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Expansion de requêtes par apprentissage dans un assistant pour la recherche d’information

J.C. Bottraud, G. Bisson, M.F. Bruandet

vendredi 17 novembre 2006, par anass


Les moteurs de recherche actuels (Google, Teoma, …) travaillent à partir de bases d’index de grande taille, généralement construites à l’aide de robots accédant aux documents publiés sur le Web. Or malgré une amélioration constante des processus d’indexation et de recherche, les résultats fournis sont parfois difficiles à utiliser, pour plusieurs raisons

Pour surmonter ces problèmes, différents auteurs proposent de mettre en place un « assistant » s’exécutant sur la machine de l’utilisateur et qui joue le rôle de médiateur entre celui-ci et le moteur de recherche. Cependant, l’acceptation d’un tel système dépend à la fois de son efficacité intrinsèque ainsi que de sa faculté à ne pas augmenter la charge de travail de l’utilisateur.

Nous proposons ici un système correspondant à une extension du système AIRA et doté des caractéristiques suivantes :

- Il construit un modèle (ou « profil ») de l’utilisateur en analysant et classifiant une collection de documents ou de références gérées par celui-ci.

- Lors des recherches d’information, il identifie un contexte à partir de la requête de l’utilisateur et du profil utilisateur.

En utilisant ce contexte, il combine ensuite une augmentation de la requête de l’utilisateur, pour élargir le périmètre exploré sur le web, et un filtrage des résultats obtenus champ.

Source :MRIM.Auteurs :J.C. Bottraud, G. Bisson, M.F. Bruandet


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