{"id":211,"date":"2023-11-30T17:32:03","date_gmt":"2023-11-30T17:32:03","guid":{"rendered":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/chapter\/optimising-search\/"},"modified":"2024-01-31T11:49:00","modified_gmt":"2024-01-31T11:49:00","slug":"optimising-search","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/chapter\/optimising-search\/","title":{"raw":"Optimising search","rendered":"Optimising search"},"content":{"raw":"[To poglavje je bilo prevedeno z orodji za samodejno prevajanje]<\/em>\n

To je klju\u010d k vaji Optimizacija iskanja v iskalnikih, 1. del<\/a>.<\/p>\n

Iskalniki nenehno spreminjajo svoje algoritme. Algoritmi za iskanje in razvr\u0161\u010danje se prav tako spreminjajo od enega do drugega iskalnika. Kar dobro deluje v enem, morda sploh ne deluje v drugem. Kljub temu obstajajo nekatera skupna pravila, ki lahko v ve\u010dini primerov pomagajo pri optimizaciji iskanja.<\/p>\n\n

    \n \t
  1. Bolje se je izogibati iskanju z eno besedo. Dobro pravilo je, da vklju\u010dite kontekst - kaj \u017eelite z iskanjem dose\u010di. Vendar se lahko zgodi, da zaradi prevelikega \u0161tevila besed ne bo rezultatov ali pa bodo rezultati neustrezni: Poskusite opisati, kaj \u017eelite, z nekaj klju\u010dnimi samostalniki. Dobro je izpustiti besede, ki so preve\u010d splo\u0161ne.\nIskanje je ponavljajo\u010d se postopek. Vpra\u0161anje boste morali preoblikovati glede na to, kaj se vam je obneslo.\nTukaj je primer iz British Journal of Educational Technology, v katerem u\u010denec iterativno uporablja iskanje:\n\"Nomusino bolj\u0161e poznavanje akademskega diskurza na ciljnem podro\u010dju ji je omogo\u010dilo, da je oblikovala naslednje zaporedje poizvedb:\n- (na seznamu rezultatov ne vidi ni\u010d zanimivega)\n- trajnostno pre\u017eivetje (preu\u010di dva rezultata iskanja)\n- gradbeni materiali za trajnostno pre\u017eivetje (najde ciljni vir)\nUporaba tovrstnega zaporedja je obi\u010dajna strategija izku\u0161enih spletnih iskalcev, ki se obi\u010dajno zana\u0161ajo na ponavljajo\u010de se poizvedbe z manj\u0161imi spremembami v poizvedovalnih izrazih1<\/sup>.\"\nZa razumevanje, kako se umetna inteligenca uporablja v iskalnikih, je treba delati umetna inteligenca v iskalnikih, umetna inteligenca, ki se uporablja v iskalnikih itd.<\/li>\n \t
  2. Uvoznice prisilijo iskalnik, da i\u0161\u010de natan\u010dna ujemanja za izraze, ki so v njih. Rezultati receptov za pe\u010den sir bodo morda vklju\u010devali recepte za cheesecake, medtem ko se bodo recepti za \"pe\u010den sir\" izognili tej zmedi. \"Vzhodnonem\u0161ke\" zgodbe bodo prikazali rezultate z vzhodnimi in nem\u0161kimi besedami, kar bi moralo biti razvidno iz primerjave na podlagi \u0161tevila strani rezultatov iskanja za \"vzhodnonem\u0161ke\" zgodbe in vzhodnonem\u0161ke zgodbe.<\/li>\n \t
  3. Iskalniki ne upo\u0161tevajo lo\u010dil, razen \" in \" (kot je obravnavano zgoraj in za prikaz lastni\u0161tva).<\/li>\n \t
  4. near<\/strong> prikazuje, kaj je v bli\u017eini dolo\u010dene lokacije. near me prika\u017ee rezultate, ki veljajo za trenutno lokacijo naprave. restaurants near eiffel tower je eden od mo\u017enih na\u010dinov iskanja kraja za hrano, \u010de obi\u0161\u010dete Eifflov stolp.<\/li>\n \t
  5. Simbol minus<\/strong>, ki mu takoj sledi beseda, bo izklju\u010dil strani s to besedo. Ve\u010d besed lahko zdru\u017eite v \"\". umetna inteligenca - \"strojno u\u010denje\" bo prikazalo rezultate, ki omenjajo umetno inteligenco, vendar brez strojnega u\u010denja.<\/li>\n \t
  6. x AND y<\/strong> i\u0161\u010de rezultate, ki vsebujejo tako x kot y. x OR y<\/strong> prikazuje rezultate, ki vsebujejo x ali y ali tako x kot y. Upo\u0161tevajte, da sta tako AND kot OR zapisana z velikimi \u010drkami.\" Kadar \u017eelite rezultate, ki vklju\u010dujejo dve dolo\u010deni sinonimni ali tesno povezani besedi, uporabite operator OR. Na primer: svetovalec za neposredno tr\u017eenje ALI strokovnjak. Tako boste zdru\u017eili rezultate za dve besedni zvezi: svetovalec za neposredno tr\u017eenje in strokovnjak za neposredno tr\u017eenje.\"2<\/sup>.<\/li>\n \t
  7. *<\/strong> lahko nadomesti neznano besedo. university of * California bodo rezultati vklju\u010devali university of southern California, medtem ko university of California tega ne bo storila, vsaj na prvih nekaj straneh.<\/li>\n \t
  8. site:bbc.com<\/strong> omejuje rezultate na tisto, kar je mogo\u010de najti na spletnem mestu bbc.com. te\u010daji site:*.edu vrne rezultate za vsa spletna mesta, ki se kon\u010dajo na .edu (izobra\u017eevalne ustanove). Pri iskanju znanstvenih \u010dlankov je dobro iskati na posebnih spletnih mestih, kot so springer.com, scholar.google.com itd.\" Iskanje akademskih raziskovalnih \u010dlankov je veliko bolj u\u010dinkovito, \u010de uporabite eno od zbirk znanstvenih informacij, kot \u010de i\u0161\u010dete samo po svetovnem odprtem spletu. Ta izbira vira za iskanje je neke vrste dolo\u010danje obsega iskanja, ki je potrebno za vklju\u010ditev ustrezne vrste rezultata. Informacijski prostor ni gladek, temve\u010d ima izrazito strukturo. Ve\u010d ko veste o tej strukturi, u\u010dinkovitej\u0161i ste lahko kot iskalec3<\/sup>.\"<\/li>\n \t
  9. filetype:pdf<\/strong> ali filetype:jpg<\/strong> itd. vrne povezave, ki so dokument pdf ali slika jpg.<\/li>\n<\/ol>\n \n\n
    \n

    1 <\/sup>Walton, M., Archer, A., The Web and information literacy: scaffolding the use ofweb sources in a project-based curriculum<\/em>, British Journal of Educational Technology, Vol 35 No 2, 2004.<\/p>\n

    2 <\/sup>Spencer, S., Google Power Search: The Essential Guide to Finding Anything Online With Google<\/em>, Koshkonong, Kindle Edition.<\/p>\n

    3 <\/sup>Russell, D., What Do You Need to Know to Use a Search Engine? Why We Still Need to Teach Research Skills<\/em>, AI Magazine, 36(4), 2015.<\/p>","rendered":"

    [To poglavje je bilo prevedeno z orodji za samodejno prevajanje]<\/em><\/p>\n

    To je klju\u010d k vaji Optimizacija iskanja v iskalnikih, 1. del<\/a>.<\/p>\n

    Iskalniki nenehno spreminjajo svoje algoritme. Algoritmi za iskanje in razvr\u0161\u010danje se prav tako spreminjajo od enega do drugega iskalnika. Kar dobro deluje v enem, morda sploh ne deluje v drugem. Kljub temu obstajajo nekatera skupna pravila, ki lahko v ve\u010dini primerov pomagajo pri optimizaciji iskanja.<\/p>\n

      \n
    1. Bolje se je izogibati iskanju z eno besedo. Dobro pravilo je, da vklju\u010dite kontekst – kaj \u017eelite z iskanjem dose\u010di. Vendar se lahko zgodi, da zaradi prevelikega \u0161tevila besed ne bo rezultatov ali pa bodo rezultati neustrezni: Poskusite opisati, kaj \u017eelite, z nekaj klju\u010dnimi samostalniki. Dobro je izpustiti besede, ki so preve\u010d splo\u0161ne.
      \nIskanje je ponavljajo\u010d se postopek. Vpra\u0161anje boste morali preoblikovati glede na to, kaj se vam je obneslo.
      \nTukaj je primer iz British Journal of Educational Technology, v katerem u\u010denec iterativno uporablja iskanje:
      \n“Nomusino bolj\u0161e poznavanje akademskega diskurza na ciljnem podro\u010dju ji je omogo\u010dilo, da je oblikovala naslednje zaporedje poizvedb:
      \n– (na seznamu rezultatov ne vidi ni\u010d zanimivega)
      \n– trajnostno pre\u017eivetje (preu\u010di dva rezultata iskanja)
      \n– gradbeni materiali za trajnostno pre\u017eivetje (najde ciljni vir)
      \nUporaba tovrstnega zaporedja je obi\u010dajna strategija izku\u0161enih spletnih iskalcev, ki se obi\u010dajno zana\u0161ajo na ponavljajo\u010de se poizvedbe z manj\u0161imi spremembami v poizvedovalnih izrazih1<\/sup>.”
      \nZa razumevanje, kako se umetna inteligenca uporablja v iskalnikih, je treba delati umetna inteligenca v iskalnikih, umetna inteligenca, ki se uporablja v iskalnikih itd.<\/li>\n
    2. Uvoznice prisilijo iskalnik, da i\u0161\u010de natan\u010dna ujemanja za izraze, ki so v njih. Rezultati receptov za pe\u010den sir bodo morda vklju\u010devali recepte za cheesecake, medtem ko se bodo recepti za “pe\u010den sir” izognili tej zmedi. “Vzhodnonem\u0161ke” zgodbe bodo prikazali rezultate z vzhodnimi in nem\u0161kimi besedami, kar bi moralo biti razvidno iz primerjave na podlagi \u0161tevila strani rezultatov iskanja za “vzhodnonem\u0161ke” zgodbe in vzhodnonem\u0161ke zgodbe.<\/li>\n
    3. Iskalniki ne upo\u0161tevajo lo\u010dil, razen ” in ” (kot je obravnavano zgoraj in za prikaz lastni\u0161tva).<\/li>\n
    4. near<\/strong> prikazuje, kaj je v bli\u017eini dolo\u010dene lokacije. near me prika\u017ee rezultate, ki veljajo za trenutno lokacijo naprave. restaurants near eiffel tower je eden od mo\u017enih na\u010dinov iskanja kraja za hrano, \u010de obi\u0161\u010dete Eifflov stolp.<\/li>\n
    5. Simbol minus<\/strong>, ki mu takoj sledi beseda, bo izklju\u010dil strani s to besedo. Ve\u010d besed lahko zdru\u017eite v “”. umetna inteligenca – “strojno u\u010denje” bo prikazalo rezultate, ki omenjajo umetno inteligenco, vendar brez strojnega u\u010denja.<\/li>\n
    6. x AND y<\/strong> i\u0161\u010de rezultate, ki vsebujejo tako x kot y. x OR y<\/strong> prikazuje rezultate, ki vsebujejo x ali y ali tako x kot y. Upo\u0161tevajte, da sta tako AND kot OR zapisana z velikimi \u010drkami.” Kadar \u017eelite rezultate, ki vklju\u010dujejo dve dolo\u010deni sinonimni ali tesno povezani besedi, uporabite operator OR. Na primer: svetovalec za neposredno tr\u017eenje ALI strokovnjak. Tako boste zdru\u017eili rezultate za dve besedni zvezi: svetovalec za neposredno tr\u017eenje in strokovnjak za neposredno tr\u017eenje.”2<\/sup>.<\/li>\n
    7. *<\/strong> lahko nadomesti neznano besedo. university of * California bodo rezultati vklju\u010devali university of southern California, medtem ko university of California tega ne bo storila, vsaj na prvih nekaj straneh.<\/li>\n
    8. site:bbc.com<\/strong> omejuje rezultate na tisto, kar je mogo\u010de najti na spletnem mestu bbc.com. te\u010daji site:*.edu vrne rezultate za vsa spletna mesta, ki se kon\u010dajo na .edu (izobra\u017eevalne ustanove). Pri iskanju znanstvenih \u010dlankov je dobro iskati na posebnih spletnih mestih, kot so springer.com, scholar.google.com itd.” Iskanje akademskih raziskovalnih \u010dlankov je veliko bolj u\u010dinkovito, \u010de uporabite eno od zbirk znanstvenih informacij, kot \u010de i\u0161\u010dete samo po svetovnem odprtem spletu. Ta izbira vira za iskanje je neke vrste dolo\u010danje obsega iskanja, ki je potrebno za vklju\u010ditev ustrezne vrste rezultata. Informacijski prostor ni gladek, temve\u010d ima izrazito strukturo. Ve\u010d ko veste o tej strukturi, u\u010dinkovitej\u0161i ste lahko kot iskalec3<\/sup>.”<\/li>\n
    9. filetype:pdf<\/strong> ali filetype:jpg<\/strong> itd. vrne povezave, ki so dokument pdf ali slika jpg.<\/li>\n<\/ol>\n

       <\/p>\n

      \n

      1 <\/sup>Walton, M., Archer, A., The Web and information literacy: scaffolding the use ofweb sources in a project-based curriculum<\/em>, British Journal of Educational Technology, Vol 35 No 2, 2004.<\/p>\n

      2 <\/sup>Spencer, S., Google Power Search: The Essential Guide to Finding Anything Online With Google<\/em>, Koshkonong, Kindle Edition.<\/p>\n

      3 <\/sup>Russell, D., What Do You Need to Know to Use a Search Engine? Why We Still Need to Teach Research Skills<\/em>, AI Magazine, 36(4), 2015.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"menu_order":4,"template":"","meta":{"pb_show_title":"","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":[],"pb_section_license":""},"chapter-type":[49],"contributor":[],"license":[],"part":204,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/211"}],"collection":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/211\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":212,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/211\/revisions\/212"}],"part":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/204"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/211\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=211"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=211"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=211"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=211"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}