DataGramaZero

v. 10, n.1, 2009

BDOI: 2009-0000219-00004
DOI: empty

Aplicando Algoritmos Genéticos na Recuperação de Informação

Applying Genetic Algorithms in Information Retrieval

FERNEDA, Edberto.

Resumo
O desenvolvimento dos Algoritmos Genéticos é baseado na teoria evolucionista de Darwin e nas descobertas sobre a reprodução humana e a genética. Este artigo apresenta uma forma de aplicação dos algoritmos genéticos em sistemas recuperação de informação na qual as possíveis representações de um mesmo documento são consideradas um tipo de “código genético” deste documento. As buscas realizadas pelos usuários são consideradas o “meio ambiente” no qual os documentos estão inseridos. Nesse ambiente as diversas representações de um mesmo documento competem entre si na busca de uma descrição mais adequada para o documento. Diversos experimentos têm apresentado resultados prometedores na aplicação de algoritmos genéticos na recuperação de informação na Web.
Palavras-chave: recuperação da informação; algoritmos genéticos; sistema evolutivo

Abstract
The development of Genetic Algorithms is based on Darwin´s evolutionary theory, human reproduction and genetics concepts. This article presents a way of applying genetic algorithms in information retrieval systems where possible representations of a document can be viewed as a kind of "genetic code". Searches conducted by users are seen as the "environment" where the documents are inserted. In this environment, the representations of a document compete with each other in finding a more appropriate description for the document. Experiments have shown promising results in the application of genetic algorithms in Web information retrieval.
Keywords: Information Retrieval; genetic algorithm; evolutionary system; Information retrieval

Referências

  • BENTLET, Peter J. Biologia Digital: como a natureza está transformando nossa tecnologia e nossas vidas. São Paulo: Berkeley Brasil, 2002. 320p.
  • BLAIR, David C. Language and representation in information retrieval. Amsterdam: Elsevier, 1990.
  • CHEN, Yi-Shin; SHAHABI , Cyrus. Automatically Improving the Accuracy of User Profiles with Genetic Algorithm. IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. Cancun, Mexico, Mai.2001
  • CORDON, Oscar; HERRERA-VIEDMA, Enrique.; LOPEZ-PUJALTE, Cristina.; LUQUE, María; ZARCO, Carmen. A Review on the Application of Evolutionary Computation to Information Retrieval. International Journal of Approximate Reasoning, v.34, n.2-3, p.241-264, nov.2003.
  • FERNEDA, Edberto. Recuperação de Informação: estudo sobre a contribuição da Ciência da Computação para a Ciência da Informação. São Paulo, 2003. 147p. Tese (doutorado em Ciência da Informação). Escola de Comunicação e Artes, Universidade de São Paulo.
  • FISHER, Ronald. A. The Genetical Theory of Natural Selection. Oxford: Clarendon Press, 1930.
  • GORDON, Michael. Probabilistic and genetic algorithms for document retrieval. Communications of the ACM, v.31, n.10, p.1208-1218, out.1988.
  • HOLLAND, John H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Michigan: University of Michigan Press, Ann Arbor, 1975.
  • JOHNSON, Steven. Emergência: a dinâmica de rede em formigas, cérebros, cidades e softwares. Rio de Janeiro: Jorge Zahar, 2003. 231p.
  • MARTIN-BAUTISTA, Maria J.; MIRANDA, María-Amparo V.; LARSEN , Henrik L. A Fuzzy Genetic Algorithm Approach to an Adaptive Information Retrieval Agent. Journal of the American Society for Information Science Journal (JASIS) v.50, n.9, p.760-771. jul.1999.
  • MITCHELL, Melaine. An introduction to genetic algorithms. Cambridge: MIT Press, 2002. 209p.
  • RADWAN, Ahmed A. A.; LATEF, Bahgat A. Abdel; ALI, Abdel Mgeid A.; SADEK, Osman A. Using Genetic Algorithm to Improve Information Retrieval Systems. Proceedings of World Academy of Science, Engineering and Technology, v.17, dezembro 2006.
  • SOBRINHO, Antonio Carlos ; GIRARDI, Rosario . Uma Análise das Aplicações dos Algoritmos Genéticos em Sistemas de Acesso à Informação Personalizada. REIC: Revista Eletrônica de Iniciação Científica, v. III, n. IV, p. 1, 2003. Disponível em Acessado em 4/10/2008.
  • VAN RIJSBERGEN, Cornelis J. Information retrieval. London: Butterworths, 1979. 152p.
  • VRAJITORU, Dana. Crossover improvement for the Genetic Algorithm in Information Retrieval. Information Processing and Management, v.34, n.4. p.405-415, 1998.
  • VRAJITORU, Dana. Large Population or Many Generations for Genetic Algorithms? Implications in Information Retrieval. In: Crestani, F., Pasi, G. (eds.): Soft Computing in Information Retrieval: Techniques and Applications. Heidelberg: Physica-Verlag, p.199-222. 2000.
.3.
field ## content
022 ## |a 1517-3801 |l 1517-3801
100 1_ |a FERNEDA, Edberto.
245 10 |a Aplicando Algoritmos Genéticos na Recuperação de Informação |6 idioma pt_BR
246 10 Applying Genetic Algorithms in Information Retrieval |6 idioma en
300 10 |a v. 10, n. 1, 2009
520 3# |a O desenvolvimento dos Algoritmos Genéticos é baseado na teoria evolucionista de Darwin e nas descobertas sobre a reprodução humana e a genética. Este artigo apresenta uma forma de aplicação dos algoritmos genéticos em sistemas recuperação de informação na qual as possíveis representações de um mesmo documento são consideradas um tipo de “código genético” deste documento. As buscas realizadas pelos usuários são consideradas o “meio ambiente” no qual os documentos estão inseridos. Nesse ambiente as diversas representações de um mesmo documento competem entre si na busca de uma descrição mais adequada para o documento. Diversos experimentos têm apresentado resultados prometedores na aplicação de algoritmos genéticos na recuperação de informação na Web. |6 idioma pt_BR
520 3# |a The development of Genetic Algorithms is based on Darwin´s evolutionary theory, human reproduction and genetics concepts. This article presents a way of applying genetic algorithms in information retrieval systems where possible representations of a document can be viewed as a kind of "genetic code". Searches conducted by users are seen as the "environment" where the documents are inserted. In this environment, the representations of a document compete with each other in finding a more appropriate description for the document. Experiments have shown promising results in the application of genetic algorithms in Web information retrieval. |6 idioma en
650 1_ |a genetic algorithm |9 en |6 [ link ]
650 1_ |a evolutionary system |9 en |6 [ link ]
650 1_ |a Information retrieval |9 en |6 [ link ]
650 1_ |a recuperação da informação |9 pt_BR |6 [ link ]
650 1_ |a algoritmos genéticos |9 pt_BR |6 [ link ]
650 1_ |a sistema evolutivo |9 pt_BR |6 [ link ]
773 0# |a Rio de Janeiro |t DataGramaZero |x 1517-3801
856 4# |u http://www.brapci.inf.br/index.php/main/download/7586/469c543ea8eb45661e13d422ba1b0266
856 4# |u http://www.datagramazero.org.br/fev09/Art_04.htm
RDF