Information Retrieval Model with Query Expansion and User Preference Profile
Understanding the user's search intention enables identifying and extracting the most relevant and personalized search results from the available information, according to the user's needs. This paper proposes an algorithm for relevant information retrieval that combines user preferences p...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Online |
| Language: | eng |
| Published: |
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
2023
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/15208 |
| _version_ | 1801706101566078976 |
|---|---|
| author | Viltres-Sala, Hubert Estrada-Sentí, Vivian Febles-Rodríguez, Juan-Pedro Jiménez-Moya, Gerdys-Ernesto |
| author_facet | Viltres-Sala, Hubert Estrada-Sentí, Vivian Febles-Rodríguez, Juan-Pedro Jiménez-Moya, Gerdys-Ernesto |
| author_sort | Viltres-Sala, Hubert |
| collection | OJS |
| description | Understanding the user's search intention enables identifying and extracting the most relevant and personalized search results from the available information, according to the user's needs. This paper proposes an algorithm for relevant information retrieval that combines user preferences profile and query expansion to get relevant and personalized search results. The information retrieval process is validated using Precision, Recall and Mean Average Precision (MAP) metrics applied to a dataset that contains the standardized documents and preferences profiles. The results allowed us to demonstrate that the algorithm improves the information retrieval process by finding documents with better quality and greater relevance to the users' needs. |
| format | Online |
| id | oai:oai.revistas.uptc.edu.co:article-15208 |
| institution | Revista Facultad de Ingeniería |
| language | eng |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:oai.revistas.uptc.edu.co:article-152082023-09-03T14:46:32Z Information Retrieval Model with Query Expansion and User Preference Profile Modelo para la recuperación de información con expansión de consulta y perfil de preferencia de los usuarios Viltres-Sala, Hubert Estrada-Sentí, Vivian Febles-Rodríguez, Juan-Pedro Jiménez-Moya, Gerdys-Ernesto Personalized information retrieval query expansion user profile semantic annotation Recuperación de información personalizada expansión de consulta perfil de usuario anotación semántica Understanding the user's search intention enables identifying and extracting the most relevant and personalized search results from the available information, according to the user's needs. This paper proposes an algorithm for relevant information retrieval that combines user preferences profile and query expansion to get relevant and personalized search results. The information retrieval process is validated using Precision, Recall and Mean Average Precision (MAP) metrics applied to a dataset that contains the standardized documents and preferences profiles. The results allowed us to demonstrate that the algorithm improves the information retrieval process by finding documents with better quality and greater relevance to the users' needs. Comprender la intención de búsqueda del usuario permite identificar y extraer los resultados de búsqueda más relevantes y personalizados de la información disponible según sus necesidades. En el presente artículo se plantea un algoritmo para la recuperación de información relevante que combina las preferencias del perfil del usuario y la expansión de consulta para obtener resultados de búsqueda relevantes y personalizados. El proceso de recuperación de información se valida mediante las métricas de Precision, Recall y Mean Average Precision (MAP) aplicadas a un conjunto de datos que contiene los documentos estandarizados y los perfiles de preferencias. Los resultados permitieron demostrar que el algoritmo mejora el proceso de recuperación de información al arrojar documentos con mejor calidad y relevancia según las necesidades de los usuarios. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia 2023-05-31 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf text/xml https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/15208 10.19053/01211129.v32.n64.2023.15208 Revista Facultad de Ingeniería; Vol. 32 No. 64 (2023): April-June 2023 (Continuous Publication); e15208 Revista Facultad de Ingeniería; Vol. 32 Núm. 64 (2023): Abril-Junio 2023 (Publicación Continua); e15208 2357-5328 0121-1129 eng https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/15208/12918 https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/15208/13448 Copyright (c) 2023 Hubert Viltres-Sala, Vivian Estrada-Sentí, Juan-Pedro Febles-Rodríguez, Gerdys-Ernesto Jiménez-Moya http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| spellingShingle | Personalized information retrieval query expansion user profile semantic annotation Recuperación de información personalizada expansión de consulta perfil de usuario anotación semántica Viltres-Sala, Hubert Estrada-Sentí, Vivian Febles-Rodríguez, Juan-Pedro Jiménez-Moya, Gerdys-Ernesto Information Retrieval Model with Query Expansion and User Preference Profile |
| title | Information Retrieval Model with Query Expansion and User Preference Profile |
| title_alt | Modelo para la recuperación de información con expansión de consulta y perfil de preferencia de los usuarios |
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| topic | Personalized information retrieval query expansion user profile semantic annotation Recuperación de información personalizada expansión de consulta perfil de usuario anotación semántica |
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