Uma pesquisa difusa é um método de localização de páginas da web que retornam resultados altamente relevantes, mesmo que os termos de pesquisa usados ​​não correspondam necessariamente às informações desejadas. Os sites que possuem as correspondências exatas aparecem no topo da lista, mas outros resultados relevantes também serão incluídos nas próximas páginas.
Uma pesquisa difusa é melhor para tipos específicos de pesquisas, pois também pode revelar resultados que, de outra forma, poderiam ser filtrados por algoritmos de pesquisa que aplicam regras rígidas. O uso de um programa de correspondência difusa pode abordar termos de pesquisa que contêm erros tipográficos. O programa retorna resultados para grafias alternativas e homófonos.
Uma pesquisa difusa é como consultar uma enciclopédia online ou um dicionário de sinônimos com recurso de referência cruzada. Dessa forma, os usuários podem obter termos de pesquisa relacionados que podem servir como recursos valiosos.
Leia mais sobre uma “pesquisa difusa”
Quais são as técnicas de correspondência de nomes de pesquisa difusa comumente usadas?
Uma pesquisa difusa depende muito da eficácia de um programa de correspondência difusa. Vários métodos de correspondência de nomes são ideais para um tipo específico de pesquisa. Mas embora possa haver diferentes formas de correspondência difusa, as mais eficazes são aquelas que usam vários métodos para retornar resultados. Aqui estão algumas das técnicas de correspondência de nomes de pesquisa difusa comumente usadas:
1. Método de chave comum
O método de chave comum traduz nomes em uma chave, dependendo da pronúncia em inglês. Todos os nomes que soam iguais teriam uma tonalidade semelhante. A técnica emprega algoritmos fonéticos para converter nomes com sons semelhantes em um código. Alguns dos algoritmos populares incluem Soundex, Metaphone e Double Metaphone. Embora este método seja fácil de implementar, não é preciso e necessita de inspeção manual.
2. Método de lista
O método list tenta enumerar todas as variações ortográficas possíveis de cada nome antes de procurar correspondências. Um nome simples pode ter milhares de transliterações, exigindo que as organizações invistam em hardware caro para acomodar pesquisas intensivas. Além disso, ele não pode processar nomes não reconhecidos e aqueles que possuem espaços adicionais ou ausentes.
3. Editar método de distância
O método de distância de edição usa o número de alterações de caracteres necessárias para alterar um nome para outro. Por exemplo, Kate e Cate terão uma distância de edição de 1 porque requer apenas uma transposição de “K” para “C”. Mas os nomes Catharine e Katherine teriam uma distância de edição de 2 porque o “C” deveria ser “K” e o segundo “a” deveria ser “e”. Apesar de ser um método rápido de correspondência, não consegue captar nuances linguísticas, pois cada edição recebe o mesmo peso.
4. Método de Similaridade Estatística
O método de busca difusa por similaridade estatística é o mais utilizado, pois pode pegar milhares de pares de nomes e treinar um modelo para identificar nomes semelhantes e atribuir uma pontuação de similaridade de acordo. O método oferece alta precisão e pode corresponder nomes diretamente, mesmo quando eles vêm em idiomas diferentes.
5. Método de incorporação de palavras
O método de incorporação de palavras é comumente aplicado para pesquisas difusas pelo nome de uma organização. Os nomes de organizações diferem dos nomes humanos porque podem conter sinônimos que soam diferentes do nome de destino.
Como muitos métodos de correspondência de nomes de pesquisa difusa apresentam falhas, uma abordagem híbrida é frequentemente recomendada.