Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Celia Francisca dos Santos.pdf: 545200 bytes, checksum: 1be2bb65210d0ea7f3239ecdd2efa28d (MD5) Previous issue date: 2006-02-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho são propostos e avaliados experimentalmente novos métodos de poda estática especialmente projetados para máquinas de busca web. Os métodos levam em consideração a localidade de ocorrência dos termos nos documentos para realizar a poda em índices de máquinas de busca e, por esta razão, são chamados de "métodos de poda baseados em localidade". Quatro novos métodos de poda que utilizam informação de localidade são propostos aqui: two-pass lbpm, full coverage, top fragments e random. O método two-pass lbpm é o mais efetivo dentre os métodos baseados em localidade, mas requer uma construção completa dos índices antes de realizar o processo de poda. Por outro lado, full coverage, top fragments e random são métodos single-pass que executam a poda dos índices sem requerer uma construção prévia dos índices originais. Os métodos single-pass são úteis para ambientes onde a base de documentos sofre alterações contínuas, como em máquinas de busca de grande escala desenvolvidas para a web. Experimentos utilizando uma máquina de busca real mostram que os métodos propostos neste trabalho podem reduzir o custo de armazenamento dos índices em até 60%, enquanto mantém uma perda mínima de precisão. Mais importante, os resultados dos experimentos indicam que esta mesma redução de 60% no tamanho dos índices pode reduzir o tempo de processamento de consultas para quase 57% do tempo original. Além disso, os experimentos mostram que, para consultas conjuntivas e frases, os métodos baseados em localidade produzem resultados melhores do que o método de Carmel, melhor método proposto na literatura. Por exemplo, utilizando apenas consultas com frases, com uma redução de 67% no tamanho dos índices, o método baseados em localidade two-pass lbpm produziu resultados com uma grau de similaridade de 0.71, em relação aos resultados obtidos com os índices originais, enquanto o método de Carmel produziu resultados com um grau de similaridade de apenas 0.39. Os resultados obtidos mostram que os métodos de poda baseados em localidade são mais efetivos em manter a qualidade dos resultados providos por máquinas de busca.