Algoritmos para avaliação de confiança em apontadores encontrados na Web

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Souza, Jucimar Brito de
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/0217852318751550
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; BR; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Recuperação da informação; Máquina de busca; Análise de apontadores; Ruído; Information retrieval; Search engine; Link analysis; Noise; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2960

Máquinas de busca têm se tornado uma ferramenta imprescindível para os usuários da Web. Elas utilizam algoritmos de análise de apontadores para explorar a estrutura dos apontadores da Web para atribuir uma estimativa de popularidade a cada página. Essa informação é usada na ordenação da lista de respostas dada por máquinas de busca a consultas submetidas por seus usuários. Contudo, alguns tipos de apontadores prejudicam a qualidade da estimativa de popularidade por apresentar informação ruidosa, podendo assim afetar negativamente a qualidade de respostas providas por máquinas de busca a seus usuários. Exemplos de tais apontadores incluem apontadores repetidos, apontadores resultantes da duplicação de páginas, SPAM, dentre outros. Esse trabalho tem como objetivo detectar ruídos na estrutura dos apontadores existentes em base de dados de máquinas de busca. Foi estudado o impacto dos métodos aqui desenvolvidos para detecção de apontadores ruidosos, considerando cenários nos quais a reputação das páginas é calculada tanto com o algoritmos Pagerank quanto com o algoritmo Indegree. Os resultados dos experimentos apresentaram melhoria de até 68,33% na métrica Mean Reciprocal Rank (MRR) para consultas navegacionais e de até 35,36% para as consultas navegacionais aleatórias quando uma máquina de busca utiliza o algoritmo Pagerank.