Um modelo de fusão de rankings baseado em análise de preferência

Abstract

O crescente volume de informações disponíveis na rede mundial de computadores, gera a necessidade do uso de ferramentas que sejam capazes de localizá-las e ordenálas, de forma cada vez mais precisa e que demandem cada vez menos recursos computacionais. Esta necessidade tem motivado pesquisadores a estudar e desenvolver modelos e técnicas que atendam esta demanda. Estudos recentes têm sinalizado que utilizar vários ordenamentos (rankings) previamente montados possibilita o retorno e ordenação de objetos de qualquer natureza com mais eficiência, principalmente pelo fato de haver uma redução no custo da busca pela informação. Este processo, conhecido como fusão de rankings, permite que se obtenha um ordenamento com base na opinião de diversos juízes (critérios), o que possibilita considerar um grande número de fontes, tanto geradas automaticamente como por especialistas. Entretanto os modelos propostos até então tem apresentado várias limitações na sua aplicação: desde a quantidade de rankings envolvidos até, principalmente, a utilização de rankings parciais. A proposta desta dissertação é apresentar um modelo de fusão de rankings que busca estabelecer um consenso entre as opiniões (rankings) dos diferentes juízes envolvidos, considerando distintos graus de relevância ou importância entre eles. A base desta proposta está na Análise de Preferência, um conjunto de técnicas que permite o tratamento da multidimensionalidade dos dados envolvidos. Ao ser testado em uma aplicação real, o modelo mostrou conseguir suprir algumas limitações apresentadas em outras abordagens, bem como apresentou resultados similares aos das aplicações originais. Esta pesquisa, ainda contribui, com a especificação de um sistema Web baseado em tecnologias open source, o qual permite que qualquer pessoa possa realizar a fusão de rankings.

The growing volume of available information on the web creates the need to use tools that are capable of retrieve and ordering this information, ever more precise and using less computer resources. This need has motivated researchers to study and develop models and techniques that solve this problem. Recent studies have indicated that use multiple rankings previously mounted makes possible the return and sorting of the objects of any kind with more efficiency, mainly because there is a reduction in the cost of searching for information. This process, called ranking fusion, provide a ranking based on the opinion of several judges (criteria), considering a large number of sources, both generated automatically and also by specialists. However the proposed models have shown severe limitations in its application: from the amount involved rankings to the use of partial rankings. The proposal of this dissertation is to show a model of ranking fusion that seeks to establish a consensus between the judgement (rankings) of the various judges involved, considering different degrees of relevance or importance among them. The baseline of this proposal is the Preference Analysis, a set of techniques that allows the treatment of multidimensional data handling. During tests in a real application, the model supplied some limitations presented by other approaches, and presented results similar to the original applications. Additionally, this research contributes with the specification of a web system based on open-sources technologies, enabling the realization of fusion rankings by anyone.