Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC)
Internet has become the largest repository of human knowledge, and the amount of stored information increases day by day. This increase of information affects the levels of precision reported by Web search engines regarding documents retrieved for the user. One strategy being used to addre...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/8227
- Acceso en línea:
- https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11-20
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8227
- Palabra clave:
- Web Search
query expansion
domain ontologies
user profiles
semantic similarity
Búsqueda Web
expansión de consulta
ontologías de dominio
perfiles de usuario
similitud semántica
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
id |
UISANTADR2_1a900761f85072f6ea5fe766a14fcb7a |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/8227 |
network_acronym_str |
UISANTADR2 |
network_name_str |
Repositorio UIS |
repository_id_str |
|
dc.title.es-ES.fl_str_mv |
Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC) |
dc.title.en-US.fl_str_mv |
Semantic expansion of queries for web search (MSEC) |
title |
Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC) |
spellingShingle |
Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC) Web Search query expansion domain ontologies user profiles semantic similarity Búsqueda Web expansión de consulta ontologías de dominio perfiles de usuario similitud semántica |
title_short |
Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC) |
title_full |
Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC) |
title_fullStr |
Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC) |
title_full_unstemmed |
Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC) |
title_sort |
Modelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC) |
dc.subject.en-US.fl_str_mv |
Web Search query expansion domain ontologies user profiles semantic similarity |
topic |
Web Search query expansion domain ontologies user profiles semantic similarity Búsqueda Web expansión de consulta ontologías de dominio perfiles de usuario similitud semántica |
dc.subject.es-ES.fl_str_mv |
Búsqueda Web expansión de consulta ontologías de dominio perfiles de usuario similitud semántica |
description |
Internet has become the largest repository of human knowledge, and the amount of stored information increases day by day. This increase of information affects the levels of precision reported by Web search engines regarding documents retrieved for the user. One strategy being used to address this problem is a focus on a personalized resource recovery. Several projects currently offer semantic methods for improving the relevance of search results through the use of ontologies, natural language processing, knowledge based systems, query specification languages, and user profile, among others. Results are generally better than for web search engines that do not use these techniques. However, the high cost of these improvements in precision relate to use of more complex algorithms in carrying out the search and which are more wasteful of computational resources. This article describes a semantic query expansion model called MSEC, which is based mostly on the concept of semantic similarity, starting from domain ontologies and on the use of user profile in order to customize user searches so to improve their precision. In order to evaluate the proposed model, a software prototype was created. Preliminary experimental results show an improvement compared to the traditional web search approach. Finally the model was compared against the best state of the art semantic search engine, called GoPubMed, for the MEDLINE collection. |
publishDate |
2012 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2022-03-14T20:29:32Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2022-03-14T20:29:32Z |
dc.date.none.fl_str_mv |
2012-06-22 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11-20 |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8227 |
url |
https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11-20 https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8227 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11-20/3413 https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11-20/4544 |
dc.rights.license.none.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) |
dc.rights.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf text/html |
dc.publisher.es-ES.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.source.pt-BR.fl_str_mv |
REVISTA UIS ENGENHARIAS; v. 11 n. 1 (2012): Revista UIS Ingenierías; 11-20 |
dc.source.es-ES.fl_str_mv |
Revista UIS Ingenierías; Vol. 11 Núm. 1 (2012): Revista UIS Ingenierías; 11-20 |
dc.source.en-US.fl_str_mv |
Revista UIS Ingenierías; Vol. 11 No. 1 (2012): Revista UIS Ingenierías; 11-20 |
dc.source.none.fl_str_mv |
2145-8456 1657-4583 |
institution |
Universidad Industrial de Santander |
repository.name.fl_str_mv |
DSpace at UIS |
repository.mail.fl_str_mv |
noesis@uis.edu.co |
_version_ |
1814095249574723584 |
spelling |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)2012-06-222022-03-14T20:29:32Z2022-03-14T20:29:32Zhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11-20https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8227Internet has become the largest repository of human knowledge, and the amount of stored information increases day by day. This increase of information affects the levels of precision reported by Web search engines regarding documents retrieved for the user. One strategy being used to address this problem is a focus on a personalized resource recovery. Several projects currently offer semantic methods for improving the relevance of search results through the use of ontologies, natural language processing, knowledge based systems, query specification languages, and user profile, among others. Results are generally better than for web search engines that do not use these techniques. However, the high cost of these improvements in precision relate to use of more complex algorithms in carrying out the search and which are more wasteful of computational resources. This article describes a semantic query expansion model called MSEC, which is based mostly on the concept of semantic similarity, starting from domain ontologies and on the use of user profile in order to customize user searches so to improve their precision. In order to evaluate the proposed model, a software prototype was created. Preliminary experimental results show an improvement compared to the traditional web search approach. Finally the model was compared against the best state of the art semantic search engine, called GoPubMed, for the MEDLINE collection. Internet se ha convertido en el mayor repositorio de conocimiento humano y la cantidad de información almacenada crece cada día más. Esto último repercute en el bajo nivel de precisión que reportan los sistemas de búsqueda Web respecto a los documentos que son recuperados para el usuario. Para enfrentar este problema, una de las estrategias utilizadas es la recuperación personalizada de recursos. Actualmente existen varios proyectos que proponen métodos semánticos para aumentar la relevancia de las búsquedas, a través del uso de ontologías, procesamiento de lenguaje natural, sistemas basados en conocimiento, lenguajes de especificación de consultas y perfil de usuario, entre otras. Los resultados generalmente son mejores que los obtenidos por buscadores que no usan éstas técnicas. Sin embargo, el costo que se paga por estas mejoras en precisión se centra en el uso de algoritmos más complejos en implementación y que consumen más recursos computacionales. Este artículo describe un modelo semántico de expansión de consultas denominado MSEC, el cual está basado principalmente en el concepto de similitud semántica a partir de Ontologías de dominio y en el uso del perfil de usuario para personalizar las búsquedas y así mejorar la precisión de las mismas. Para evaluar el modelo propuesto se creó un prototipo software. Los resultados experimentales preliminares muestran una mejora respecto al enfoque tradicional de búsqueda. Finalmente se comparó con el mejor buscador semántico del estado del arte, llamado GoPubMed para la colección MEDLINE.application/pdftext/htmlspaUniversidad Industrial de Santanderhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11-20/3413https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11-20/4544REVISTA UIS ENGENHARIAS; v. 11 n. 1 (2012): Revista UIS Ingenierías; 11-20Revista UIS Ingenierías; Vol. 11 Núm. 1 (2012): Revista UIS Ingenierías; 11-20Revista UIS Ingenierías; Vol. 11 No. 1 (2012): Revista UIS Ingenierías; 11-202145-84561657-4583Web Searchquery expansiondomain ontologiesuser profilessemantic similarityBúsqueda Webexpansión de consultaontologías de dominioperfiles de usuariosimilitud semánticaModelo semántico de expansión de consultas para la búsqueda web (MSEC)Semantic expansion of queries for web search (MSEC)info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Niño-Zambrano, Miguel AngelLópez-Gómez, Iván DaríoAndrade, Carlos AdrianCobos-Lozada, Carlos AlbertoFabregat-Gesa, Ramon20.500.14071/8227oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/82272022-03-16 12:40:15.055metadata.onlyhttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co |