Recherche d’information multicritères
No Thumbnail Available
Date
2014
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
La problématique abordée dans cette thèse se situe dans le cadre de la recherche
d’information contextuelle et elle vise à contribuer dans l’amélioration des résultats de
recherche. Ceci, à travers la considération de plusieurs dimensions de contexte pouvant
affecter le comportement de recherche de l’utilisateur du Web.
Le contexte de recherche peut inclure plusieurs dimensions telles que le temps, le lieu,
l'historique de navigation, la tâche en cours, etc. Dans le domaine de la recherche
d'information, il a pris une part de recherche importante visant à améliorer la pertinence
des résultats de recherche qui est le même objectif de ce travail de thèse. Dans ce cadre,
nous proposons de combiner plusieurs dimensions contextuelles qui sont le temps,
l’évènement pouvant influé la recherche et l’activité de navigation récente de
l'utilisateur dans le but d'identifier automatiquement le domaine cible et récupérer ainsi
un contenu pertinent qui correspond à ce que l’utilisateur attend de recevoir sans exiger
son implication explicite.
À cette fin, la première partie du travail consiste à proposer un modèle contextuel de
l’utilisateur qui doit identifier son besoin informationnel à partir de ce qu'il a recherché
récemment tenant compte de l’évènement affectant la recherche.
Après cela, une approche d'expansion de requête est proposée pour suggérer des mots clés pertinents et aider l'utilisateur à mieux exprimer son besoin de recherche et lui
rapprocher ainsi de l’information désirée. Les résultats expérimentaux sont
encourageants et suggèrent que l’emploi des dimensions contextuelles considérées peut
contribuer à l'amélioration de la recherche sur le Web.