Exploring the reuse of past search results in information retrieval

Les recherches passées constituent pourtant une source d'information utile pour les nouveaux utilisateurs (nouvelles requêtes). En raison de l'absence de collections ad-hoc de RI, à ce jour il y a un faible intérêt de la communauté RI autour de l'utilisation des recherches passées. En effet, la plupart des collections de RI existantes sont composées de requêtes indépendantes. Ces collections ne sont pas appropriées pour évaluer les approches fondées sur les requêtes passées parce qu'elles ne comportent pas de requêtes similaires ou qu'elles ne fournissent pas de jugements de pertinence. Par conséquent, il n'est pas facile d'évaluer ce type d'approches. En outre, l'élaboration de ces collections est difficile en raison du coût et du temps élevés nécessaires. Une alternative consiste à simuler les collections. Par ailleurs, les documents pertinents de requêtes passées similaires peuvent être utilisées pour répondre à une nouvelle requête. De nombreuses contributions ont été proposées portant sur l'utilisation de techniques probabilistes pour améliorer les résultats de recherche. Des solutions simples à mettre en œuvre pour la réutilisation de résultats de recherches peuvent être proposées au travers d'algorithmes probabilistes. De plus, ce principe peut également bénéficier d'un clustering des recherches antérieures selon leurs similarités. Ainsi, dans cette thèse un cadre pour simuler des collections pour des approches basées sur les résultats de recherche passées est mis en œuvre et évalué. Quatre algorithmes probabilistes pour la réutilisation des résultats de recherches passées sont ensuite proposés et évalués. Enfin, une nouvelle mesure dans un contexte de clustering est proposée.Past searches provide a useful source of information for new users (new queries). Due to the lack of ad-hoc IR collections, to this date there is a weak interest of the IR community on the use of past search results. Indeed, most of the existing IR collections are composed of independent queries. These collections are not appropriate to evaluate approaches rooted in past queries because they do not gather similar queries due to the lack of relevance judgments. Therefore, there is no easy way to evaluate the convenience of these approaches. In addition, elaborating such collections is difficult due to the cost and time needed. Thus a feasible alternative is to simulate such collections. Besides, relevant documents from similar past queries could be used to answer the new query. This principle could benefit from clustering of past searches according to their similarities. Thus, in this thesis a framework to simulate ad-hoc approaches based on past search results is implemented and evaluated. Four randomized algorithms to improve precision are proposed and evaluated, finally a new measure in the clustering context is proposed