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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

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Ttulo [PT]: DESiRe : uma abordagem dinmica para recomendao de resultados de busca em atividades de pesquisa exploratria
Ttulo [EN]: DESiRe: a dynamic approach for results recommendation in exploratory search activities
Autor(es): Lucas Pupulin Nanni
Palavras-chave [PT]:

Recomendao dinmica de resultados de busca. Recuperao da informao. Pesquisa exploratria. Busca personalizada. Recuperao interativa de informao. Brazil.
Palavras-chave [EN]:
Interactive information retrieval. Personalized search. Exploratory Search. Dynamic search results recommendation. Brazil.
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Valria Delisandra Feltrim [Orientador] - UEM
Yandre Maldonado e Gomes da Costa - UEM
Roberto Pereira - UNICAMP
Resumo:
Resumo: A dificuldade para recuperar informaes relevantes e de qualidade na Web tem se agravado a medida que a complexidade e disponibilidade de recursos informacionais aumentam. Grande parte dessa dificuldade decorre da deficincia dos buscadores em identificar o contexto informacional da busca que o usurio est realizando. Esse problema se acentua ainda mais quando o usurio est engajado em atividades complexas de busca como a de Pesquisa Exploratria. Como forma de suprir tal deficincia, diversos trabalhos tm proposto ferramentas e tcnicas associadas aos conceitos de recuperao adaptativa e busca personalizada para capturar as diferentes necessidades de informao dos usurios e prov-los com resultados relevantes considerando seus interesses individuais. Entretanto, os trabalhos desenvolvidos at ento se restringem apenas pgina de resultados para apresentar os esforos da personalizao, deixando de explorar a possibilidade de recomendar resultados enquanto o usurio navega pelo espao de busca. Dessa forma, propomos a DESiRe, uma abordagem dinmica para a recomendao de resultados de busca capaz de apresentar resultados relevantes enquanto o usurio navega pelo espao de busca recuperado. A abordagem se baseia em um modelo do interesse de busca do usurio para reclassificar os documentos recuperados e permitir que um conjunto de resultados relevantes seja recomendado ao usurio durante a navegao. Para tornar o processo de recomendao dinmico, o modelo construdo conforme o usurio navega pelos documentos recuperados e informa o seu interesse por eles. Os resultados obtidos por meio de simulaes mostraram que a abordagem proporcionou uma melhoria mdia de 88% na qualidade do ranking oferecido pelo Google. Alm disso, o processo de recomendao foi igualmente efetivo, proporcionando recomendaes de alta qualidade com um nmero relativamente alto de resultados inditos. Avaliaes preliminares tambm mostraram que a abordagem capaz de lidar com feedbacks considerados suspeitos e de propagar o modelo de interesse pelas diversas atividades que podem compor uma mesma tarefa de busca.

Abstract: The difficulty to retrieve relevant and quality information on the Web has worsened as the complexity and availability of information resources increase. Much of such difficulty stems from the deficiency of search engines to identify the informational context of the search performed by the user. This problem increases when the user is engaged in complex search activities such as Exploratory Search. To overcome this deficiency, several studies have proposed tools and techniques related to adaptive retrieval and personalized search concepts in order to capture the different users' information needs and provide them with relevant results considering their individual interests. However, works done so far restricted themselves only to the results page to display the customization efforts, failing to explore the possibility of recommending results while the user navigates through the search space. Thus, we propose Desire, a dynamic approach for recommending search results able to present relevant results while the user navigates through the retrieved search space. The approach is based on a model of the user's search interest to re-rank the retrieved documents, allowing to recommend a set of relevant results to the user during navigation. To make dynamic the process of recommendation, the model is built as the user navigates the retrieved documents and informs his interest about them. The results obtained by simulations have shown that our approach provided an average improvement of 88% in the quality of the ranking provided by Google. In addition, the recommendation process was equally effective, providing high quality recommendations with a relatively high number of unseen results. Preliminary evaluations have also shown that the approachis able to handle suspect feedbacks and to propagate the model of interest among the several activities that can comprise the same search task
Data da defesa: 24/08/2015
Cdigo: vtls000220810
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2015
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Valria Delisandra Feltrim
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Centro de Tecnologia. Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao)/
UEM: Departamento de Informtica

Responsavel: beth
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: Dissertao - Lucas (final) [Online].pdf
Tamanho: 4994 Kb (5114281 bytes)
Criado: 30-03-2016 14:05
Atualizado: 30-03-2016 14:33
Visitas: 348

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