Preferencias del usuario, categorización de consultas y documentos, tres variables importantes en el cálculo de relevancia / User preferences, query and document categorization, three important variables in relevance calculation

ABSTRACT

The quality of an information retrieval system depends largely on the satisfaction degree of users with the results obtained when executing a query, so it is essential to design processes that store the preferences patterns of each of them and vary the way in which the results are shown taking into account the specific characteristics of each user. The objective of this article was to present an algorithm for calculating the relevance of the documents provided to users, which used the variables the user's search profile, the category of the documents and the category of the query as parameters, to customize the results provided by the search engine to the users. In addition, it used as impulse factors the degree of predominance of a search category in the user's profile and the categories to which the document belongs. To validate the algorithm, precision and recall metrics were applied to check that the results obtained are relevant to users(AU)

RESUMEN

La calidad de un sistema de recuperación de información depende en gran medida del grado de satisfacción de los usuarios en cuanto a los resultados obtenidos al realizar una consulta. Para obtener resultados de búsquedas relevantes es esencial diseñar procesos que almacenen los patrones de preferencias de cada usuario. Este estudio tuvo como objetivo presentar un algoritmo para el cálculo de la relevancia de los documentos brindados. El algoritmo utilizó como parámetros las siguientes variables perfil de búsqueda del usuario, categoría de los documentos y categoría de la consulta para personalizar los resultados brindados mediante el motor de búsqueda. Además, utilizó como factores de impulso el grado de predominio de una categoría de búsqueda en el perfil del usuario y en las categorías a las que pertenece el documento. Para la validación del modelo se aplicaron las métricas de precisión y exhaustividad que permitieron comprobar que los resultados obtenidos son relevantes para los consumidores de la información(AU)