ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2012
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Auteurs

Lamjed Ben Jabeur, Lynda Tamine, Mohand Boughanem

Résumé

Cet article présente une approche sociale pour la recherche d’information dans les microblogs intégrant diverses sources d’évidence au sein d’un réseau bayésien. Notre contribu- tion consiste à étendre la notion classique de pertinence, basée sur la similarité textuelle, par de nouveaux facteurs tels que l’importance sociale des blogueurs et la magnitude temporelle des microblogs. Dans ce papier, l’importance sociale d’un blogueur est assimilée à son in- fluence dans le réseau et est évaluée par un score de PageRank déduit sur le réseau de diffusion des microblogs. Nous proposons d’estimer la magnitude temporelle selon le nombre de voisins temporels qui incluent les termes de la requête. Afin de valider notre approche, une évaluation expérimentale à été menée sur la collection de microblogs de référence TREC Tweets2011. Les résultats montrent que notre modèle présente un gain de 24% par rapport à la médiane des résultats officiels de TREC Microblog 2011.

Abstract

We present in this paper a social-based approach for information retrieval in microblogs that integrates various sources of evidences using Bayesian networks. In addition to textual similarly, we propose to integrate new relevance factors such as the social importance of microbloggers and the time magnitude of microblogs. In this work, the social importance of a microblogger is assimilated to his influence on the social network and computed by applying PageRank algorithm on the retweet network. We propose to estimate the time magnitude from the temporal neighbors that include query terms. To validate our approache, we conduct a se- ries of experiments on the TREC Tweets2011 dataset. Results show that our model overpass the median of official runs with an improvement of 24%.

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