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Modèle de Recherche dInformation Personnalisée Basé sur les Réseaux Bayésiens Université Mouloud Mammeri de Tizi-Ouzou R 2 I 12-14 Juin 2011 Mme Farida.

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1 Modèle de Recherche dInformation Personnalisée Basé sur les Réseaux Bayésiens Université Mouloud Mammeri de Tizi-Ouzou R 2 I Juin 2011 Mme Farida Achemoukh - Adouane Mr Rachid Ahmed-Ouamer Laboratoire LARI Université Mouloud Mammeri de Tizi-Ouzou

2 2 Plan de la présentation Introduction Introduction Problématique Problématique Accès Personnalisé à l Information Accès Personnalisé à l Information Contribution Contribution Conclusion & perspectives Conclusion & perspectives R2I juin 2011

3 Introduction 12/06/2011R2I juin Doc 1 Collection documents Q=virus Doc N Q=virus SRI La vocation dun système de recherche dinformation est de fournir à lutilisateur des informations utiles Doc 1 Doc N Virus biologique Virus informatique Requête Cest lexpression dun besoin en information

4 Introduction 12/06/2011R2I juin /06/2011jz Collection documents Q=virus SRI Le système tiens compte de la requête utilisateur et des informations qui le décrivent Doc 1 Doc M Virus informatique Profil utilisateur Domaine dintérêt : informatique Personnalisation de linformation Profil utilisateur informations décrivant ses centres dintérêts et ses préférences

5 Problématique Problématique Comment modélisation l'utilisateur ? Comment modélisation l'utilisateur ? Comment inclure lutilisateur dans le processus d'accès à l'information ? Comment inclure lutilisateur dans le processus d'accès à l'information ? 12/06/2011R2I juin 20115

6 Accès Personnalisé à l Information Accès Personnalisé à l Information 12/06/2011R2I juin Modèlisation de lutilisateur Representation du Profil Vectorielle (Gowan 2003) Hiérarchique (Micarelli et al.2004) Multidimensionnlle (Kostadinov 2003) Construction du Profil Explicite (Kraft et al.2005) Implicite (Gauch et al.2003)

7 12/06/2011R2I juin Accès Personnalisé à l Information Exploitation du Profil Utilisateur dans le processus de recherche Reformulation de la requête (Sieg et al. 2004), (Koutrika et al.2005) augmentation de la requête par des termes issus du profil utilisateur Appariement Requête- Documents (Haveliwala et al.2002), (Zemirli et al. 2008) compte tenu de la requête et du profil utilisateur dans le calcul de pertinence de documents Présentation des résultats de recherche (Gowan 2003),(Liu et al.2004) Le score final est la combinaison de score de similarité entre le document et le profil avec le score dappariement initial du document

8 Contribution Contribution 12/06/2011R2I juin Idée directrice Les Réseaux Bayésiens constituent un outil puissant pour la représentation des connaissances Les utiliser pour la présentation des différentes informations participantes à la définition du modèle de recherche Définition dun module dappariement intégrant le profil utilisateur

9 Contribution Contribution 12/06/2011R2I juin Démarche adoptée 1. Définition de la librairie des centres dintérêts chaque centre dintérêt ck est défini comme un vecteur de termes ti pondérés selon la formule BM25 (Kassab R et al. 2005) N :le nombre total de documents de la collection ; n : le nombre de documents de la collection contenant le terme ti ; R : le nombre de documents pertinents face à une requête utilisateur ; r : le nombre de documents pertinents contenant le terme ti.

10 Contribution Contribution 12/06/2011R2I juin Présentation du modèle Le modèle consiste en un graphe G= (V, E) acyclique orienté Nœuds V englobent la requête, les documents de la collection et la librairie de centres dintérêts Arcs E orientés des termes constituant lespace dindexation, vers les documents, les requêtes et les centres dintérêts. requête Terme s Documents Centres dintérêts

11 Contribution Contribution 12/06/2011R2I juin Calcul de la Pertinence Lespace de termes est réduit à la configuration couverte par la requête q P(q/u)= 1 si q=u 0 sinon (1) Le modèle « réseau bayésien » généralise « le modèle vectoriel » léquation (1) peut être écrite U : lensemble des configurations u possibles de termes. P(u) : la probabilité à priori associée à une configuration de termes

12 Contribution 4. Exemple illustratif Soit une collection= {d1, d2, d3, d4, d5} d1= {10t1, 2t2, 4t3, 5t5}, d2= {4t1, 9t2, 7t6}, d3= {5t2, 7t3, 12t4, 9t6} d1= {10t1, 2t2, 4t3, 5t5}, d2= {4t1, 9t2, 7t6}, d3= {5t2, 7t3, 12t4, 9t6} d4= {2t1, 11t4, 3t5, 7t6}, d5= {10t2, 15t3, 5t4, 8t5, 14t6} d4= {2t1, 11t4, 3t5, 7t6}, d5= {10t2, 15t3, 5t4, 8t5, 14t6} Libraire des centres dintérêts Libraire des centres dintérêts Requêtes Q= {q1, q2, q3, q4, q5 } Requêtes Q= {q1, q2, q3, q4, q5 } q1= {t1},q2= {t2}, q3= {t3}, q4= {t4}, q5= {t5} q1= {t1},q2= {t2}, q3= {t3}, q4= {t4}, q5= {t5} 12/06/2011R2I juin Table 1. Librairie de centres dintérêts

13 Contribution Contribution 12/06/2011R2I juin t1 t2 t6 t3 t4 t5 d1 d2 d3 d4 d5 C1 C2 c3 c4 c5 Q Q Centres dintérêts Termes dindexation Collection documents Requête utilisateur Architecture du modèle ordre de pertinence Avec intégration du profil + D5 D2 D3 D4 - D1 + D2 D5 D4 D3 - D1 c4

14 Conclusion Conclusion 12/06/2011R2I juin Le modèle proposé mesure la pertinence comme un degrés de convergence des trois concepts document, requête utilisateur et centre dintérêt La prise en compte du profil utilisateur modélisé par son centre dintérêt dans le module dappariement permet un bon ordonnancement des résultats.

15 Perspectives Perspectives 12/06/2011R2I juin Validation du modèle proposé sur une collection personnalisée Prise en compte de lévolution du profil utilisateur dans le modèle proposé

16 Merci de votre attention! 12/06/2011R2I juin


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