Index compression for information retrieval systems

• Autores: Roi Blanco González
• Directores de la Tesis: Álvaro Barreiro García (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidade da Coruña ( España ) en 2008
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Amparo Alonso Betanzos (presid.) , David Enrique Losada Carril (secret.) , Ricardo Baeza Yates (voc.) , Fabio Crestani (voc.) , Fabrizio Silvestri (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUC
• Resumen

  • Dada la creciente cantidad de información disponible hoy en día, existe una clara necesidad de sistemas de Recuperación de Información (RI) que sean capaces de procesar esa información de una manera efectiva y eficiente, En este contexto, eficiente significa cantidad de tiempo y espacio requeridos para procesar datos, mientras que efectivo significa identificar de una manera precisa qué información es relevante para el usuario y cual no lo es. Tradicionalmente, eficiencia y efectividad se encuentran en polos opuestos - lo que es beneficioso para la eficiencia, normalmente perjudica la efectividad y viceversa - así que un reto para los sistemas de RI es encontrar un compromiso adecuado entre el procesamiento efectivo y eficiente de los datos.

    Esta tesis investiga el problema de la eficiencia de los sistemas de RI. Sugiere diferentes estrategias novedosas que pueden permitir la reducción de los índices de los sistemas de RI, enmarcadas dentro da las técnicas conocidas como compresión de índices. El índice es la estructura de datos que almacena la información utilizada en el proceso de recuperación. Se presentan dos aproximaciones diferentes para la compresión de los índices, referidas como reordenación de documentos y pruneado estático del índice. Ambas aproximaciones explotan características de colecciones de documentos para reducir el tamaño final de los índices, mediante la reasignación de los identificadores de los documentos de la colección o bien descartando selectivamente la información que es "menos relevante" para el proceso de recuperación.

    Las estrategias de compresión propuestas en este tesis se pueden agrupar en dos categorías: (i) estrategias que extienden el estado del arte en la eficiencia de una manera novedosa y (ii) estrategias derivadas de propiedades relacionadas con los principios de la efectividad en los sistemas de RI; estas estrategias son novedosas porque son derivadas desde principios de la efectividad como contraposición a los de la eficiencia, e porque revelan como la eficiencia y la efectividad pueden ser combinadas de una manera efectiva para la recuperación de información.

    Las contribuciones de esta tesis abarcan la elaboración de técnicas del estado del arte en compresión de índices y también en la derivación de técnicas de compresión basadas en fundamentos teóricos derivados de los principios de la efectividad de los sistemas de RI. Todas estas técnicas han sido evaluadas extensamente con numerosos experimentos que involucran conjuntos de datos y técnicas de referencia bien establecidas en el campo, las cuales permiten una comparación directa con el estado del arte. Finalmente, la optimalidad de las aproximaciones presentadas es tratada desde una perspectiva teórica.