Páginas-objeto são páginas que representam exatamente um objeto inerente do mundo real na web, considerando um domínio específico, e a busca por essas páginas é chamada de busca-objeto. Os motores de busca convencionais (do Inglês, General Search Engine - GSE) conseguem responder, de forma satisfatória, à maioria das consultas realizadas na web atualmente, porém, isso dificilmente ocorre no caso de buscas-objeto, uma vez que, em geral, a quantidade de páginas-objeto recuperadas é bastante limitada. Essa dissertação propõe um novo método para a identificação e a busca de páginas-objeto, denominado OPIS (acrônimo para Object Page Identifying and Searching). O cerne do OPIS está na adoção de técnicas de realimentação de relevância e aprendizagem de máquina na tarefa de classificação, baseada em conteúdo, de páginas-objeto. O OPIS não descarta o uso de GSEs e, ao invés disso, em sua etapa de busca, propõe a integração de um classificador a um GSE, adicionando uma etapa de filtragem ao processo de busca tradicional. Essa abordagem permite que somente páginas identificadas como páginas-objeto sejam recuperadas pelas consultas dos usuários, melhorando, assim, os resultados de buscas-objeto. Experimentos, considerando conjuntos de dados reais, mostram que o OPIS supera o baseline com ganho médio de 47% de precisão média. / Object pages are pages that represent exactly one inherent real-world object on the web, regarding a specific domain, and the search for these pages is named as object search. General Search Engines (GSE) can satisfactorily answer most of the searches performed in the web nowadays, however, this hardly occurs with object search, since, in general, the amount of retrieved object pages is limited. This work proposes a method for both identifying and searching object pages, named OPIS (acronyms to Object Page Identifying and Searching). The kernel of OPIS is to adopt relevance feedback and machine learning techniques in the task of content-based classification of object pages. OPIS does not discard the use of GSEs and, instead, in his search step, proposes the integration of a classifier to a GSE, adding a filtering step to the traditional search process. This simple approach allows that only pages identified as object pages are retrieved by user queries, improving the results for object search. Experiments with real datasets show that OPIS outperforms the baseline with average boost of 47% considering the average precision.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/103907 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Colpo, Miriam Pizzatto |
| Contributors | Galante, Renata de Matos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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