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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: CLASSIFICAÇÃO DE PÁGINAS WEB POR APRENDIZAGEM DE MÚLTIPLAS CATEGORIAS LATENTES Autor: FRANCISCO BENJAMIM FILHO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 19540
Catalogação: 17/05/2012 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19540@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19540@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19540
Resumo:
Título: CLASSIFICAÇÃO DE PÁGINAS WEB POR APRENDIZAGEM DE MÚLTIPLAS CATEGORIAS LATENTES Autor: FRANCISCO BENJAMIM FILHO
Nº do Conteudo: 19540
Catalogação: 17/05/2012 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19540@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19540@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19540
Resumo:
O crescimento explosivo e a acessibilidade generalizada da World Wide
Web (WWW) levaram ao aumento da atividade de pesquisa na área da
recuperação de informação para páginas Web. A WWW é um rico e imenso
ambiente em que as páginas se assemelham a uma comunidade grande de
elementos conectada através de hiperlinks em razão da semelhança entre
o conteúdo das páginas, a popularidade da página, a autoridade sobre o
assunto e assim por diante, sabendo-se que, em verdade, quando um autor
de uma página a vincula à outra, está concebendo-a como importante
para si. Por isso, a estrutura de hiperlink da WWW é conhecida por
melhorar significativamente o desempenho das pesquisas para além do uso
de estatísticas de distribuição simples de texto. Nesse sentido, a abordagem
Hyperlink Induced Topic Search (HITS) introduz duas categorias básicas
de páginas Web, hubs e autoridades, que revelam algumas informações
semânticas ocultas a partir da estrutura de hiperlink. Em 2005, fizemos uma
primeira extensão do HITS, denominada de Extended Hyperlink Induced
Topic Search (XHITS), que inseriu duas novas categorias de páginas Web,
quais sejam, novidades e portais. Na presente tese, revisamos o XHITS,
transformando-o em uma generalização do HITS, ampliando o modelo
de duas categorias para várias e apresentando um algoritmo eficiente de
aprendizagem de máquina para calibrar o modelo proposto valendo-se de
múltiplas categorias latentes. As descobertas aqui expostas indicam que a
nova abordagem de aprendizagem fornece um modelo XHITS mais preciso.
É importante registrar, por fim, que os experimentos realizados com a coleção ClueWeb09 25TB de páginas da WWW, baixadas em 2009, mostram que o XHITS pode melhorar significativamente a eficácia da pesquisa Web e produzir resultados comparáveis aos do TREC 2009/2010 Web Track,
colocando-o na sexta posição, conforme os resultados publicados.
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS | |
CAPÍTULO 1 | |
CAPÍTULO 2 | |
CAPÍTULO 3 | |
CAPÍTULO 4 | |
CAPÍTULO 5 | |
CAPÍTULO 6 | |
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS |