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Laporte, Léa. La sélection de variables en apprentissage d'ordonnancement pour la recherche d'information : vers une approche contextuelle

Laporte, Léa (2013). La sélection de variables en apprentissage d'ordonnancement pour la recherche d'information : vers une approche contextuelle.

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Résumé en francais

L'apprentissage d'ordonnancement, ou learning-to-rank, consiste à optimiser automatiquement une fonction d'ordonnancement apprise à l'aide d'un algorithme à partir de données d'apprentissage. Les approches existantes présentent deux limites. D'une part, le nombre de caractéristiques utilisées est généralement élevé, de quelques centaines à plusieurs milliers, ce qui pose des problèmes de qualité et de volumétrie. D'autre part, une seule fonction est apprise pour l'ensemble des requêtes. Ainsi, l'apprentissage d'ordonnancement ne prend pas en compte le type de besoin ou le contexte de la recherche. Nos travaux portent sur l'utilisation de la sélection de variables en apprentissage d'ordonnancement pour résoudre à la fois les problèmes de la volumétrie et de l'adaptation au contexte. Nous proposons cinq algorithmes de sélection de variables basés sur les Séparateurs à Vaste Marge (SVM) parcimonieux. Trois sont des approches de repondération de la norme L2, une résout un problème d'optimisation en norme L1 et la dernière considère des régularisations non convexes. Nos approches donnent de meilleurs résultats que l'état de l'art sur les jeux de données de référence. Elles sont plus parcimonieuses et plus rapides tout en permettant d'obtenir des performances identiques en matière de RI. Nous évaluons également nos approches sur un jeu de données issu du moteur commercial Nomao. Les résultats confirment la performance de nos algorithmes. Nous proposons dans ce cadre une méthodologie d'évaluation de la pertinence à partir des clics des utilisateurs pour le cas non étudié dans la littérature des documents multi-cliquables (cartes). Enfin, nous proposons un système d'ordonnancement adaptatif dépendant des requêtes basé sur la sélection de variables. Ce système apprend des fonctions d'ordonnancement spécifiques à un contexte donné, en considérant des groupes de requêtes et les caractéristiques obtenues par sélection pour chacun d'eux.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Mothe, Josiane
Déjean, Sébastien
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505
Mots-clés libres :Apprentissage d'ordonnancement - Recherche d'information - Sélection de variables - Eparateurs à Vaste Marge parcimonieux - Régularisations non convexes - Modèle d'évaluation de pertinence implicite
Sujets :Informatique
Déposé le :14 Apr 2014 10:57