Personalized information retrieval and adaptation to user's context

Résumé : Les informations disponibles sur l'Internet se développent à un rythme tel que bientôt les méthodes de recherche textuelle utilisant la fréquence des termes ne seront plus suffisantes. Un courant de pensée est consacré à la personnalisation de la recherche, à savoir prendre en compte des traits spécifiques et le contexte de l’utilisateur pour répondre à sa requête. Nous pensons que le profil, la communauté, et le contexte de l'utilisateur sont les trois concepts essentiels à envisager pour faire face au problème de la croissance du World Wide Web. La thèse étudie la combinaison de ces trois courants de pensée. Dans la première partie de cette thèse, nous développons un système de recherche d’information personnalisé et collaboratif (appelé PERCIRS), qui utilise les deux premiers concepts (le profil et la communauté). PERCIRS crée une liste classée de documents pertinents, pour la requête q de l'utilisateur U. Cette classification se fait sur la base des documents sélectionnés pour les requêtes semblables à q par les utilisateurs au profil similaire à celui de U. Le choix de la méthode de recherche d’utilisateurs similaires joue un rôle important dans l’efficacité de PER-CIRS. À cette fin, nous avons proposé trois catégories de formules pour calculer la similarité entre deux profils d'utilisateurs: formule fondée sur l'égalité, formule fondée sur la similarité et enfin une formule fondée sur les graphes. Afin de trouver la catégorie optimale, nous avons proposé deux mécanismes d'évaluation: fondés sur les concepts de la catégorisation et de la classification. Ces deux mécanismes s’appuient sur les formules de calcul de profil utilisateur fondées sur les graphes. PERCIRS étant un système de recherche d’information (SRI) personnalisé (en raison de la prise en compte des profils d'utilisateur), il ne peut pas être évalué par des mécanismes d'évaluation tels que Cranfield (par exemple TREC). Par conséquent, dans cette thèse, nous proposons un nouveau mécanisme qui permet de l'évaluer en même temps que les autres SRI classiques tels que BM25 – Okapi. Dans la deuxième partie de ce travail de thèse,, le contexte de l'utilisateur est utilisé pour adapter, aux préférences de l'utilisateur, un document trouvé par PERCIRS. Nous proposons d'adapter physiquement et sémantiquement un document selon le profil de l'utilisateur et selon le profil de contexte. Un mécanisme est également proposé pour naviguer dans des documents adaptés en fonction des préférences de l'utilisateur.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
4301; T. 2008
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01465834
Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Soumis le : lundi 13 février 2017 - 10:43:25
Dernière modification le : mardi 14 février 2017 - 01:10:33

Identifiants

  • HAL Id : hal-01465834, version 1

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Citation

Hassan Naderi. Personalized information retrieval and adaptation to user's context. 4301; T. 2008. <hal-01465834>

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