Agregação Não Supervisionada de Rankings para Redução de Cold-Start em Recuperação Multimodal de Imagens - da Silva, Wanderson Bezerra; Calumby, Rodrigo Tripodi (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2019)
Em sistemas de recuperação de imagens por conteúdo, a técnica de realimentação de relevância visa permitir ao usuário exprimir a sua necessidade de busca sem conhecer propriedades de baixo nível das imagens. Para o bom funcionamento desta técnica, o conjunto de resultados anterior à primeira interação do usuário deve apresentar resultados relevantes. Para atenuar o problema de cold-start e aprimorar o conjunto inicial de resultados, neste trabalho realizou-se uma avaliação experimental de métodos de agregação de rankings para combinar resultados obtidos a partir de diferentes critérios de ranqueamento de imagens. Resultados considerando diferentes modalidades de características indicam eficácia promissora em relação aos baselines.