محاكي محرك بحث باستخدام تقنيات استرجاع المعلومات (Information Retrieval)

قبل بناء أي تطبيق بحث، من المهم فهم كيفية عمل محركات البحث. تم تصميم هذا التطبيق لتقليد خطوات محرك البحث بطريقة مبسطة وعملية، مما يتيح للمستخدم تجربة عملية لفهم كيفية معالجة البيانات واسترجاعها.

خطوات عمل محرك البحث المحاكي

جمع البيانات (Crawling)

يتم جمع المحتوى من مصادر مختلفة داخل قاعدة بيانات محلية.

فهرسة المحتوى (Indexing)

يتم تحليل النصوص واستخراج الكلمات المهمة، ثم تخزينها في فهرس مقلوب (Inverted Index) لتمكين البحث السريع لاحقًا.

معالجة الاستعلام (Query Processing)

عند إدخال المستخدم لعبارة بحث، يتم معالجتها بنفس الطريقة:

إزالة الكلمات الشائعة (Stop words)

تقليل الكلمات إلى جذورها (Stemming/Lemmatization)

تحويل الاستعلام إلى متجه رقمي (Numerical Vector)

المطابقة والتقييم (Matching & Scoring)

يتم مقارنة الاستعلام بالوثائق المفهرسة باستخدام تقنيات مثل:

Boolean Matching

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

Cosine Similarity لحساب مدى تشابه الاستعلام مع الوثائق

ترتيب النتائج (Ranking)

يتم ترتيب الوثائق وفق مدى ملاءمتها للاستعلام، حيث تظهر النتائج الأكثر صلة أولاً.

عرض النتائج (Displaying Results)

يتم عرض النتائج للمستخدم مع العناوين، مقتطفات المحتوى، الروابط، وأحيانًا اقتراحات ذات صلة.

ميزات التطبيق

استخدام قاعدة بيانات محلية بدلاً من البيانات عبر الإنترنت

تطبيق تقنيات استرجاع المعلومات الفعلية مثل TF-IDF والفهرس المقلوب

إمكانية تبديل طرق البحث لمقارنة النتائج

واجهة تفاعلية تساعد المستخدم على فهم كيفية ترتيب النتائج

المحتوى المضاف

تمت إضافة 200 وثيقة تغطي مواضيع متنوعة مثل:

علوم البيانات (Data Science)

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing)

مواضيع أخرى متنوعة في مجال التقنية

التقنيات المستخدمة

Python

TF-IDF

Inverted Index

Natural Language Processing (NLP)

Vectorization

Interactive UI