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Analisi, Progetto ed Implementazione di un motore di Ricerca di News, con sperimentazione di tecniche di Ranking ed Opinion Mining

I News Search Engine

Una recente indagine condotta da Nielsen [NetRatings] rivela che una delle più importanti attività svolte a tutt'oggi sulla rete Internet è la ricerca e fruizione di informazioni relative a News pubblicate sul web, costantemente aggiornate da una varietà di NewsPaper online, a livello mondiale: nel mese di Ottobre del 2004 solo negli Stati Uniti sono stati registrati più di 28 milioni di utenti di NewsPaper online! Nello stesso articolo, a testimonianza dell'importanza del Web per la diffusione dell'informazione delle News, Peter Steyn afferma:

"The Internet complements television for news coverage as it provides a different perspective and greater depth of information - statistics, pictures, interactive maps,streaming video, and analyst comments".

L'enorme quantità di notizie disponibili rispecchia la necessità degli utenti di disporre di una pluralità di informazioni e di opinioni differenti, pur se relativamente ad una stessa storia di attualità.

Per questo motivo è emersa l'esigenza di avere a disposizione portali di aggregazione che permettano di consultare la vasta eterogeneità di News disponibile sul web pubblicate dai differenti NewsPaper, e tale esigenza ha portato alla nascita e rapida diffusione dei motori di ricerca di News, tra i quali, a livello commerciale, spiccano nomi quali GoogleNews, con oltre 4000 NewsPaper sottoscritti, Yahoo!News, con oltre 5000 fonti, NewsBot della Microsoft, che fornisce notizie in base a profili personalizzati per utente, e tanti altri [searchEnginesWatch].

Il motore di ricerca di News in assoluto più popolare è Google News[GoogleN], che effettua il monitoring online di oltre 4000 sorgenti, applicando tecniche state-of-the-art per rilevare il topic di una News, clusterizza gli articoli in base alla storia raccontata, raggruppa tali cluster in gruppi di articoli relativi a storie correlate, e classifica ogni evento in categorie predeterminate di più alto livello, scegliendo, in ultimo, un solo articolo di riferimento per ogni cluster da visualizzare, mentre quelli relativi alla stessa storia, ma ad editori diversi, sono selezionabili per la visualizzazione, in base alle proprie preferenze personali.

Riguardo al modo in cui in Google News venga stabilito il grado di ranking da associare alle News, non ci sono informazioni disponibili pubblicamente, e in modo piuttosto generale, in[GoogleNewsFAQ], gli autori di Google News rivelano che le News visualizzate nella loro interfaccia sono selezionate da algoritmi completamente automatici, e il ranking si basa su fattori come la sorgente di pubblicazione della News, la cui importanza è stabilita in base al giudizio collettivo della comunità user, e il grado di interesse della storia trattata, riscontrato nelle News pubblicate precedentemente, senza entrare in merito ai dettagli.

Malgrado l'interesse commerciale per i motori di ricerca di News, a livello di ricerca non sono stati scritti molti articoli scientifici sul tema: NewsInEssence [BEA2001NASFDI] è un sistema di ricerca è catalogazione di clusters di articoli di News; In[REA2004AWNEUT] gli autori propongono un tool per estrarre automaticamente News da siti Web; NewsJunkie [GEA2004NPPNVA] è un sistema che personalizza le News per utente, identificando News aggiornate riguardo alle storie che un particolare utente avesse già consultato precedentemente.

In [G2005TAONSE], A. Gulli, del Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa, presenta un modello architetturale generale per un motore di ricerca di News, descrivendo [VELTHUNE], un motore di ricerca di News accademico sviluppato dal suo gruppo.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Analisi, Progetto ed Implementazione di un motore di Ricerca di News, con sperimentazione di tecniche di Ranking ed Opinion Mining

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Informazioni tesi

  Autore: Marco Leone
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2006-07
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Luigi Laura
Coautore: Daniele Ippoliti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 302

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business intelligence
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