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https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2925
???metadata.dc.type???: | Dissertação |
Title: | Aprendendo funções de ranking baseadas em blocos usando programação genética |
???metadata.dc.creator???: | Sanchez, Pedro Antonio Gonzales |
???metadata.dc.contributor.advisor1???: | Oliveira, David Braga Fernandes de |
???metadata.dc.description.resumo???: | Na atualidade, a Internet é considerada uma poderosa ferramenta de comunicação e informação. Seu impacto na sociedade está aumentando cada vez mais, o que significa que está se tornando indispensável. Neste contexto, sistemas de busca por informação tornam-se cada vez mais importantes. Neste trabalho, propomos um novo método de busca capaz de aprender funções de ranking que exploram a estrutura em bloco das páginas Web, usando programação genética. Diferentemente de trabalhos anteriores, nosso método permite combinar evidências tradicionais em recuperação de informação com evidências derivadas da estrutura das páginas. Para validar o método proposto, utilizamos três coleções reais de páginas (IG, CNN e BLOG). Os resultados experimentais mostram que nossa abordagem é capaz de superar os resultados de um baseline que usa informações de blocos sem aprendizagem de máquina, apresentando ganhos de precisão (MAP) de 9,38% na coleção IG, de 7,13% na CNN, e 25,87% na coleção de BLOG. Em relação a nosso segundo baseline, que usa programação genética a partir de evidências tradicionais de recuperação de informação, nosso método conseguiu ganhos de 5,25% na coleção IG, 10,37% na CNN e 4,37% na coleção de BLOG. |
Abstract: | Today, the Internet is considered a powerful tool of communication and information. Its impact on society is increasing more and more, which means that it is becoming indispensable. In this context information searching systems are becoming increasingly important. In this paper, we propose a new search method capable of learning ranking functions that explore Web pages structure in blocks, using genetic programming. Different from previous works, our method allows combining traditional evidence in information retrieval with evidence derived from the structure of Web pages. To validate the proposed method, we use three real collections of pages (IG, CNN and BLOG). Experimental results show that our approach is able to overcome the results of a baseline of information which uses blocks information without learning machine, presenting precision benefits (MAP) of 9.38% in the IG collection, from 7.13% in CNN, and 25.87% in collection BLOG. Regarding our second baseline, which uses genetic programming out of traditional evidence in information retrieval, our method achieved benefits of 5.25% in the IG collection, 10.37% and 4.37% on CNN in collection BLOG. |
Keywords: | Programação genética Estrutura de bloco das páginas Web Funções de ranking Genetic programming Block structure of the Web pages Ranking functions |
???metadata.dc.subject.cnpq???: | CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
Language: | por |
???metadata.dc.publisher.country???: | BR |
Publisher: | Universidade Federal do Amazonas |
???metadata.dc.publisher.initials???: | UFAM |
???metadata.dc.publisher.department???: | Instituto de Computação |
???metadata.dc.publisher.program???: | Programa de Pós-graduação em Informática |
Citation: | SANCHEZ, Pedro Antonio Gonzales. Aprendendo funções de ranking baseadas em blocos usando programação genética. 2013. 50 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2013. |
???metadata.dc.rights???: | Acesso Aberto |
URI: | http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2925 |
Issue Date: | 17-Jul-2013 |
Appears in Collections: | Mestrado em Informática |
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