Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoContributo in atti di convegno
TitoloPeer-to-Peer clustering of Web-browsing users
Anno di pubblicazione2009
Formato-
Autore/iDazzi P.; Felber P.; Le Bao A.; Leonini L.; Mordacchini M.; Perego R.; Rajman M.; Rivière É.
Affiliazioni autoriCNR-ISTI, Pisa, University of Neuchâtel, EPFL, Svizzera, NTNU, Norway
Autori CNR e affiliazioni
  • PATRIZIO DAZZI
  • MATTEO MORDACCHINI
  • RAFFAELE PEREGO
Lingua/e-
Abstract-
Lingua abstract-
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da-
Pagine a-
Pagine totali-
Rivista-
Numero volume della rivista-
Serie/Collana-
Titolo del volume-
Numero volume della serie/collana-
Curatore/i del volume-
ISBN-
DOI-
Editore-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveH.3 Information Storage and Retrieval, Peer-to-peer, Interest-based clustering, User profiling
Link (URL, URI)-
Titolo convegno/congresso7th Workshop on Large-Scale Distributed Systems for Information Retrieval
Luogo convegno/congressoBoston, USA
Data/e convegno/congresso-
RilevanzaInternazionale
RelazioneContributo
Titolo parallelo-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISTI — Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione "Alessandro Faedo"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ICT.P09.006.001 : Sistemi e algoritmi per Big Data
Progetti Europei-
Allegati

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareComputer Science & Engineering
Area valutazione CIVRScienze matematiche e informatiche
NoteIn: LSDS-IR'09 - 7th Workshop on Large-Scale Distributed Systems for Information Retrieval (Boston, USA, 23 July 2009). Proceedings, vol. 480 pp. 71 - 78. Claudio Lucchese, Gleb Skobeltsyn, Wai Gen Yee (eds.). CEUR-WS, 2009.
Descrizione sintetica del prodottoABSTRACT: For most users, Web-based centralized search engines are the access point to distributed resources such as Web pages, items shared in file sharing-systems, etc. Unfortunately, existing search engines compute their results on the basis of structural information only, e.g., theWeb graph structure or query-document similarity estimations. Users expectations are rarely considered to enhance the subjective relevance of returned results. However, exploiting such information can help search engines satisfy users by tailoring search results. Interestingly, user interests typically follow the clustering property: users who were interested in the same topics in the past are likely to be interested in these same topics also in the future. It follows that search results considered relevant by a user belonging to a group of homogeneous users will likely also be of interest to other users from the same group. In this paper, we propose the architecture of a novel peerto- peer system exploit