Semantic snippets via query-biased ranking of linked data entities

par Mazen Alsarem

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Sylvie Calabretto et de Harald Kosch.

Soutenue le 30-05-2016

à Lyon en cotutelle avec l'Universität Passau , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec Institut national des sciences appliquées de Lyon (Lyon) (établissement opérateur d'inscription) , LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Lyon, Rhône) (laboratoire) et de Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information / LIRIS (laboratoire) .

Le président du jury était Michael Granitzer.

Le jury était composé de Sylvie Calabretto, Harald Kosch, Michael Granitzer, Mohand Boughanem, Gabriella Pasi, Fabien Gandon, Pierre-Edouard Portier, Harald Sack.

Les rapporteurs étaient Mohand Boughanem, Gabriella Pasi.

  • Titre traduit

    Snippets sémantiques via l'ordonnancement biaisé-requête des entités LOD


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous introduisons un nouvel artefact interactif pour le SERP: le "Snippet sémantique". Les snippets sémantiques s'appuient sur la coexistence des deux Webs pour faciliter le transfert des connaissances aux utilisateurs grâce a une contextualisation sémantique du besoin d'information de l'utilisateur. Ils font apparaître les relations entre le besoin d'information et les entités les plus pertinentes présentes dans la page Web.


  • Résumé

    In this thesis, we introduce a new interactive artifact for the SERP: the "Semantic Snippet". Semantic Snippets rely on the coexistence of the two webs to facilitate the transfer of knowledge to the user thanks to a semantic contextualization of the user's information need. It makes apparent the relationships between the information need and the most relevant entities present in the web page.


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