Supplement of partial ranks to the data fusion

ABSTRACT

In this paper a model for the data fusion is proposed in what the ranks involved can differ in size and in elements. The fusion process allows establishing different weights for each involved rank, making possible to establish levels of importance according to the necessity of each fusion. The model also allows establishing truncate value, with the purpose to relate only the first top k fusion elements. It is also added to this paper, the ranks' supplement definition, with the purpose to consider in a rank the others contributions, whose elements are not present in the first. Experiments with many kinds of ranks are presented, with the purpose to analyze the fusion behavior with the ranks' supplement. With them it is possible to verify that the supplement does not affect the fusion ranks quality, bringing the elements to the top list.Neste artigo, propõe-se um modelo para a fusão de dados no qual os ranks envolvidos podem diferir em tamanho e elementos. O processo de fusão permite estabelecer pesos diferenciados para cada rank envolvido, possibilitando estabelecer níveis de relevância de acordo com a necessidade de cada fusão. O modelo ainda permite que se estabeleça um valor de truncamento, com a finalidade de relacionar apenas os primeiros k elementos da fusão. É introduzido, neste trabalho, a definição de completamento de ranks, com a finalidade de considerar em um rank as contribuições de outro, cujos elementos não estão presentes no primeiro. São apresentados experimentos com vários tipos de ranks, com o objetivo de analisar o comportamento da fusão com o completamento de ranks. Com estes é possível verificar que o completamento não afeta a qualidade da fusão dos ranks, retornando os elementos relevantes no topo da lista.

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INDEX TERMS

Primary Classification:
  H. Information Systems
  H.3 INFORMATION STORAGE AND RETRIEVAL
      H.3.3 Information Search and Retrieval

General Terms:
Experimentation, Human Factors, Measurement, Performance

Keywords:
IR, fusão de dados, recuperação de informação