Towards a belief revision based adaptive and context sensitive information retrieval system

In an adaptive information retrieval (IR) setting, the information seekers' beliefs about which terms are relevant or nonrelevant will naturally fluctuate. This article investigates how the theory of belief revision can be used to model adaptive IR. More specifically, belief revision logic provides a rich representation scheme to formalize retrieval contexts so as to disambiguate vague user queries. In addition, belief revision theory underpins the development of an effective mechanism to revise user profiles in accordance with information seekers' changing information needs. It is argued that information retrieval contexts can be extracted by means of the information-flow text mining method so as to realize a highly autonomous adaptive IR system. The extra bonus of a belief-based IR model is that its retrieval behavior is more predictable and explanatory. Our initial experiments show that the belief-based adaptive IR system is as effective as a classical adaptive IR system. To our best knowledge, this is the first successful implementation and evaluation of a logic-based adaptive IR model which can efficiently process large IR collections

IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PADA PEMERINTAH DAERAH

Pada era digital seperti ini Sistem Informasi Manajemen (SIM) menjadi sangat penting dan krusial untuk dapat dikelola dengan baik, tidak terkecuali pada sektor pemerintahan. Instansi Pemerintah dituntut untuk dapat menghasilkan informasi yang berkualitas dan bermanfaat, agar mempermudah dalam proses pengambilan keputusan dan kebijakan. Buku ini menyajikan data empiris berdasarkan hasil penelitian di daerah Provinsi Jawa Barat dan Kabupaten Purwakarta. Apa saja tahapan yang harus dilakukan, agar implementasi sistem pengadaan barang dan jasa (e-procurement) dapat berjalan dengan baik, dan juga bagaimana perencanaan standardisasi keamanan sistem informasi dapat dikelola secara mapan

Análisis de los criterios de relevancia documental mediante consultas de información en el entorno web

La búsqueda de información no se entiende sin los motores de búsqueda web. Ante una demanda de información los buscadores web ordenan los resultados de forma que las páginas web más relevantes para la consulta aparezcan en las primeras posiciones. Esto genera un alto grado de competitividad entre las páginas web por obtener mejores asignaciones de relevancia por parte de los buscadores. Por norma general, los usuarios suelen consultar sólo los primeros resultados que devuelve un motor de búsqueda, en consecuencia ocupar estos puestos se traduce en mayor prestigio y visibilidad. Por tanto, la percepción de relevancia documental web por parte de los usuarios está intrínsecamente unida a los motores de búsqueda. En este trabajo se propone y desarrolla una metodología para determinar la relevancia documental web de forma automática, que se puede interpretar como: predicción automática de la posición que otorgaría un motor de búsqueda a un documento web entre los resultados de una consulta. La investigación se completa identificando los factores considerados en el posicionamiento web, a partir del estudio de herramientas empleadas en la optimización y promoción de páginas web. También se analiza el peso de cada uno de estos factores en los algoritmos de ordenación de los buscadores. Finalmente, en relación a las capacidades adquiridas para emular el comportamiento de los motores de búsqueda se propone un método de optimización web que estima previamente la rentabilidad del proceso. De esta forma no se invertirá en una campaña de promoción si los pronósticos de mejora del posicionamiento no se juzgan adecuados