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dc.contributor.author
Cecchini, Rocío Luján
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dc.contributor.author
Lorenzetti, Carlos Martin
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dc.contributor.author
Maguitman, Ana Gabriela
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dc.contributor.author
Ponzoni, Ignacio
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dc.date.available
2019-11-15T02:16:08Z
dc.date.issued
2018-08
dc.identifier.citation
Cecchini, Rocío Luján; Lorenzetti, Carlos Martin; Maguitman, Ana Gabriela; Ponzoni, Ignacio; Topic relevance and diversity in information retrieval from large datasets: A multi-objective evolutionary algorithm approach; Elsevier Science; Applied Soft Computing; 69; 8-2018; 749-770
dc.identifier.issn
1568-4946
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/89021
dc.description.abstract
Enabling effective information search is an increasing problem, as technology enhances the ability to publish information rapidly, and large quantities of information are instantly available for retrieval. In this scenario, topical search is the process of searching for material that is relevant to a given topic. Multi-objective Evolutionary Algorithms have demonstrated great potential for addressing the topical search problem in very large datasets. In an evolutionary approach to topical search, a population of queries is automatically generated from a given topic, and the population of queries then evolves towards successively better candidate queries. Despite the promise of this approach, previous studies have revealed a common genotypic phenomenon: throughout evolution, the population tends to converge to almost identical sets of terms. This situation reduces the solution set to a few queries and leads to the exploration of a very limited region of the search space, which constitutes a limitation when users require different options from a topical search tool. This paper proposes and evaluates strategies to favor diversity in evolutionary topical search. These strategies rely on novel fitness functions, different parameterization for the crossover and mutation rates, and the use of multiple populations to favor diversity preservation. Experimental results conducted using these strategies in combination with the NSGA-II algorithm on a dataset consisting of more than 350,000 labeled web pages indicate that the proposed strategies show great promise for searching very large datasets, by helping to achieve query and search result diversity without giving up precision.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
DIVERSITY PRESERVATION
dc.subject
INFORMATION RETRIEVAL
dc.subject
QUERY REFORMULATION
dc.subject
TOPIC MODELING
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Topic relevance and diversity in information retrieval from large datasets: A multi-objective evolutionary algorithm approach
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2019-10-22T17:27:51Z
dc.journal.volume
69
dc.journal.pagination
749-770
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Cecchini, Rocío Luján. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Lorenzetti, Carlos Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Maguitman, Ana Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ponzoni, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.journal.title
Applied Soft Computing
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494617306798
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2017.11.016
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