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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2009.tde-03092009-135403
Documento
Autor
Nome completo
Matheus Victor Brum Soares
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2009
Orientador
Banca examinadora
Monard, Maria Carolina (Presidente)
Baranauskas, José Augusto
Freitas, Ricardo Luis de
Título em português
Aprendizado de máquina parcialmente supervisionado multidescrição para realimentação de relevância em recuperação de informação na WEB
Palavras-chave em português
Aprendizado de máquina
Mineração de textos
Multidescrição
Recuperação de informação
Resumo em português
Atualmente, o meio mais comum de busca de informações é a WEB. Assim, é importante procurar métodos eficientes para recuperar essa informação. As máquinas de busca na WEB usualmente utilizam palavras-chaves para expressar uma busca. Porém, não é trivial caracterizar a informação desejada. Usuários diferentes com necessidades diferentes podem estar interessados em informações relacionadas, mas distintas, ao realizar a mesma busca. O processo de realimentação de relevância torna possível a participação ativa do usuário no processo de busca. A idéia geral desse processo consiste em, após o usuário realizar uma busca na WEB permitir que indique, dentre os sites encontrados, quais deles considera relevantes e não relevantes. A opinião do usuário pode então ser considerada para reordenar os dados, de forma que os sites relevantes para o usuário sejam retornados mais facilmente. Nesse contexto, e considerando que, na grande maioria dos casos, uma consulta retorna um número muito grande de sites WEB que a satisfazem, das quais o usuário é responsável por indicar um pequeno número de sites relevantes e não relevantes, tem-se o cenário ideal para utilizar aprendizado parcialmente supervisionado, pois essa classe de algoritmos de aprendizado requer um número pequeno de exemplos rotulados e um grande número de exemplos não-rotulados. Assim, partindo da hipótese que a utilização de aprendizado parcialmente supervisionado é apropriada para induzir um classificador que pode ser utilizado como um filtro de realimentação de relevância para buscas na WEB, o objetivo deste trabalho consiste em explorar algoritmos de aprendizado parcialmente supervisionado, mais especificamente, aqueles que utilizam multidescrição de dados, para auxiliar na recuperação de sites na WEB. Para avaliar esta hipótese foi projetada e desenvolvida uma ferramenta denominada C-SEARCH que realiza esta reordenação dos sites a partir da indicação do usuário. Experimentos mostram que, em casos que buscas genéricas, que o resultado possui um bom diferencial entre sites relevantes e irrelevantes, o sistema consegue obter melhores resultados para o usuário
Título em inglês
Partially supervised multi-view machine learning for relevance feedback in WEB information retrieval
Palavras-chave em inglês
Information retrieval
Machine learning
Multi-view
Text mining
Resumo em inglês
As nowadays the WEB is the most common source of information, it is very important to find reliable and efficient methods to retrieve this information. However, the WEB is a highly volatile and heterogeneous information source, thus keyword based querying may not be the best approach when few information is given. This is due to the fact that different users with different needs may want distinct information, although related to the same keyword query. The process of relevance feedback makes it possible for the user to interact actively with the search engine. The main idea is that after performing an initial search in the WEB, the process enables the user to indicate, among the retrieved sites, a small number of the ones considered relevant or irrelevant according with his/her required information. The users preferences can then be used to rearrange sites returned in the initial search, so that relevant sites are ranked first. As in most cases a search returns a large amount of WEB sites which fits the keyword query, this is an ideal situation to use partially supervised machine learning algorithms. This kind of learning algorithms require a small number of labeled examples, and a large number of unlabeled examples. Thus, based on the assumption that the use of partially supervised learning is appropriate to induce a classifier that can be used as a filter for relevance feedback in WEB information retrieval, the aim of this work is to explore the use of a partially supervised machine learning algorithm, more specifically, one that uses multi-description data, in order to assist the WEB search. To this end, a computational tool called C-SEARCH, which performs the reordering of the searched results using the users feedback, has been implemented. Experimental results show that in cases where the keyword query is generic and there is a clear distinction between relevant and irrelevant sites, which is recognized by the user, the system can achieve good results
 
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matheus.pdf (2.15 Mbytes)
Data de Publicação
2009-09-03
 
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