Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
Texto Completo: | http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24468 |
Resumo: | With the growth of the amount of information available in recent years, which will continue to grow due to the increase in users, devices and information shared over the internet, accessing the desired information should be done in a quick way so it is not spent too much time looking for what you want. A search in engines like Google, Yahoo, Bing is expected that the rst results bring the desired information. An area that aims to bring relevant documents to the user is known as Information Retrieval and can be aided by Learning to Rank algorithms, which applies machine learning to try to bring important documents to users in the best possible ordering. This work aims to verify a way to get an even better ordering of documents, using a technique of combining algorithms known as Stacking. To do so, it will used the RankLib tool, part of Lemur Project, developed in the Java language that contains several Learning to Rank algorithms, and the datasets from a base maintained by Microsoft Research Group known as LETOR. |
id |
UPM_2c26a8d96bc5e024738a6d06440725cd |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:dspace.mackenzie.br:10899/24468 |
network_acronym_str |
UPM |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
repository_id_str |
10277 |
spelling |
2018-04-04T11:43:59Z2020-05-28T18:08:53Z2020-05-28T18:08:53Z2017-11-07PARIS, Bruno Mendonça. Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados. 2017. 69 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24468With the growth of the amount of information available in recent years, which will continue to grow due to the increase in users, devices and information shared over the internet, accessing the desired information should be done in a quick way so it is not spent too much time looking for what you want. A search in engines like Google, Yahoo, Bing is expected that the rst results bring the desired information. An area that aims to bring relevant documents to the user is known as Information Retrieval and can be aided by Learning to Rank algorithms, which applies machine learning to try to bring important documents to users in the best possible ordering. This work aims to verify a way to get an even better ordering of documents, using a technique of combining algorithms known as Stacking. To do so, it will used the RankLib tool, part of Lemur Project, developed in the Java language that contains several Learning to Rank algorithms, and the datasets from a base maintained by Microsoft Research Group known as LETOR.Com o crescimento da quantidade de informação disponível nos últimos anos, a qual irá continuar crescendo devido ao aumento de usuários, dispositivos e informações compartilhadas pela internet, acessar a informação desejada deve ser feita de uma maneira rápida afim de não se gastar muito tempo procurando o que se deseja. Uma busca em buscadores como Google, Yahoo, Bing espera-se que os primeiros resultados tragam a informação desejada. Uma área que tem o objetivo de trazer os documentos relevantes para o usuário é conhecida por Recuperação de Informação e pode ser auxiliada por algoritmos Learning to Rank, que aplica aprendizagem de máquina para tentar trazer os documentos importantes aos usuários na melhor ordenação possível. Esse trabalho visa verificar uma maneira de obter uma ordenação ainda melhor de documentos, empregando uma técnica de combinar algoritmos conhecida por Stacking. Para isso será utilizada a ferramenta RankLib, parte de um projeto conhecido por Lemur, desenvolvida na linguagem Java, que contém diversos algoritmos Learning to Rank, e o conjuntos de dados provenientes de uma base mantida pela Microsoft Research Group conhecida por LETOR.application/pdfporUniversidade Presbiteriana MackenzieEngenharia ElétricaUPMBrasilFaculdade de Computação e Informática (FCI)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessrecuperação de informaçãorankinglearning to rankstackingCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOLearning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisOmar, Nizamhttp://lattes.cnpq.br/2067336430076971Silva, Leandro Augusto dahttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741Fernandes, Clovis Torreshttp://lattes.cnpq.br/6635354260645535http://lattes.cnpq.br/4108585523611029Paris, Bruno Mendonçahttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/15936/Bruno%20Mendon%c3%a7a%20Paris.pdf.jpghttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/3494/5/Bruno%20Mendon%C3%A7a%20Paris.pdfinformation retrievalrankinglearning to rankstackingreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIE10899/244682020-05-28 15:08:53.051Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRI |
dc.title.por.fl_str_mv |
Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados |
title |
Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados |
spellingShingle |
Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados Paris, Bruno Mendonça recuperação de informação ranking learning to rank stacking CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
title_short |
Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados |
title_full |
Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados |
title_fullStr |
Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados |
title_full_unstemmed |
Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados |
title_sort |
Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados |
author |
Paris, Bruno Mendonça |
author_facet |
Paris, Bruno Mendonça |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Omar, Nizam |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2067336430076971 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Silva, Leandro Augusto da |
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1396385111251741 |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Fernandes, Clovis Torres |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/6635354260645535 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4108585523611029 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Paris, Bruno Mendonça |
contributor_str_mv |
Omar, Nizam Silva, Leandro Augusto da Fernandes, Clovis Torres |
dc.subject.por.fl_str_mv |
recuperação de informação ranking learning to rank stacking |
topic |
recuperação de informação ranking learning to rank stacking CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
description |
With the growth of the amount of information available in recent years, which will continue to grow due to the increase in users, devices and information shared over the internet, accessing the desired information should be done in a quick way so it is not spent too much time looking for what you want. A search in engines like Google, Yahoo, Bing is expected that the rst results bring the desired information. An area that aims to bring relevant documents to the user is known as Information Retrieval and can be aided by Learning to Rank algorithms, which applies machine learning to try to bring important documents to users in the best possible ordering. This work aims to verify a way to get an even better ordering of documents, using a technique of combining algorithms known as Stacking. To do so, it will used the RankLib tool, part of Lemur Project, developed in the Java language that contains several Learning to Rank algorithms, and the datasets from a base maintained by Microsoft Research Group known as LETOR. |
publishDate |
2017 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2017-11-07 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2018-04-04T11:43:59Z 2020-05-28T18:08:53Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-05-28T18:08:53Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
PARIS, Bruno Mendonça. Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados. 2017. 69 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24468 |
identifier_str_mv |
PARIS, Bruno Mendonça. Learning to rank: combinação de algoritmos aplicando stacking e análise dos resultados. 2017. 69 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo. |
url |
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24468 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Presbiteriana Mackenzie |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Engenharia Elétrica |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UPM |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Faculdade de Computação e Informática (FCI) |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Presbiteriana Mackenzie |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE) instacron:MACKENZIE |
instname_str |
Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE) |
instacron_str |
MACKENZIE |
institution |
MACKENZIE |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1757177246090526720 |