Modelo de búsqueda web basado en información del contexto del usuario y técnicas de filtrado colaborativo
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
Description
A pesar del continuo desarrollo que han tenido los buscadores Web modernos, estos aún no satisfacen a cabalidad las necesidades de los usuarios, siendo la relevancia de los documentos recuperados uno de los principales aspectos que afectan la calidad de búsqueda. En este artículo se propone un modelo de meta buscador Web que integra el filtrado colaborativo (basado en ítems) con la propuesta de Massimo Melucci, que se basa en proyectores sobre planos que se originan en la información del contexto del usuario. El modelo fue implementado en un meta buscador Web que recupera documentos de buscadores tradicionales como Google y Bing, donde se muestran los resultados por medio de una lista de documentos ordenados por relevancia, basado en la información del contexto del usuario y en la retroalimentación colaborativa de la comunidad. El modelo propuesto se constituye en un aporte para el área de recuperación de información, dado que muestra promisorios resultados en pruebas realizadas sobre colecciones cerradas y con usuarios.
Despite the continuous development modern Web browsers have had, they have not fulfilled user needs, and the retrieved documents relevance is one of the main issues affecting the search quality. The proposed web search meta model engine integrates Web search collaborative filtering (based on items) to Massimo Melucci’s proposal that is based on projectors on plans that came in the user context information. The obtained model was implemented in a meta search site that retrieves documents from traditional search engines like Google and Bing. It presents the results to the user through a list of documents sorted by relevance based on information from the user’s context and the collaborative community feedback. The proposed model constitutes a contribution to the field of information retrieval, since it shows promising results in both closed collections and open collections tests.
Despite the continuous development modern Web browsers have had, they have not fulfilled user needs, and the retrieved documents relevance is one of the main issues affecting the search quality. The proposed web search meta model engine integrates Web search collaborative filtering (based on items) to Massimo Melucci’s proposal that is based on projectors on plans that came in the user context information. The obtained model was implemented in a meta search site that retrieves documents from traditional search engines like Google and Bing. It presents the results to the user through a list of documents sorted by relevance based on information from the user’s context and the collaborative community feedback. The proposed model constitutes a contribution to the field of information retrieval, since it shows promising results in both closed collections and open collections tests.
Keywords
Information retrieval, user’s context, collaborative filtering, query expansion, Web search, Recuperación de Información., contexto de usuario, filtrado colaborativo, expansión de consulta, búsqueda web