Magalhães, JoãoTorres, Ricardo António de Oliveira2014-11-112014-11-112014-032014-11http://hdl.handle.net/10362/13677Sistemas 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.porReordenação de documentosCaracterísticas de aprendizagemDiversidadeSimilaridade de documentosAlgoritmos de aprendizagem automáticaReordenação de documentos através de técnicas de aprendizagem automáticamaster thesis