Modèle d'accès personnalisé à l'information basé sur les Diagrammes d'Influence intégrant un profil utilisateur évolutif

par Wahiba Nesrine Zemirli

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Mohan Boughanem.

Soutenue en 2008

à Toulouse 3 .

  • Titre traduit

    ˜A œpersonalized information retrieval model based on influence diagrams using a dynamic user profile


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    La RI personnalisée est une direction de recherche qui permet la mise en oeuvre de systèmes d'accès à l'information centrés utilisateurs, non dans le sens d'un utilisateur générique mais d'un utilisateur spécifique et ce, en vue d'adapter son fonctionnement à son contexte précis. L'objet de cette thèse est de proposer un modèle formel capable d'intégrer l'utilisateur dans le processus d'accès à l'information. Nous avons orienté nos travaux vers l'utilisation des diagrammes d'influence comme support théorique nous permettant de formaliser l'utilité des décisions associées à la pertinence des documents compte tenu de la requête et du profil de l'utilisateur. L'idée de base est de substituer à la fonction de pertinence classique qui mesure le degré d'appariement requête-document une fonction intégrant l'utilisateur. Dans notre approche, le profil utilisateur comprend ses centres d'intérêt à court terme et long terme. Le profil repose sur une représentation à deux dimensions corrélées : historique des interactions et centres d'intérêts. Le processus de définition du profil est fondé sur l'interaction des phases de construction et d'évolution. Plus précisément, le profil est construit et évolue à partir des informations collectées sur les documents jugés implicitement ou explicitement pertinents lors des interactions de l'utilisateur avec un SRI. Nous utilisons pour cela un opérateur d'agrégation d'informations ainsi qu'une méthode statistique qui permet de scruter le changement dans les centres d'intérêt de l'utilisateur, au cours du temps. N'ayant pas de cadre standard d'évaluation, nous proposons un cadre d'évaluation adapté à l'accès personnalisé à l'information en augmentant les collections de la campagne TREC par des profils utilisateurs simulés. Nous validons notre contribution par comparaison au modèle de recherche Bayésien classique.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (197 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 177-193

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2008TOU30234
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