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CLASSIFICAÇÃO DE PÁGINAS WEB POR APRENDIZAGEM DE MÚLTIPLAS CATEGORIAS LATENTES

By FRANCISCO BENJAMIM FILHO

Abstract

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.The rapid growth and generalized accessibility of the World Wide Web (WWW) have led to an increase in research in the field of the information retrieval for Web pages. The WWW is an immense and prodigious environment in which Web pages resemble a huge community of elements. These elements are connected via hyperlinks on the basis of similarity between the content of the pages, the popularity of a given page, the extent to which the information provided is authoritative in relation to a given field etc. In fact, when the author of a Web page links it to another, s/he is acknowledging the importance of the linked page to his/her information. As such the hyperlink structure of the WWW significantly improves research performance beyond the use of simple text distribution statistics. To this effect, the HITS approach introduces two basic categories of Web pages, hubs and authorities which uncover certain hidden semantic information using the hyperlink structure. In 2005, we made a first extension of HITS, called Extended Hyperlink Induced Topic Search (XHITS), which inserted two new categories of Web pages, which are novelties and portals. In this thesis, we revised the XHITS, transforming it into a generalization of HITS, broadening the model from two categories to various and presenting an efficient machine learning algorithm to calibrate the proposed model using multiple latent categories. The findings we set out here indicate that the new learning approach provides a more precise XHITS model. It is important to note, in closing, that experiments with the ClueWeb09 25TB collection of Web pages, downloaded in 2009, demonstrated that the XHITS is capable of significantly improving Web research efficiency and producing results comparable to those of the TREC 2009/2010 Web Track

Topics: CLASSIFICACAO, CLASSIFICATION, ALGORITMO, ALGORITHM, WORLD WIDE WEB, WORLD WIDE WEB, MAQUINAS DE BUSCA, SEARCH ENGINES, OTIMIZAÇÃO E RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO
Publisher: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Year: 2012
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_PUC_RIO:oai:MAXWELL.puc-rio.br:19540
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