ARIA

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

Actes de CORIA 2017
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Auteurs

Philippe Mulhem, Nawal Ould Amer, Mathias Géry

Résumé

Cet article s’intéresse à l’exploitation du profil des utilisateurs pour la recherche d’information dans un réseau social d’annotation (tagging). Nous faisons l’hypothèse que le profil doit être filtré de manière adéquate pour permettre une personnalisation efficace de la requête. Afin d’étudier cette personnalisation d’un point de vue axiomatique, la contrainte d’expansion de requête basée sur le profil est alors définie. Elle décrit le comportement attendu des termes du profil utilisateur qui permettront de personnaliser la requête. Nous fixons un exemple d’in- tégration de cette contrainte dans le cadre d’un modèle probabiliste, avant d’étudier l’impact de la requête dans le filtrage du profil d’un utilisateur. Les expérimentations effectuées sur le corpus Bibsonomy montrent que même une mise en oeuvre simple de la contrainte donne de bons résultats pour la personnalisation.

Abstract

This paper focuses on difficulty of finding relevant information in a social network. We start from the premise that user profiles must be filtered to have a positive impact on the retrieval. The Profile Query Expansion Constraint is then defined: it defines the expected be- havior of the terms that are used to personalize a user query. We define, then, one integration of the constraint in a probabilistic matching framework, before studying when the query may be used to help focusing the social profile of a user asking a query. Experiments are processed on the Bibsonomy corpus. Our findings show that even simple profile adaptations are effective for social personalized information retrieval.

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ARIA (Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications) est une société savante, association loi 1901, ayant pour but de promouvoir le savoir et les connaissances du domaine de la Recherche d’Information (RI) et des divers domaines scientifiques en jeu dans la conception, la réalisation et l’évaluation des systèmes de Recherche d’Information.