Similarity Based Ranking of Query Results from Real Web Databases

The information available in the World Wide Web is stored using many real Web databases (e.g. vehicle database). Accessing the information from these real Web databases has become increasingly important for the users to find the desired information. Web users search for the desired information by querying these Web databases, when the number of query results generated is large, it is very difficult for the Web user to select the most relevant information from the large result set generated. Users today, have become more and more demanding in terms of the quality of information that is provided to them while searching the Web databases. The most common solution to solve the problem involves ranking the query results returned by the Web databases. Earlier approaches have used query logs, user profiles and frequencies of database values. The problem in all of these techniques is that ranking is performed in a user and query independent manner. This paper, proposes an automated ranking of query results returned by Web databases by analyzing user, query and workload similarity. The effectiveness of this approach is discussed considering a vehicle Web database as an example

Ranking for Database in view of User Opinions

Numerous clients seeking web databases in areas, for example, vehicles, property and so forth has turned into an everyday errand. One of the issues with this assignment is ranking the after effects of a client inquiry. Prior systems for tending to this issue have used to just sort the database values. A consistent idea in the vast majority of these techniques is that ranking is done in a client and inquiry autonomous way. We proposed an inquiry and client subordinate methodology for ranking question results in web databases and it diminishes the quantity of question exchanges. This paper demonstrates to rank the information in database for a specific space in view of the client feelings. The model depends on the likeness client's showcase comparable question or distinctive inquiry ranking over the consequences of comparative inquiries

Personnalisation d'analyses décisionnelles sur des données multidimensionnelles

This thesis investigates OLAP analysis personalization within multidimensional databases. OLAP analyse is modeled through a graph where nodes represent the analysis contexts and graph edges represent the user operations. The analysis context regroups the user query as well as result. It is well described by a specific tree structure that is independent on the visualization structures of data and query languages. We provided a model for user preferences on the multidimensional schema and values. Each preference is associated with a specific analysis context. Based on previous models, we proposed a generic framework that includes two personalization processes. First process, denoted query personalization, aims to enhancing user query with related preferences in order to produce a new one that generates a personalized result. Second personalization process is query recommendation that allows helping user throughout the OLAP data exploration phase. Our recommendation framework supports three recommendation scenarios, i.e., assisting user in query composition, suggesting the forthcoming query, and suggesting alternative queries. Recommendations are built progressively basing on user preferences. In order to implement our framework, we developed a prototype system that supports query personalization and query recommendation processes. We present experimental results showing the efficiency and the effectiveness of our approaches.Le travail présenté dans cette thèse aborde la problématique de la personnalisation des analyses OLAP au sein des bases de données multidimensionnelles. Une analyse OLAP est modélisée par un graphe dont les noeuds représentent les contextes d'analyse et les arcs traduisent les opérations de l'utilisateur. Le contexte d'analyse regroupe la requête et le résultat. Il est décrit par un arbre spécifique qui est indépendant des structures de visualisation des données et des langages de requête. Par ailleurs, nous proposons un modèle de préférences utilisateur exprimées sur le schéma multidimensionnel et sur les valeurs. Chaque préférence est associée à un contexte d'analyse particulier. En nous basant sur ces modèles, nous proposons un cadre générique comportant deux mécanismes de personnalisation. Le premier mécanisme est la personnalisation de requête. Il permet d'enrichir la requête utilisateur à l'aide des préférences correspondantes afin de générer un résultat qui satisfait au mieux aux besoins de l'usager. Le deuxième mécanisme de personnalisation est la recommandation de requêtes qui permet d'assister l'utilisateur tout au long de son exploration des données OLAP. Trois scénarios de recommandation sont définis : l'assistance à la formulation de requête, la proposition de la prochaine requête et la suggestion de requêtes alternatives. Ces recommandations sont construites progressivement à l'aide des préférences de l'utilisateur. Afin valider nos différentes contributions, nous avons développé un prototype qui intègre les mécanismes de personnalisation et de recommandation de requête proposés. Nous présentons les résultats d'expérimentations montrant la performance et l'efficacité de nos approches. Mots-clés: OLAP, analyse décisionnelle, personnalisation de requête, système de recommandation, préférence utilisateur, contexte d'analyse, appariement d'arbres de contexte

De la recherche d'information orientée sytème à la recherche d'information orientée contexte : Verrous, contributions et perspectives

Le cadre général de nos travaux porte sur la recherche d'information (RI), domaine déjà ancien (début des années 60), qui n'a cessé d'évoluer dans le but de rationaliser le processus complexe permettant l'identification, au sein de volumes de plus en plus importants d'informations, celles qui sont potentiellement intéressantes pour l'utilisateur. Cette évolution a été tout d'abord marquée par l'ère, plus connue sous le nom de RI orientée-système, des approches formelles et modèles théoriques permettant l'accès à l'information, assujetties à des méthodologies d'évaluation de leur efficacité. Un des courants de recherche ayant marqué l'ère suivante, est véhiculé par la vision de la RI orientée contexte, qui a essentiellement recentré la conception des SRI autour de l'utilisateur et de son environnement. Les travaux ont se sont alors particulièrement intéressés à l'interprétation du besoin en information dans le cadre d'une tâche ou d'une situation, de l'interdépendance des éléments de l'environnement de l'utilisateur et leur impact sur sa perception de la pertinence. Nos travaux s'inscrivent précisément dans le courant de cette évolution de la RI orientée système vers la RI contextuelle, visant l'adaptation du processus de recherche d'information pour des utilisateurs spécifiques. Cette spécificité porte d'une part sur l'utilisateur, qui est au centre de l'activité de recherche d'information et d'autre part sur le contexte de cette activité, caractérisé par des dimensions relevant de choix que nous avons effectués. Nos contributions portent sur deux principaux volets. Le premier volet concerne la spécification et formalisation d'un modèle adaptatif/contextuel (marqué par l'évolution de nos objectifs) d'accès à l'information, plus précisément de type texte. Ces travaux se déclinent par des investigations diverses, focalisées sur la clarification et formalisation des besoins en information de l'utilisateur, de la modélisation du contexte de recherche puis de son intégration dans le modèle d'accès à l'information. Ensuite, comme un modèle n'est viable que lorsqu'il est reconnu efficace selon des normes et méthodologies d'évaluation reconnues, nous nous sommes intéressés, dans un second volet, à la définition d'un cadre d'évaluation permettant la validation de nos contributions dans le domaine

Constrained Optimalities in Query Personalization

Personalization is a powerful mechanism that helps users to cope with the abundance of information on the Web. Database query personalization achieves this by dynamically constructing queries that return results of high interest to the user. This, however, may conflict with other constraints on the query execution time and/or result size that may be imposed by the search context, such as the device used, the network connection, etc. For example, if the user is accessing information using a mobile phone, then it is desirable to construct a personalized query that executes quickly and returns a handful of answers. Constrained Query Personalization (CQP) is an integrated approach to database query answering that dynamically takes into account the queries issued, the user’s interest in the results, response time, and result size in order to build personalized queries. In this paper, we introduce CQP as a family of constrained optimization problems, where each time one of the parameters of concern is optimized while the others remain within the bounds of range constraints. Taking into account some key (exact or approximate) properties of these parameters, we map CQP to a state search problem and provide several algorithms for the discovery of optimal solutions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed techniques and the appropriateness of the overall approach. 1