Exploitation de signaux sociaux pour estimer la pertinence a priori d'une ressource

Ismail Badache (1) , Mohand Boughanem (1, 2)

1 IRIT-SIG - Systèmes d’Informations Généralisées
2 UT3 - Université Toulouse III - Paul Sabatier

Dans cet article nous proposons une approche de recherche d'information (RI) qui prend en compte le contenu social associé à une ressource pour mesurer sa pertinence a priori vis-à-vis d'une requête. Nous démontrons comment ces caractéristiques, qui sont sous forme d'actions relevant d'activités sociales (signaux sociaux) tels que le nombre de "j'aime" et de "partage", peuvent être combinées pour quantifier des propriétés sociales telles que la popularité et la réputation. Nous proposons de modéliser ces propriétés comme des probabilités a priori que nous intégrons dans un modèle de langue. Nous avons évalué l'efficacité de notre approche sur la collection d'IMDb contenant 32706 documents et leurs caractéristiques sociales collectées sur plusieurs réseaux sociaux. Nos résultats expérimentaux sont très prometteurs et montrent l'intérêt de l'intégration des propriétés sociales dans un modèle de recherche pour améliorer la RI.

Mots clés: Recherche d'information sociale; Signaux sociaux; Propriétés sociales; Modèle de tri; Corrélation; Réseaux sociaux

Domaines: Théorie de l'information [cs.IT]; Recherche d'information [cs.IR]

Ismail Badache, Mohand Boughanem. Exploitation de signaux sociaux pour estimer la pertinence a priori d'une ressource. Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA), Mar 2014, Nancy, France. pp. 163-178. ⟨hal-01113523⟩