlingarna klassificeras i sammanhang med hjälp av mönsterutvinningsbaserad teknik. I detta avsnitt diskuteras kartläggning av klassificerade sammanhang i en sökstruktur. Sökstrukturen är en sammansättning av ett B + -träd och inverterad lista. B + -trädet är organiserat utifrån sammanhanget med dess prefix och suffix termer. Bladnoden har sammanhanget och en pekare till det relevanta dokumentet. Varje blad nod av ett B + -träd pekar på en inverterad lista. Den inverterade listan innehåller synonymer för det givna sammanhanget. Varje mönster betraktas som ett separat sammanhang. Varje sammanhang är kartlagt i B + -trädet (Context Tree) som en enskild hink element. Mönster som extraheras genom att praktiskt taget gå från en till en annan betraktas som ättlingsmönster. Dessa ättlingar är kartlagda in i trädet som ett barn till sammanhanget av mönstret, från vilket dessa ättlingar utvinns. I de inre noderna i Sammanhangsträdet har det bara Sammanhanget, det vill säga mönstret med de tre tuples <prefix> <context> <suffix>. Men, blad noden har Sammanhang och en pekare till en lista som innehåller synonymer. Sammanhangets synonymer är kartlagda i en inverterad lista (synonymer lista). Och även varje element i bladnoden har en pekare till dokumentet i datamängden, som faktiskt representerar det relevanta sammanhanget. Med hjälp av denna pekare kan dokumentet som är relaterat till det angivna sammanhanget hämtas effektivt. Sökarkitekturen med B+-Tree och inverterad lista visas i bild. 2 International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. - Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, jag nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 4, augusti 2013 373 Strukturen av en skiva (ficka element) i bladnoden i Context Tree visas i bild. 3............................................................... Bladnoden i Sammanhangsträdet har struktur som innehåller mönsterdetaljer som prefix, sammanhang, suffix, pekare till dokumentet som är relevant för sammanhanget och pekaren till synonymlistan. Den återstående noden i Sammanhangsträdet innehåller endast de mönsterdetaljer som prefix, sammanhang, suffix och en pekare till sina barn. Sökstrukturen söks mot sökmönstret för att identifiera det relevanta sammanhanget. Inledningsvis, NCSS söka efter vänster tuple: om det är tillgängligt, sedan de efterföljande tuples söks i dess underträd; annars, sökning utförs med nästa tuple. På liknande sätt är varje tupel övervägas för att söka, när det hittas, sedan ytterligare sökning görs vid dess underträd; annars fortsätter sökningen med nästa tuple. När en frågetuple söks i trädet, kan det visas vid <prefix> tuple eller vid <context> tuple av noden i trädet. Mestadels visas det på <context> tuple. Således börjar sökning med <context> tuple av noden, om den matchar med frågetuple, då de efterföljande tuples söks i dess underträd (Fig. 4)................................................................. Om frågan däremot inte stämmer med <context> tuple jämförs den med <prefix> tuple av samma nod (Fig. 5).................................................................. Antag att frågetuplen matchas med <prefix>, sedan görs sökningen efter nästa tuple med <context> tuple av samma nod. Därefter upprepar sökmekanismen sökningen på samma sätt för att hämta den information som krävs. När sökningen stoppas utan att få det exakta sammanhanget som i frågan, sedan Sammanhanget, fram till vilken sökmekanismen fann sin matchning med frågekontext, returneras som ett resultat. När det inte finns någon matchning, så returneras Sammanhangen i roten till Sammanhangsträdet som ett förslag till användarens referens. Istället för att komma ut med tomma resultat som, användaren kan få lite information för att göra förbättringar i deras sökfråga uppgift. När ett sammanhang identifieras i bladnoden, då måste den returnera resultatet, tillsammans med dess synonymer. Varje blad nod post har en länk till en omvänd lista, som innehåller synonymer i det sammanhanget. Sökmekanismen följer länken för att hämta synonymerna. Listan med synonymer korsas för att hämta alla synonymer som är relevanta för sammanhanget. Eftersom bladnoden har en pekare till listan, är den mycket effektiv för omedelbar hämtning av synonymer. Denna NCBS-metod har genomförts med hjälp av C++. Den uppsättning av experiment undersöker effekterna av data och frågeparametrar på prestanda. Alla experiment som rapporteras i detta avsnitt görs på Pentium 4 2.x GHz med 256MB RAM och 80 GB sekundärt lagringsutrymme, kör Windows 2000. För att testa modellen och hitta prestandan har ca 5000 dokument skapats och olika frågor har implementerats. Av experimenten har man lärt sig att den traditionella metoden har den lägsta lagringskostnaden. I synnerhet har CBS-metoden lägre lagringskostnader jämfört med NCBS-metoden. Lagringskostnaderna är dock kanske inte avgörande, eftersom lagringsanordningar med stor kapacitet är tillgängliga för lägsta kostnad. Därför kan det vara att föredra att utforma modeller som ger bra prestanda, även om de har stora lagringskrav. Fikonen. 6 visar hur många jämförelser som behövs under sökningen för att identifiera sammanhanget. De nationella centralbankerna behöver bara färre jämförelser, eftersom de endast söker efter relevanta poster med hjälp av sökstruktur. Men CBS-metoden måste söka igenom hela samlingen i linjär ordning. Fikonen. 7 illustrerar jämförelsen av de två tillvägagångssättens resultat i sammanhanget. Tiden overheads mäts för att hämta sammanhanget till den givna frågan. Tiden att hämta sammanhanget i CBS strategi är International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. - Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, jag nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 4, augusti 2013 374 ökade drastiskt eftersom det söker linjärt. Diagrammet i bild. 8 jämför synonymerna hämtning prestanda av de två tillvägagångssätten. Synonymerna hämtas för den givna frågan och tid overheads mäts. Huvudsyftet med dessa experiment är att studera NCBS-metodens hämtningsresultat. Resultatet av studien visar att NCBS-metodens resultat är bättre än CBS-metoden.  Sammanhangshämtningstid De befintliga algoritmerna och metoderna har problem med att hämta dokumentet med ämnesspridning och stora resultatuppsättningar som inte stämmer överens med användarens intresse. De nationella centralbankernas strategi kontrollerar effektivt mångfalden av utdataämnen och minskar storleken på sökresultaten. Resultaten av denna studie visar vikten av den sökstruktur som används i NCSS-metoden, vilket förbättrar sökningen i den digitala samlingen. Samma arbete kan utvidgas ytterligare genom tillämpning av vissa utbildningsalgoritmer för effektiv insamling av data. Författarna vill uttrycka sin uppriktiga uppskattning till Prof. G. Arumugam, M. K. University, för hans ovärderliga kommentarer och feedback, och även tacka de anonyma recensenterna av ICMLC'11 för deras betydelsefulla kommentarer.  REFERENSER
För att lösa dessa problem använder NCBS REF B+-tree som en sökstruktur.
An Effective Technique for Context – Based Digital Collection Search
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Machine Learning and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}