Prise en compte du contexte utilisateur pour améliorer la recherche d'information : Application au corpus 20 Newsgroups
Résumé
L'accès à une information pertinente, adaptée aux besoins et au contexte de l'utilisateur, est un véritable défi pour la communauté de la recherche d'information (RI). Les systèmes de recherche d'information (SRI) classiques ne prennent pas en compte les facteurs contextuels dans le processus d'appariement et/ou dans la phase de classement des résultats. Ils s'intéressent plutôt aux métriques de pondération et aux formules de calcul de similarité entre les termes de la requête utilisateur et ceux des documents du corpus. Dans cet article, nous proposons une approche de RI qui prend en compte à la fois les paramètres contextuels et les centres d'intérêts de l'utilisateur obtenus par un processus de segmentation thématique des documents. Ainsi, nous proposons une adaptation de la formule TF-IDF pour considérer les unités thématiques, représentées sous forme de fragments de texte, lors de la phase de représentation et de classification des documents . Nos expérimentations réalisées sur le corpus 20 Newsgroups montrent une nette amélioration des taux de précision par rapport aux SRI classiques qui ne considèrent pas les facteurs contextuels.