Un Metabuscador para la Recuperación de Documentos Similares en la Web
| AUTHOR | Bravo-Marquez Felipe |
| PUBLISHER | Editorial Academica Espanola (06/15/2011) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Recuperar documentos que se parezcan a un documento dado dentro de la Web es un problema que no resuelven los motores de busqueda comerciales. Esto se debe, a que los motores de busqueda estan pensados para resolver necesidades de informacion representadas por pequenos conjuntos de terminos clave. Se define el problema de recuperacion de documentos similares como el proceso en que un usuario ingresa un parrafo a un sistema de informacion y este le retorna los documentos con mayor similitud a este en la Web. Resolver el problema, podria ser de utilidad en contextos como la deteccion de plagio, el analisis de impacto de documentos en la Web y la recuperacion de ideas similares. En este trabajo, el problema se resuelve mediante la generacion probabilistca de consultas, el uso de distintos motores de busqueda y la combinacion de resultados retornados por distintas fuentes. Los documentos recuperados son rankeados por medio de una metrica de similitud basada en la ley de Zipf."
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783844342796
ISBN-10:
3844342796
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Spanish
More Product Details
Page Count:
80
Carton Quantity:
88
Product Dimensions:
6.00 x 0.19 x 9.00 inches
Weight:
0.28 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Information Technology
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Recuperar documentos que se parezcan a un documento dado dentro de la Web es un problema que no resuelven los motores de busqueda comerciales. Esto se debe, a que los motores de busqueda estan pensados para resolver necesidades de informacion representadas por pequenos conjuntos de terminos clave. Se define el problema de recuperacion de documentos similares como el proceso en que un usuario ingresa un parrafo a un sistema de informacion y este le retorna los documentos con mayor similitud a este en la Web. Resolver el problema, podria ser de utilidad en contextos como la deteccion de plagio, el analisis de impacto de documentos en la Web y la recuperacion de ideas similares. En este trabajo, el problema se resuelve mediante la generacion probabilistca de consultas, el uso de distintos motores de busqueda y la combinacion de resultados retornados por distintas fuentes. Los documentos recuperados son rankeados por medio de una metrica de similitud basada en la ley de Zipf."
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