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Un algorithme génétique parallèle pour la veille stratégique

Fabien PICAROUGNE , Gilles VENTURINI, Christiane GUINOT

jeudi 22 juin 2006, par anass


Nous présentons dans cet article un algorithme génétique (AG) parallèle qui explore le Web dans le but de trouver des documents pertinents dans le contexte de la veille stratégique. Nous montrons comment le problème de recherche d’information sur Internet peut être modélisé en un problème d’optimisation : Internet est un espace de recherche structuré sous forme de graphe, et une fonction d’évaluation peut être définie à partir de la requête de l’utilisateur. L’AG gère une population de pages Web et décide quelles pages explorer. L’architecture parallèle de GeniMinerII est distribuée sur un réseau local ou sur Internet, chaque client ayant la possibilité de s’enregistrer et de devenir une partie du moteur de recherche. Nous montrons également que l’AG parallèle obtient de meilleurs résultats en comparaison avec un méta moteur de recherche, et qu’il diminue fortement le temps nécessaire à l’obtention des documents. Enfin, les premiers tests réalisés avec des utilisateurs réels montrent le potentiel de ce système et les orientations futures à prendre en compte.

Source :Networks & New Technologies Research group. Auteurs :Fabien PICAROUGNE , Gilles VENTURINI, Christiane GUINOT


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