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Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: Estratégias para busca do texto completo de artigos catalogados em uma biblioteca digital
Autor(es): Allan Jones Costa e Silva
Primeiro Orientador: Alberto Henrique Frade Laender
Primeiro Coorientador: Marcos Andre Goncalves
Primeiro membro da banca : Edleno Silva de Moura
Segundo membro da banca: Nivio Ziviani
Resumo: Esta dissertação propõe um processo que utiliza resultados de consultas submetidas a máquinas de busca para encontrar a URL do texto completo correspondente, ou de qualquer outro material relacionado, a artigos catalogados em uma biblioteca digital que não possuem tal informação registrada. Apresentamos um estudo desse processo para investigar diferentes estratégias de consultas aplicadas a três máquinas de busca de propósito geral (Google, Yahoo!, MSN) e a duas especializadas (Scholar e CiteSeer) considerando vários cenários caracterizados por usuários com diferentes níveis de exigências. Especificamente, conduzimos um conjunto de experimentos com artigos provenientes da BDBComp - Biblioteca Digital Brasileira de Computação e da DBLP - Digital Bibliography & Library Project. De acordo com os resultados, Scholar mostrou-se mais eficaz nesta tarefa do que as outras máquinas de busca testadas em todos os cenários estudados. Além disso, nossos experimentos mostraram que estratégias simples para combinação e reordenação fornecem resultados ainda melhores. Nosso estudo também apresenta uma análise do impacto de diferentes fatores na chance de se encontrar o texto completo dos artigos procurados.
Abstract: This dissertation proposes a process that uses results from queries submitted to search engines for finding the URL of the corresponding full-text, or of any relevant related material, for those articles cataloged in a digital library for which this information is missing. We present a comprehensive study of this process in different situations by investigating different query strategies applied to three general purpose search engines (Google, Yahoo!, MSN) and two specialized ones (Scholar and CiteSeer), considering five user scenarios characterized by distinct requirement levels. Specifically, we have conducted a set of experiments focused on articles taken from BDBComp - Brazilian Digital Library of Computing and DBLP - Digital Bibliography & Library Project. According to the results of these experiments, Scholar has shown to be more effective than the other tested search engines for this task in all considered scenarios. Moreover, our experiments show that a simple combination Scholar-Google with a re-ranking strategy provides even better results. Our study also presents an analysis of the impact of different factors on the likelihood of finding the full-text of the searched articles.
Assunto: Recuperação da informação
Bibliotecas digitais
World Wide Web (Sistema de recuperação da informação)
Computação
Sistemas de recuperação da informação
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/RVMR-794QAJ
Data do documento: 26-Mar-2007
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