Feedback de relevância orientado a termos: um novo método para ordenação de resultados de motores de busca.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Hattori, Fernando
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-29082016-134043/
Resumo: O modelo de recuperação de informação mais amplamente utilizado no contexto de acervos digitais é o Vector Space Model. Algoritmos implementados para este modelo que aproveitam informações sobre relevância obtidas dos usuários (chamados feedbacks) na tentativa de melhorar os resultados da busca. Porém, estes algoritmos de feedback de relevância não possuem uma estratégia global e permanente, as informações obtidas desses feedbacks são descartadas para cada nova sessão de usuário (são perenes) ou não modificam os documentos como um todo (são alterações locais). Este trabalho apresenta um método de feedbacks de relevância denominado orientado a termos, permitindo que as modificações realizadas por influência dos feedbacks dos usuários sejam globais e permanentes. Foram realizados experimentos utilizando o dataset ClueWeb09 que dão evidências de que este método melhora a qualidade dos resultados da busca em relação ao modelo tradicional Vector Space Model.
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