Analyse de la robustesse des algorithmes de méta-recherche discriminante

Huyen-Trang Vu 1 Patrick Gallinari 1
1 MALIRE - Machine Learning and Information Retrieval
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Résumé : Cet article examine la sensibilité de quatre moteurs de méta-recherche à différents facteurs et contextes d’utilisation. L’accent de l’étude est mis sur les méta-moteurs capables d’apprendre à partir d’exemples. L’apport original de notre travail consiste en une exploration systématique sur des corpus de grande taille des performances et du comportement des méthodes d’apprentissage pour la méta-recherche. D’abord, nous nous intéressons au choix de la représentation des attributs (les scores renvoyés par les moteurs de base). Nous examinons ensuite la performance des méta-moteurs sur différents types de requêtes de test. Nous présentons des expériences montrant l’influence des propriétés et du nombre des données d’apprentissage sur la performance finale sur les données de test. Enfin, nous donnons des résultats préliminaires sur la possibilité de sélectionner des requêtes par apprentissage actif. Toutes ces expériences démontrent que l’apprentissage supervisé de fonctions d’ordonnancement est particulièrement efficace pour la méta-recherche et offre des performances uniformément meilleures que celles obtenues par les moteurs individuels et les heuristiques de combinaison. Ces méthodes sont de plus robustes à des facteurs comme le codage des résultats des moteurs de base et la variabilité de la base d’apprentissage.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01301557
Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Tuesday, April 12, 2016 - 2:25:42 PM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 1:09:12 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01301557, version 1

Citation

Huyen-Trang Vu, Patrick Gallinari. Analyse de la robustesse des algorithmes de méta-recherche discriminante. Conference en Recherche d'information et Applications, CORIA'08, Mar 2008, Trégastel, France. pp.87-102. ⟨hal-01301557⟩

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