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Zemirli, Wahiba Nesrine. Modèle d'accès personnalisé à l'information basé sur les Diagrammes d'Influence intégrant un profil utilisateur évolutif

Zemirli, Wahiba Nesrine (2008) Modèle d'accès personnalisé à l'information basé sur les Diagrammes d'Influence intégrant un profil utilisateur évolutif.

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Résumé en francais

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.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Boughanem, Mohand
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 :recherche d'information personnalisée - profil utilisateur - contexte - historique de recherche - feedback implicite - diagramme d'influence
Sujets :Informatique
Déposé le :17 Jul 2009 11:59