Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dutra Junior, Elmário Gomes
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/15890
Resumo: O crescente volume de informações disponíveis na rede mundial de computadores, gera a necessidade do uso de ferramentas que sejam capazes de localizá-las e ordenálas, de forma cada vez mais precisa e que demandem cada vez menos recursos computacionais. Esta necessidade tem motivado pesquisadores a estudar e desenvolver modelos e técnicas que atendam esta demanda. Estudos recentes têm sinalizado que utilizar vários ordenamentos (rankings) previamente montados possibilita o retorno e ordenação de objetos de qualquer natureza com mais eficiência, principalmente pelo fato de haver uma redução no custo da busca pela informação. Este processo, conhecido como fusão de rankings, permite que se obtenha um ordenamento com base na opinião de diversos juízes (critérios), o que possibilita considerar um grande número de fontes, tanto geradas automaticamente como por especialistas. Entretanto os modelos propostos até então tem apresentado várias limitações na sua aplicação: desde a quantidade de rankings envolvidos até, principalmente, a utilização de rankings parciais. A proposta desta dissertação é apresentar um modelo de fusão de rankings que busca estabelecer um consenso entre as opiniões (rankings) dos diferentes juízes envolvidos, considerando distintos graus de relevância ou importância entre eles. A base desta proposta está na Análise de Preferência, um conjunto de técnicas que permite o tratamento da multidimensionalidade dos dados envolvidos. Ao ser testado em uma aplicação real, o modelo mostrou conseguir suprir algumas limitações apresentadas em outras abordagens, bem como apresentou resultados similares aos das aplicações originais. Esta pesquisa, ainda contribui, com a especificação de um sistema Web baseado em tecnologias open source, o qual permite que qualquer pessoa possa realizar a fusão de rankings.
id URGS_08fd882362ebf823453beea1cf5ec74e
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/15890
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str 1853
spelling Dutra Junior, Elmário GomesLima, Jose Valdeni de2009-05-23T04:12:44Z2008http://hdl.handle.net/10183/15890000691825O crescente volume de informações disponíveis na rede mundial de computadores, gera a necessidade do uso de ferramentas que sejam capazes de localizá-las e ordenálas, de forma cada vez mais precisa e que demandem cada vez menos recursos computacionais. Esta necessidade tem motivado pesquisadores a estudar e desenvolver modelos e técnicas que atendam esta demanda. Estudos recentes têm sinalizado que utilizar vários ordenamentos (rankings) previamente montados possibilita o retorno e ordenação de objetos de qualquer natureza com mais eficiência, principalmente pelo fato de haver uma redução no custo da busca pela informação. Este processo, conhecido como fusão de rankings, permite que se obtenha um ordenamento com base na opinião de diversos juízes (critérios), o que possibilita considerar um grande número de fontes, tanto geradas automaticamente como por especialistas. Entretanto os modelos propostos até então tem apresentado várias limitações na sua aplicação: desde a quantidade de rankings envolvidos até, principalmente, a utilização de rankings parciais. A proposta desta dissertação é apresentar um modelo de fusão de rankings que busca estabelecer um consenso entre as opiniões (rankings) dos diferentes juízes envolvidos, considerando distintos graus de relevância ou importância entre eles. A base desta proposta está na Análise de Preferência, um conjunto de técnicas que permite o tratamento da multidimensionalidade dos dados envolvidos. Ao ser testado em uma aplicação real, o modelo mostrou conseguir suprir algumas limitações apresentadas em outras abordagens, bem como apresentou resultados similares aos das aplicações originais. Esta pesquisa, ainda contribui, com a especificação de um sistema Web baseado em tecnologias open source, o qual permite que qualquer pessoa possa realizar a fusão de rankings.The growing volume of available information on the web creates the need to use tools that are capable of retrieve and ordering this information, ever more precise and using less computer resources. This need has motivated researchers to study and develop models and techniques that solve this problem. Recent studies have indicated that use multiple rankings previously mounted makes possible the return and sorting of the objects of any kind with more efficiency, mainly because there is a reduction in the cost of searching for information. This process, called ranking fusion, provide a ranking based on the opinion of several judges (criteria), considering a large number of sources, both generated automatically and also by specialists. However the proposed models have shown severe limitations in its application: from the amount involved rankings to the use of partial rankings. The proposal of this dissertation is to show a model of ranking fusion that seeks to establish a consensus between the judgement (rankings) of the various judges involved, considering different degrees of relevance or importance among them. The baseline of this proposal is the Preference Analysis, a set of techniques that allows the treatment of multidimensional data handling. During tests in a real application, the model supplied some limitations presented by other approaches, and presented results similar to the original applications. Additionally, this research contributes with the specification of a web system based on open-sources technologies, enabling the realization of fusion rankings by anyone.application/pdfporArmazenamento : DadosRecuperacao : InformacaoData fusionInformation retrievalRank fusionRank aggregationPreference analysisUm modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferênciaA model to ranking fusion based on preference analysis info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2008mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000691825.pdf.txt000691825.pdf.txtExtracted Texttext/plain124230http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/15890/2/000691825.pdf.txt0d161d3b40693e900a76a968d67905d6MD52ORIGINAL000691825.pdf000691825.pdfTexto completoapplication/pdf1988070http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/15890/1/000691825.pdf68d97251ebbf6313b0bbd88fccab0f7cMD51THUMBNAIL000691825.pdf.jpg000691825.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1051http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/15890/3/000691825.pdf.jpgd9fecf1f600c91d6124c744f5565c9e9MD5310183/158902018-10-17 08:41:33.498oai:www.lume.ufrgs.br:10183/15890Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T11:41:33Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência
dc.title.alternative.en.fl_str_mv A model to ranking fusion based on preference analysis
title Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência
spellingShingle Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência
Dutra Junior, Elmário Gomes
Armazenamento : Dados
Recuperacao : Informacao
Data fusion
Information retrieval
Rank fusion
Rank aggregation
Preference analysis
title_short Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência
title_full Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência
title_fullStr Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência
title_full_unstemmed Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência
title_sort Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência
author Dutra Junior, Elmário Gomes
author_facet Dutra Junior, Elmário Gomes
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Dutra Junior, Elmário Gomes
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Lima, Jose Valdeni de
contributor_str_mv Lima, Jose Valdeni de
dc.subject.por.fl_str_mv Armazenamento : Dados
Recuperacao : Informacao
topic Armazenamento : Dados
Recuperacao : Informacao
Data fusion
Information retrieval
Rank fusion
Rank aggregation
Preference analysis
dc.subject.eng.fl_str_mv Data fusion
Information retrieval
Rank fusion
Rank aggregation
Preference analysis
description O crescente volume de informações disponíveis na rede mundial de computadores, gera a necessidade do uso de ferramentas que sejam capazes de localizá-las e ordenálas, de forma cada vez mais precisa e que demandem cada vez menos recursos computacionais. Esta necessidade tem motivado pesquisadores a estudar e desenvolver modelos e técnicas que atendam esta demanda. Estudos recentes têm sinalizado que utilizar vários ordenamentos (rankings) previamente montados possibilita o retorno e ordenação de objetos de qualquer natureza com mais eficiência, principalmente pelo fato de haver uma redução no custo da busca pela informação. Este processo, conhecido como fusão de rankings, permite que se obtenha um ordenamento com base na opinião de diversos juízes (critérios), o que possibilita considerar um grande número de fontes, tanto geradas automaticamente como por especialistas. Entretanto os modelos propostos até então tem apresentado várias limitações na sua aplicação: desde a quantidade de rankings envolvidos até, principalmente, a utilização de rankings parciais. A proposta desta dissertação é apresentar um modelo de fusão de rankings que busca estabelecer um consenso entre as opiniões (rankings) dos diferentes juízes envolvidos, considerando distintos graus de relevância ou importância entre eles. A base desta proposta está na Análise de Preferência, um conjunto de técnicas que permite o tratamento da multidimensionalidade dos dados envolvidos. Ao ser testado em uma aplicação real, o modelo mostrou conseguir suprir algumas limitações apresentadas em outras abordagens, bem como apresentou resultados similares aos das aplicações originais. Esta pesquisa, ainda contribui, com a especificação de um sistema Web baseado em tecnologias open source, o qual permite que qualquer pessoa possa realizar a fusão de rankings.
publishDate 2008
dc.date.issued.fl_str_mv 2008
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2009-05-23T04:12:44Z
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.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/15890
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000691825
url http://hdl.handle.net/10183/15890
identifier_str_mv 000691825
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/15890/2/000691825.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/15890/1/000691825.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/15890/3/000691825.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 0d161d3b40693e900a76a968d67905d6
68d97251ebbf6313b0bbd88fccab0f7c
d9fecf1f600c91d6124c744f5565c9e9
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1810085145093341184