Η αναζήτηση πληροφορίας στο Παγκόσμιο Ιστό λόγω της ραγδαίας αύξησης του όγκου του αποτελεί ένα δύσκολο και χρονοβόρο εγχείρημα. Επιπρόσθετα, η συνωνυμία και η πολυσημία συμβάλλουν στη δυσκολία εύρεσης πληροφορίας. Στα πλαίσια αυτής της διπλωματικής εργασίας αναπτύχθηκε μια μεθοδολογία για την προσωποποίηση των αποτελεσμάτων μιας μηχανής αναζήτησης ώστε αυτά να ανταποκρίνονται στα ενδιαφέροντα των χρηστών. Η μεθοδολογία αποτελείται από δύο τμήματα, το εκτός σύνδεσης τμήμα και το συνδεδεμένο τμήμα. Στο εκτός σύνδεσης τμήμα χρησιμοποιώντας τα αρχεία πρόσβασης της μηχανής αναζήτησης και εξάγεται πληροφορία για τις επιλογές του χρήστη. Στη συνέχεια πραγματοποιείται η σημασιολογική κατηγοριοποίηση των προηγούμενων επιλογών των χρηστών με χρήση μιας οντολογίας, που αναπτύχθηκε με βάση τους καταλόγους του ODP. Κατόπιν, αναπτύσσεται το προφίλ του χρήστη με βάση την οντολογία αναφοράς που χρησιμοποιήθηκε και στη φάση της σημασιολογικής αντιστοίχισης. Στη συνέχεια, με χρήση αλγορίθμου ομαδοποίησης γίνεται ομαδοποίηση των χρηστών με βάση τα ενδιαφέροντά τους. Στο συνδεδεμένο τμήμα ο αλγόριθμος προσωποποίησης χρησιμοποιεί τις ομάδες που δημιουργήθηκαν στο μη συνδεδεμένο τμήμα και τη σημασιολογική αντιστοίχηση των αποτελεσμάτων της μηχανής αναζήτησης και αναδιοργανώνει τα αποτελέσματά της προωθώντας στις πρώτες θέσεις επιλογής τα αποτελέσματα που είναι περισσότερο σχετικά με τις προτιμήσεις της ομάδας στην οποία ανήκει ο χρήστης. Η μεθοδολογία που προτείνεται έχει εφαρμοστεί σε πειραματική υλοποίηση δίνοντας τα επιθυμητά αποτελέσματα για την προσωποποίηση σύμφωνα με τις σημασιολογικές ομάδες χρηστών. / During the recent years the World Wide Web has been developed rapidly making the efficient searching of information difficult and time-consuming. In this work, we propose a web search results personalization methodology by coupling data mining techniques with the underlying semantics of the web content. To this purpose, we exploit reference ontologies that emerge from web catalogs (such as ODP), which can scale to the growth of the web. Our methodology uses ontologies to provide the semantic profiling of users’ interests based on the implicit logging of their behavior and the on-the-fly semantic analysis and annotation of the web results summaries. Following this the logged web clickthrough data are submitted to offline processing in order to form semantic clusters of interesting categories according to the users’ perspective. Finally, profiles of semantic clusters are combined with the emerging profile of the active user in order to apply a sophisticated re-ranking of search engines results. Experimental evaluation of our approach shows that the objectives expected from semantic users’ clustering in search engines are achievable.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upatras.gr/oai:nemertes:10889/688 |
| Date | 07 February 2008 |
| Creators | Βόπη, Αγορίτσα |
| Contributors | Γαροφαλάκης, Ιωάννης, Vopi, Agoritsa, Γαροφαλάκης, Ιωάννης, Μακρής, Χρήστος, Χατζηλυγερούδης, Ιωάννης |
| Source Sets | University of Patras |
| Language | gr |
| Detected Language | Greek |
| Type | Thesis |
| Relation | Η ΒΥΠ διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή στο βιβλιοστάσιο διδακτορικών διατριβών που βρίσκεται στο ισόγειο του κτιρίου της. |
Page generated in 0.0044 seconds