Recuperação de documentos e pessoas em ambientes empresariais através de árvores de decisão.

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Barth, Fabrício Jailson
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado computacional; Gestão da informação; Information management; Information retrieval; Learning to rank; Machine learning; Recuperação da informação
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-15092009-164430/

Este trabalho avalia o desempenho do uso de árvores de decisão como função de ordenação para documentos e pessoas em ambientes empresariais. Para tanto, identificouse atributos relevantes das entidades a serem recuperadas a partir da análise de: (i) dinâmica de produção e consumo de informações em um ambiente empresarial; (ii) algoritmos existentes na literatura para a recuperação de documentos e pessoas; e (iii) conceitos utilizados em funções de ordenação para domínios genéricos. Montou-se um ambiente de avaliação, utilizando a coleção de referência CERC, para avaliar a aplicabilidade do algoritmo C4.5 na obtenção de funções de ordenação para o domínio empresarial. O uso do algoritmo C4.5 para a construção de funções de ordenação mostrou-se parcialmente efetivo. Para a tarefa de recuperação de documentos não trouxe resultados bons. Porém, constatou-se que é possível controlar a forma de construção da função de ordenação a fim de otimizar a precisão nas primeiras posições do ranking ou otimizar a média das precisões (MAP). Para a tarefa de recuperação de pessoas o algoritmo C4.5 obteve uma árvore de decisão que consegue resultados melhores que todas as outras funções de ordenação avaliadas. OMAP obtido pela árvore de decisão foi 0, 83, enquanto que a média do MAP das outras funções de ordenação foi de 0, 74. Percebeu-se que a árvore de decisão utilizada para representar a função de ordenação contribui para a compreensão da composição dos diversos atributos utilizados na caracterização dos documentos e pessoas. A partir da análise da árvore de decisão utilizada como função de ordenação para pessoas foi possível entender que uma pessoa é considerada especialista em algum tópico se ela aparecer em muitos documentos, aparecer muitas vezes nos documentos e os documentos onde aparece têm uma relevância alta para a consulta.