A Probabilistic Method for Ranking Refinement in Geographic Information Retrieval
Esaú Villatoro-Tello, R. Omar Chavéz-García, Manuel Montes-y-Gómez, Luis Villaseñor-Pineda, Luis Enrique Sucar · RUA, Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante (Universidad de Alicante) · 2010
Resultados recientes en la tarea de Recuperación de Información Geográfica (GIR) indican que los métodos de recuperación de información actuales son efectivos para recuperar documentos relevantes a las consultas geográficas, sin embargo tienen serias dificultades para generar un orden apropiado con los documentos recuperados. Motivado por estos resultados, este trabajo propone un método novedoso para re-ordenar la lista de documentos recuperados por un sistema GIR. El método propuesto está basado en un Campo Aleatorio de Markov (CAM), el cual combina el orden original obtenido por el sistema GIR, la similitud entre documentos, y un enfoque de retroalimentación de relevancia. La combinación de éstas características tiene el propósito de separar los documentos relevantes de los que no lo son y así obtener un orden más apropiado. Se realizaron experimentos con los recursos del foro GeoCLEF. Los resultados obtenidos muestran la viabilidad del método para re-ordenar documentos geográficos y también muestran una mejora en la medida MAP (Mean Average Precision) comparados con el modelo tradicional de espacio vectorial.