Résumé

Les moteurs de recherche communs exploitent le contenu des documents qu’ils indexent. Or, les internautes créent également des données explicites (tags, annotations, commentaires, notes, données de géoréférencement, etc.) et implicites (clics, logs, etc.) qu’il semble utile de prendre en compte pour améliorer l’indexation. Nos travaux concernent actuellement deux problématiques. Premièrement, comment analyser les bookmarks sociaux pour en extraire les centres d’intérêts des individus et leurs tendances tout en prenant en compte la dimension temporelle? Cette analyse permettrait de mieux les modéliser pour personnaliser leur recherche d’information ou leur recommander de l’information, par exemple. Deuxièmement, comment indexer des photos géoréférencées présentes sur des plateformes de partage afin de mieux les valoriser?

Abstract

Common search engines index documents according to their contents. Despite this, users create explicit (e.g., tags, annotations, comments, ratings, location data) and implicit data (e.g., clicks, logs) that seem useful to take into account to improve the indexing process. Our current works addresses two issues. First, how to analyze social bookmarks to extract people’s interests and their tendencies while taking into account the temporal dimension? This analysis allows for example to better model the users’ interests in order to personalize search, as well as to recommend information to them. Second, how to index georeferenced pictures present on collaborative platforms to better value them?