Curso de Pós-graduação em Ciência da Computação
Recuperação de Informação - Máquinas de Busca na Web (DCC923)

Última alteração: 07 de Fevereiro de 2012

1º semestre de 2012
Carga horária: 60 horas
Pré-requisito para a disciplina: Algoritmos e Estruturas de Dados III
Horario : Segunda: 09:25 - 11:05, Quarta: 09:25 - 11:05
Professores: Berthier Ribeiro-Neto e Nivio Ziviani
Monitor: Marco Tulio Ribeiro

Introdução

Recuperação de Informação (RI) é a atividade de recuperar itens de informação armazenados em um meio que possa ser acessado por computador. Um item de informação é geralmente constituído de texto (tais como documentos diversos, páginas Web, livros, etc.), embora possa conter outros tipos de dados tais como fotografias, gráficos e figuras. RI lida com a representação, armazenamento, organização e acesso a itens de informação. A representação e organização dos itens de informação deve prover ao usuário acesso facilitado à informação de seu interesse.

A área de RI cresceu muito em importância com a introdução da Web. A despeito de seu sucesso, a Web introduziu uma série de problemas por si mesma. De fato, encontrar informação util na Web é frequentemente uma tarefa tediosa e difícil. A maior dificuldade é a ausência de um modelo de dados claramente definido. Isto implica que a semântica e a estrutura dos dados é frequentemente mal definida e de baixa qualidade. Tais dificuldades tem atraído a atenção para a área de RI e suas técnicas como soluções promissoras.

O principal objetivo da disciplina é estudar algoritmos e estruturas de dados para sistemas de busca e de recomendação na Web. Uma máquina de busca localiza documentos a partir das necessidades de informação colocadas pelo usuário, por meio de uma consulta formal. Em máquinas de busca, essa necessidade de informação deve primeiro ser traduzida em termos de um conjunto de palavras chave que são então usados na formulação de uma consulta. Dada a consulta do usuário, o objetivo maior de uma máquina de busca é obter informação que é útil ou relevante para o usuário. Um sistema para recomendação na Web visa surpreender o usuário recomendando itens escolhidos com base no perfil do usuário. O perfil do usuário pode ser inferido pelo sistema ou fornecido pelo usuário. Um sistema de recomendaçáo deve ser capaz de identificar o melhor casamento entre o interesse do usuário e itens disponíveis.

Objetivos Específicos da Disciplina

O objetivo principal da disciplina é investigar o projeto e implementação de técnicas e ferramentas que possibilitem o desenvolvimento de máquinas de busca para a WWW. Ao final do curso o aluno deverá conhecer em profundidade os principais componentes de uma máquina de busca para documentos Web. Além disso, são estudados tópicos adicionais tais como classificação de textos e algoritmos utilizados em sistemas de recomendação.

A disciplina terá três objetivos principais:

• Estudar os coletores de páginas Web.
• Estudar técnicas para geração de um índice para coleções de documentos web.
• Estudo e implementação dos principais modelos de recuperação de informação disponíveis na literatura. Esses modelos correspondem as estratégias de ranking implementadas pelas máquinas de busca.

Cada aluno terá que construir protótipos de dois dos três principais componentes de uma máquina de busca para a Web: indexador e processador de consultas. A partir de um conjunto de páginas coletadas da Web deverá ser criado um índice para ser utilizado pelo processador de consultas.

Programa

1. Coleta: arquitetura de um coletor de páginas web, principais problemas envolvidos.
2. Indexação: Arquivos invertidos e listas invertidas, compressão de textos, compressão de listas invertidas.
3. Modelagem: Modelos de RI, modelos clássicos de RI (booleano, vetorial e probabilístico), BM25, language meodels, generalized vector space model, set-based model.
4. Relevance Feedback: Vector model, clicks, local analysis.
5. Avaliação da Recuperação: Precisão e revocação, coleções de referência, paradigma de Cranfield, bpref, Kendall-Tau, crowdsourcing, clickthrough data.
6. Consultas: Consultas lógicas, consultas ordenadas por relevância, estruturas de acesso ao vocabulário, busca sequencial no vocabulário, busca exata e aproximada.
7. Calssification: machine learning, unsupervised and supervised algorithms, feature selection, evaluation metrics.
8. Properties of documents: Modeling natural languages, elimination of stopwords, keyword selection, taxonomies, compression.
9. Sistemas de recomendação: definição do problema; algoritmos: colaborativos, baseados em conteúdo e híbridos; exemplos de algoritmos.

Bibliografia Básica

• Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribeiro-Neto: Modern Information Retrieval, Addison Wesley, 2011, 913 pages, Second edition.
• Ian H. Witten, Alistair Moffat e Timothy C. Bell: Managing Gigabytes: Compressing and Indexing Documents and Images, Morgan Kaufmann Publishers, 1999, second edition.
• Artigos técnicos especializados que serão fornecidos mais adiante.
• Principais conferências e periódicos:
• World Wide Web Conference, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009.
• Recommender systems, recommender-systems-survey-2005.
• ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval
• ACM RecSys Conference on Recommender Systems
• String processing and Information Retrieval (SPIRE)
• ACM CIKM Information and Knowledge Management
• Conferências de bancos de dados: por ex. Very Large Data Bases (VLDB), SIGMOD
• ACM Transactions on Information Systems (TOIS)
• Journal of the American Society for Information Science and Technology (JASIST)
• IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
• Information Management and Processing
• Information Retrieval
• World Wide Web Journal (w3j.com)

Avaliação da Aprendizagem

Os alunos serão avaliados por meio de:

• Construção dos principais componentes de uma máquina de busca na web: indexador e processador de consultas. Cada alunos deve indexar páginas da Web e permitir que consultas sejam submetidas para a máquina de busca.
• Duas provas
• Seminários em sala de aula.

Acesso a Bibliotecas Online

Mais instruções no site www.biblioteca.icex.ufmg.br seguindo a opç ao Sites de Pesquisa dentro de links (ou com a bibliotecária).

• Portal Periódicos da CAPES (permite acesso a várias bibliotecas, inclusive a todo IEEE, a partir de qualquer endereço da UFMG, podendo ser acessado via site da biblioteca do ICEx (www.biblioteca.icex.ufmg.br)
• ACM: acesso a todas as publicações e conferências, de qualquer máquina do DCC/UFMG (www.acm.org/dl)
• Computer Science Bibliography, permite busca por autor, titulo de papers em geral (www.acm.org/sigs/sigmod/dblp/db/)
• IEEE: acesso a vários títulos da biblioteca online (www.computer.org), acesso via portal Periódicos da CAPES permite um acesso de cada vez, pegar senha com a bibliotecária
• Web of Science: contém informação bibliográfica de três bancos de dados: Science Citation Index Expanded, Social Science Citation Index, Arts and Humanities Citation Index (www.webofscience.fapesp.br)
• USENIX: Advanced Computing Systems Association (www.usenix.org), pegar senha com a bibliotecária
• Mathscinet (www.ams.org/mathscinet): acesso aos banco de dados Association Mathematical Society com cobertura nas áreas de matemática e computação, podendo ser acessado via site da biblioteca do ICEx (www.biblioteca.icex.ufmg.br)

Links úteis

1. Codigo para ser usado no TP1
2. Search Engines Information Retrieval in Practice
3. Information Retrieval Resources
4. High Performance Index and Query Evaluation for IR
• Justin Zobel
• Alistair Moffat
5. Programa para geração de curvas revocação vs. precisão

Aulas, Slides e TPs (calendário tentativo: pode mudar)

Aula	Mês	Dia	Assunto	Referência	TPs
01	Mar	05	Apres (Berthier e Nivio)	MIR Chap1, CursoRI
02		07	Basic concepts, term weighting (Berthier)	MIR Chap3
03		12	Vector and probabilistic models (Berthier)	MIR Chap3
04		14	Indexing (Nivio)	Indexing	TP1 (E)
05		19	Indexing (Nivio)	Vocabulario
06		21	Vector and probabilistic models (Berthier)	MIR Chap3
07		26	Index Compression (Nivio)	Index compression
08		28	Set-based, generalized vector model, BM25, language models (Berthier)	MIR Chap3
09	Abr	02	TP1 (Marco Tulio)
10		04	Retrieval evaluation (Berthier)	MIR Chap4
11		09	Text compression (Nivio)	Text compression, Z8.2, MIR Chap6
11		11	Retrieval evaluation (Berthier)	MIR Chap4
12		16	Query processing (Nivio)	Querying	TP2 (E)
13		18	Query processing (Nivio)	Querying
14		23	Retrieval evaluation (Berthier)	MIR Chap4
15		25	Prova 1
16		30	Text classification (Berthier)	MIR Chap8
17	Mai	02	Text classification (Berthier)	MIR Chap8
18		07	Parallel and distributed processing (Berthier)	MIR Chap10
19		09	Parallel and distributed processing (Berthier)	MIR Chap10
20		14	Crawling (Nivio)	Olston-najork-2010 Crawling, MIR Chap12,
21		16	Crawling (Nivio)	Olston-najork-2010 Crawling, SPIRE11
22		28	Pagerank (Nivio)	Paper, Pagerank, MIR Chap11	TP3 (E)
23		04	Text classification (Berthier)	MIR Chap8
24		06	Text classification (Berthier)	MIR Chap8
25		11	Recommender systems (Nivio)	RecSys
26		13	Recommender systems (Nivio)	RecSys
27		18	Seminarios 1 e 2	Lista de seminarios
28		20	Seminarios 3 e 4	Lista de seminarios
29		25	Seminarios 5 e 6	Lista de seminarios
30		27	Seminarios 7 e 8	Lista de seminarios
31	Jul	04	Prova 2