Accès contextuel à l'information dans un environnement mobile : approche basée sur l'utilisation d'un profil situationnel de l'utilisateur et d'un profil de localisation des requêtes

par Ourdia Ressad-Bouidghaghen

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Mohan Boughanem et de Lynda Tamine-Lechani.

Soutenue en 2011

à Toulouse 3 .

  • Titre traduit

    Contextual access to information in mobile environment : approach based on a situational user profile and a location query profile


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Le but fondamental de la recherche d'information (RI) contextuelle consiste à combiner des sources d'évidences issues du contexte de la requête, du contexte de l'utilisateur et de son environnement dans une même infrastructure afin de mieux caractériser les besoins en information de l'utilisateur et d'améliorer les résultats de recherche. Notre contribution porte sur la conception d'un système de RI contextuel dans un cadre mobile. Plus spécifiquement, notre contribution se décline en trois principaux points : la modélisation et construction de profil situationnel de l'utilisateur, la caractérisation de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur, ainsi que la définition d'un cadre de combinaison de ces éléments contextuels pour calculer un score de pertinence multidimensionnelle des documents. Nous nous sommes intéressés en premier lieu à exploiter le profil situationnel de l'utilisateur dans un processus d'accès personnalisé à l'information. Le profil situationnel est composé de centres d'intérêts de l'utilisateur appris pour chaque situation de recherche. Une situation de recherche est caractérisée par une représentation sémantique de la localisation et de temps de l'utilisateur lors de sa recherche. Les centres d'intérêts sont construits en exploitant les documents jugés pertinents par l'utilisateur et une ontologie générale. Nous avons proposé d'utiliser l'approche par raisonnement à partir de cas pour sélectionner le centre d'intérêt à exploiter pour la personnalisation sur la base de la comparaison de la similarité des situations de recherche. Le centre d'intérêt sélectionné est utilisé dans le ré-ordonnancement des résultats de recherche des requêtes appartenant à une situation de recherche similaire. Nous exploitons ensuite le contexte de la requête dans un mécanisme de prédiction de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur. Notre approche de prédiction de la sensibilité de la requête à la localisation se base sur la construction d'un modèle de langue de localisation de la requête. Ce modèle nous a servi comme source d'évidence pour calculer des caractéristiques pour la classification des requêtes selon leur sensibilité à la localisation. Nous avons également intégré notre approche de détection de la sensibilité de la la requête à la localisation dans un processus d'adaptation des résultats de recherche selon le type de la requête. En vue d'intégrer ces deux types d'adaptation dans un SRI contextuel, nous nous sommes proposés d'appliquer un modèle d'agrégation prioritaire pour la combinaison de pertinence multidimensionnelle pour la RI mobile. Ce modèle de pertinence multidimensionnelle présente la particularité d'exploiter deux opérateurs d'agrégation prioritaire permettant d'adapter les résultats de recherche selon les préférences de l'utilisateur exprimées sur les critères de pertinence. Vu qu'il n'existe pas de cadre d'évaluation standard d'accès contextuel à l'information, plus particulièrement adapté au contexte mobile, nous avons proposé des cadres d'évaluation orientés-contexte basés sur des approches par "simulation de contexte" et "par étude journalière". Nous avons exploité ces cadres d'évaluation pour valider notre contribution dans le domaine. En particulier, nous avons évalué expérimentalement notre approche de personnalisation en utilisant notre profil situationnel en comparaison à un SRI standard, et avons montré que notre approche est à l'origine d'un gain de performance significatif. Nous avons validé notre approche de détection de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur sur une collection de requêtes annotées manuellement issue du \textit{log} de recherche d'AOL, en testant plusieurs classificateurs du domaine et par comparaison à une approche de l'état de l'art, et nous avons montré son efficacité à améliorer la performance de la recherche par comparaison à un SRI standard. Nous avons également comparé notre cadre de combinaison de pertinence à une approche de combinaison linéaire standard et montré son efficacité.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (245 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 225-245

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  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2011 TOU3 0206
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