Reordenação de documentos através de técnicas de aprendizagem automática

Abstract

Sistemas de gestão documental e de recuperação de informação são hoje ferramentas essenciais para aceder aos grandes volumes de informação disponíveis. O exemplo mais popular deste cenário é o motor de pesquisa Google, que se estimava possuir cerca de 45 milhares de milhões de páginas Web, em Março de 2013 [14]. Uma vez que a maioria das pessoas, apenas consultam os primeiros dez resultados duma pesquisa, torna-se crucial conseguir uma boa ordenação das respostas, de forma a permitir que o utilizador veja os resultados contendo informação diversificada, de acordo com as suas preferências e indo ao encontro daquilo que escreveu na pesquisa. Além do objetivo de ordenação segundo a query escrita pelo utilizador, também foi tido como objetivo a remoção de documentos similares do topo dos resultados das pesquisas. Nesta tese, pretendemos investigar o uso de algoritmos de aprendizagem de ordenação de resultados, por forma a aumentar a qualidade dos resultados de topo das pesquisas e analisar algumas maneiras para aumentar a diversidade de informação no topo dos resultados das pesquisas. Uma aplicação foi desenvolvida no contexto desta tese e foi aplicada a um sistema de pesquisa que foi desenvolvido em contexto empresarial com a Quidgest S.A, sendo que posteriormente irá ser integrada numa plataforma de desenvolvimento rápido de aplicações.