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Método automático para descoberta de funções de ordenação utilizando programação genética paralela em GPU / Automatic raking function discovery method using parallel genetic programming on GPU

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Previous issue date: 2014-03-28 / Ranking functions have a vital role in the performance of information retrieval systems
ensuring that documents more related to the user’s search need – represented as a query
– are shown in the top results, preventing the user from having to examine a range of
documents that are not really relevant.
Therefore, this work uses Genetic Programming (GP), an Evolutionary Computation
technique, to find ranking functions automaticaly and systematicaly. Moreover, in this
project the technique of GP was developed following a strategy that exploits parallelism
through graphics processing units.
Other known methods in the context of information retrieval as classification committees
and the Lazy strategy were combined with the proposed approach – called Finch. These
combinations were only feasible due to the GP nature and the use of parallelism.
The experimental results with the Finch, regarding the ranking functions quality, surpassed
the results of several strategies known in the literature. Considering the time performance,
significant gains were also achieved. The solution developed exploiting the
parallelism spends around twenty times less time than the solution using only the central
processing unit. / Funções de ordenação têm um papel vital no desempenho de sistemas de recuperação de
informação garantindo que os documentos mais relacionados com o desejo do usuário –
representado através de uma consulta – sejam trazidos no topo dos resultados, evitando
que o usuário tenha que analisar uma série de documentos que não sejam realmente
relevantes.
Assim, utiliza-se a Programação Genética (PG), uma técnica da Computação Evolucionária,
para descobrir de forma automática e sistemática funções de ordenação. Além disso,
neste trabalho a técnica de PG foi desenvolvida seguindo uma estratégia que explora o
paralelismo através de unidades gráficas de processamento.
Foram agregados ainda na abordagem proposta – denominada Finch – outros métodos
conhecidos no contexto de recuperação de informação como os comitês de classificação e
a estratégia Lazy. Sendo que essa complementação só foi viável devido a natureza da PG
e em virtude da utilização do paralelismo.
Os resultados experimentais encontrados com a Finch, em relação à qualidade das funções
de ordenação descobertas, superaram os resultados de diversas estratégias conhecidas
na literatura. Considerando o desempenho da abordagem em função do tempo, também
foram alcançados ganhos significativos. A solução desenvolvida explorando o paralelismo
gasta, em média, vinte vezes menos tempo que a solução utilizando somente a unidade
central de processamento.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4525
Date28 March 2014
CreatorsCoimbra, Andre Rodrigues
ContributorsMartins, Wellington Santos, Rosa, Thierson Couto, Martins, Wellington Santos, Rosa, Thierson Couto, Gonçalves, Marcos André, Camilo Junior, Celso Gonçalves
PublisherUniversidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-3303550325223384799, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509

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