O documento discute como a inteligência artificial está sendo aplicada em sistemas de busca na web para melhorar a experiência do usuário. Ele explica como a web é heterogênea e dinâmica e como a IA pode ajudar as pessoas a diminuírem a sobrecarga de informações. Também apresenta técnicas de IA como data mining, text mining e web mining que podem ser usadas para melhorar as buscas.

1. z
Inteligência Artificial
e os Sistemas de
Busca na Web
Aluno: Guilherme F. Silva Vidigal
Universidade Federal de
Uberlândia
FACOM – Faculdade de
Computação
Sistemas de Informação –
Inteligência Artificial
Profª Fernanda Maria Santos
Março de 2022

2. z
Introdução
 A World Wide Web é uma coleção heterogênea de documentos distribuídos, inter-
relacionados, estruturados, semiestruturados e não-estruturados, contendo textos, imagens
e sons (Yao et al, 2001). Garofalakis e outros (1999) previu que a maior parte do
conhecimento humano estaria disponível na Web em 10 anos.
 Sobrecarga de informações.
 Transações Online.
 Tais problemas evidenciam a necessidade de mecanismos para auxílio às pessoas em
processos de busca de informações ou conhecimento

3. z
Introdução
 Sistemas Inteligentes.
 Web Inteligence (WI).
 Analise de logs.
 Ecommerce e compras online.

4. z
Dados coletados
 Banco de dados,
 Servidores Web,
 Clientes Web,
 Servidores proxy.

5. z
Técnicas de IA para Buscas e
conhecimento
 Data Mining.
 Text Mining ou Descoberta de Conhecimento em Textos.
 Web Mining
 Interfaces Inteligentes e Cooperativas.
 Agentes Inteligentes.
 Integração Inteligente de Informações.
 Semântica da Web.

6. z
Aplicações
 Marketing e Merchandising
 Suporte ao Usuário
 Personalização
 Busca de informações
 Inteligência Competitiva
 Gerência de redes e sites

7. z
Desafios Futuros
 Adequação a novas tecnologias.
 Preparação e seleção de dados para mineração.
 Identificar usuário e seus dados.
 Descoberta de fenômenos (Phenomenal Data Mining).
 Integração dos vários tipos de mineração.
 Mineração de conteúdo
 Privacidade e descoberta de intenções.

8. z
Conclusão
 A Web é caótica e dinâmica (Etzioni, 1996). Sua estrutura e linguagem são
as mais variadas possíveis. Tal complexidade e a falta de organização
formal levam inevitavelmente à necessidade de mecanismos automáticos e
inteligentes que ajudem pessoas a diminuírem a sobrecarga de
informações (information overload) e a se comunicarem de forma mais
eficaz e eficiente.
 A área de Web Intelligence (WI) está impulsionando o desenvolvimento de
tecnologias que tenham estas finalidades. Há ainda muito a ser feito para
transformar a Web em uma rede inteligente.
 Os algoritmos de recomendação do consumidor estão cada vez mais sendo
utilizados por empresas para fidelizar seus clientes e saber exatamente
sobre o perfil de cada um.

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Referencias Bibliográficas
 https://www.smarthint.co/busca-inteligente-ecommerce/
 https://canaltech.com.br/internet/em-busca-da-busca-perfeita-google-refina-mecanismo-de-
pesquisa-com-muita-ia-173120/
 https://www.onflag.com.br/inteligencia-artificial/inteligencia-artificial-nos-motores-de-busca
 https://www.udemy.com/course/inteligencia-artificial-algoritmos-inteligentes-de-busca/
 https://blog.saninternet.com/google-rankbrain
 https://exame.com/tecnologia/google-deixa-servico-de-busca-com-a-inteligencia-artificial/
 https://canaltech.com.br/mercado/google-usa-inteligencia-artificial-para-entender-buscas-
complicadas-51557/
 https://www.meioemensagem.com.br/home/midia/2019/10/28/busca-do-google-integra-ia-para-
entender-linguagem.html