Diogo Ribeiro Glauber Ramos

1. iGather: Refinamento de Buscas DiogoRibeiro Glauber Ramos

2. Agenda • O problema • Qual o problema? • Relevância do problema • Solução • Modelos • O que é uma tag? • O que é um cluster? • Método • MCL • Parâmetros • Extração de resultados • Nodo mais representativo • Validação • Trabalhos relacionados • Trabalhos futuros • Considerações Finais

3. Qual o problema? • Sistemas de busca baseados em índices quantitativos (Ex: PageRank, número de visitas, quantidade de referências, etc) • Usuários ao procurar por um domínio semântico especifico nesses sistemas podem vir a encontrar o primeiro resultado correspondente muito além da primeira página. • Nesse trabalho procurou-se agrupar resultados de campos de conhecimento relacionados a fim de facilitar a pesquisa do usuário.

4. Relevância do problema • É um assunto atual que atinge um grande número de pessoas e atualmente várias empresas estão investindo nessa área. • O campo de motores de busca é muito importante e bastante concorido. A resolução do problema de domínios semânticos pode vir a ser um diferencial diante do grande número de ferramentas de buscas existentes.

5. Solução • Para a resolução desse trabalho foi utilizado o Flickr. • Para encontrar grupos semânticos distintos dentro de um resultado é preciso encontrar semelhanças entre os menbros de um resultado. • Para encontrar essas semelhanças são utilizadas as tags específicas de cada resultado de busca do Flickr.

6. O que é uma tag? • Uma tag é um metadado fornecido por um usuário com o objetivo de descrever um item ao qual é relacionado. • A ocorrência de um par de tags em um resultado é referida como co-ocorrência e é atribuído a esse par um peso.

7. O que é uma tag? • Para calcular o peso das arestas foi utilizado a métrica de Dice. • A atribuição de peso leva em conta quantas vezes as duas tags aparecem em resultados de busca, mas também a quantidade em que elas aparecem juntas. Isso é muito importante para evitar a supervalorização de tags que aparecem em grandes quantidades de resultados. • Quando um par de tags sempre aparece junto o valor do peso de sua aresta é 1.

8. O que é um cluster? • Um agrupamento de tags é chamado de cluster. • Um cluster representa um domínio semântico e a maioria das suas tags são sobre o mesmo assunto. • A qualidade de um cluster é medida através das métricas de coesão e separação:

9. MCL • Para a realização do processo de clusterização dos resultados foi utilizado o algoritmo MCL que é um processo iterativo proposto pelo autor Stijn van Dong. Ele se baseia na clusterização de grafos através da simulação de fluxos dentro de uma cadeia de Markov. • MCL representa o grafo a ser clusterizado através de uma matriz estocástica. Cada valor dessa matriz representa a probabilidade de atingir um nodo i a partir de outro nodo j. Quanto maior o peso da aresta maior a probabilidade de atingi-lo.

10. MCL • Para conseguir uma matriz estocástica é preciso realizar o processo de Normalização. • Neste processo o peso de cada aresta é dividido pela soma de todos os pesos de todas as arestas ligadas ao nodo i. • Cada linha da matriz terá soma 1 e todos seus valores representam a probabilidade do nodo i atingir o nodo j.

11. MCL