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Modelo Semántico de Expansión de Consultas para la Búsqueda Web (MSEC)

2013; Industrial University of Santander; Volume: 11; Issue: 1 Linguagem: Espanhol

2145-8456

Miguel Ángel Niño Zambrano, Iván Darío López Gómez, Carlos Adrian Andrade, Carlos Cobos, Ramón Fabregat Gesa,

Semantic Web and Ontologies

Query Expansion Semantic Model for Web Search (MSEC) RESUMEN Internet se ha convertido en el mayor repositorio de conocimiento humano y la cantidad de informacion almacenada crece cada dia mas. Esto ultimo repercute en el bajo nivel de precision que reportan los sistemas de busqueda Web respecto a los documentos que son recuperados para el usuario. Para enfrentar este problema, una de las estrategias utilizadas es la recuperacion personalizada de recursos. Actualmente existen varios proyectos que proponen metodos semanticos para aumentar la relevancia de las busquedas, a traves del uso de ontologias, procesamiento de lenguaje natural, sistemas basados en conocimiento, lenguajes de especificacion de consultas y perfil de usuario, entre otras. Los resultados generalmente son mejores que los obtenidos por buscadores que no usan estas tecnicas. Sin embargo, el costo que se paga por estas mejoras en precision se centra en el uso de algoritmos mas complejos en implementacion y que consumen mas recursos computacionales. Este articulo describe un modelo semantico de expansion de consultas denominado MSEC, el cual esta basado principalmente en el concepto de similitud semantica a partir de Ontologias de dominio y en el uso del perfil de usuario para personalizar las busquedas y asi mejorar la precision de las mismas. Para evaluar el modelo propuesto se creo un prototipo software. Los resultados experimentales preliminares muestran una mejora respecto al enfoque tradicional de busqueda. Finalmente se comparo con el mejor buscador semantico del estado del arte, llamado GoPubMed para la coleccion MEDLINE. PALABRAS CLAVE. Busqueda Web, Expansion de Consulta, Ontologias de Dominio, Perfiles de Usuario, Similitud Semantica. ABSTRACT Internet has become the largest repository of human knowledge, and the amount of stored information increases day by day. This increase of information affects the levels of precision reported by Web search engines regarding documents retrieved for the user. One strategy being used to address this problem is a focus on a personalized resource recovery. Several projects currently offer semantic methods for improving the relevance of search results through the use of ontologies, natural language processing, knowledge based systems, query specification languages, and user profile, among others. Results are generally better than for web search engines that do not use these techniques. However, the high cost of these improvements in precision relate to use of more complex algorithms in carrying out the search and which are more wasteful of computational resources. This article describes a semantic query expansion model called MSEC, which is based mostly on the concept of semantic similarity, starting from domain ontologies and on the use of user profile in order to customize user searches so to improve their precision. In order to evaluate the proposed model, a software prototype was created. Preliminary experimental results show an improvement compared to the traditional web search approach. Finally the model was compared against the best state of the art semantic search engine, called GoPubMed, for the MEDLINE collection. KEYWORDS. Web Search, Query Expansion, Domain Ontologies, User Profiles, Semantic Similarity.