Autor

Igor Avila Pereira

Título para publicação

ARGOfeedback – uma Ferramenta de apoio à decisão para o ARGOsearch

Nota de acesso eletrônico

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O sistema de administração de bibliotecas da FURG, denominado ARGO, permite aos usuários consultar itens disponíveis nas coleções da Universidade. Entretanto, erros de grafia simples podem fazer com que um livro relevante para o usuário não apareça nos resultados de uma consulta, dando a ideia de que tal livro não existe no acervo. Além disso, itens de interesse podem aparecer apenas no final da lista de resultados. Visando solucionar os problemas apresentados pelo ARGO em relação às expectativas dos usuários, foi proposto o projeto ARGOsearch. Este projeto é dividido em diversos componentes dentre os quais se destaca a arquitetura do sistema de recuperação de informação, que pode ser considerada o núcleo do ARGOsearch. A arquitetura define uma série de critérios de relevância utilizados para ordenar as respostas das consultas dos usuários do ARGO, considerando variações de grafia e o perfil do usuário. Ela utiliza informações de contexto implícito coletadas automaticamente do sistema acadêmico. Depois de implementar a arquitetura em trabalho prévio, novas questões de pesquisa surgiram: Qual o melhor limiar de similaridade para uma determinada consulta? Qual o melhor peso para cada critério de relevância utilizado? Quantos e quais os critérios de relevância são necessários para recuperar a informação desejada? Visando auxiliar o especialista a responder essas questões foi proposto o ARGOfeedback, um sistema de apoio à decisão baseado em indicadores visuais para o ARGOsearch. O sistema proposto simula o comportamento de um conjunto de consultas do usuário, calculando a posição do ranking que cada obra retornada obteria caso outros valores de pesos para os critérios de relevância fossem utilizados. Os resultados dessas simulações são apresentados de forma gráfica através de indicadores visuais, auxiliando o especialista no processo de escolha de valores adequados para os pesos. Além disso, o especialista pode podar algum critério de relevância que prejudique a ordenação dos documentos ou que seja computacionalmente muito custoso. Também é possível simular diferentes limiares de similaridade, aumentando a abrangência dos resultados.