Modèles Contextuels pour la Recommandation et l'Expansion de Requêtes
Etats de l'art et contributions en Recherche d'Information
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Résumé: La surabondance de l'information et sa large accessibilité à travers le web, ont engendré la diminution de la pertinence et la dégradation de la qualité des résultats retournés par les Systèmes de Recherche d'Information (RI) classiques, qui se caractérisent par un processus d'accès à l'information dépendant seulement de la disponibilité de l'information et des critères de sélection par le contenu. En effet, plus le volume de l'information est grand, plus le nombre de documents renvoyés par le système à l'utilisateur est grand, ce qui le pose face à une surcharge i...
Résumé: La surabondance de l'information et sa large accessibilité à travers le web, ont engendré la diminution de la pertinence et la dégradation de la qualité des résultats retournés par les Systèmes de Recherche d'Information (RI) classiques, qui se caractérisent par un processus d'accès à l'information dépendant seulement de la disponibilité de l'information et des critères de sélection par le contenu. En effet, plus le volume de l'information est grand, plus le nombre de documents renvoyés par le système à l'utilisateur est grand, ce qui le pose face à une surcharge informationnelle qui le désoriente où il doit prendre la charge de sélectionner ce qui est pertinent de ce qui ne l'est pas. En clair, le problème ne réside pas dans l'indisponibilité de l'information mais dans la pertinence des résultats relativement à un contexte d'utilisation spécifique. Afin de rapprocher au mieux la pertinence système de la pertinence utilisateur et répondre au besoin en information de ce dernier d'une façon plus précise, nous proposons dans ce livre des approches innovantes, basées sur des modèles contextuels, pour la recommandation et l'expansion de requêtes.
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