9 research outputs found

    Contribution Ă  l’amĂ©lioration de la recherche d’information par utilisation des mĂ©thodes sĂ©mantiques: application Ă  la langue arabe

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    Un systĂšme de recherche d’information est un ensemble de programmes et de modules qui sert Ă  interfacer avec l’utilisateur, pour prendre et interprĂ©ter une requĂȘte, faire la recherche dans l’index et retourner un classement des documents sĂ©lectionnĂ©s Ă  cet utilisateur. Cependant le plus grand challenge de ce systĂšme est qu’il doit faire face au grand volume d’informations multi modales et multilingues disponibles via les bases documentaires ou le web pour trouver celles qui correspondent au mieux aux besoins des utilisateurs. A travers ce travail, nous avons prĂ©sentĂ© deux contributions. Dans la premiĂšre nous avons proposĂ© une nouvelle approche pour la reformulation des requĂȘtes dans le contexte de la recherche d’information en arabe. Le principe est donc de reprĂ©senter la requĂȘte par un arbre sĂ©mantique pondĂ©rĂ© pour mieux identifier le besoin d'information de l'utilisateur, dont les nƓuds reprĂ©sentent les concepts (synsets) reliĂ©s par des relations sĂ©mantiques. La construction de cet arbre est rĂ©alisĂ©e par la mĂ©thode de la Pseudo-RĂ©injection de la Pertinence combinĂ©e Ă  la ressource sĂ©mantique du WordNet Arabe. Les rĂ©sultats expĂ©rimentaux montrent une bonne amĂ©lioration dans les performances du systĂšme de recherche d’information. Dans la deuxiĂšme contribution, nous avons aussi proposĂ© une nouvelle approche pour la construction d’une collection de test de recherche d’information arabe. L'approche repose sur la combinaison de la mĂ©thode de la stratĂ©gie de Pooling utilisant les moteurs de recherches et l’algorithme NaĂŻve-Bayes de classification par l’apprentissage automatique. Pour l’expĂ©rimentation nous avons crĂ©Ă© une nouvelle collection de test composĂ©e d’une base documentaire de 632 documents et de 165 requĂȘtes avec leurs jugements de pertinence sous plusieurs topics. L’expĂ©rimentation a Ă©galement montrĂ© l’efficacitĂ© du classificateur BayĂ©sien pour la rĂ©cupĂ©ration de pertinences des documents, encore plus, il a rĂ©alisĂ© des bonnes performances aprĂšs l’enrichissement sĂ©mantique de la base documentaire par le modĂšle word2vec

    AccÚs à l'information biomédicale : vers une approche d'indexation et de recherche d'information conceptuelle basée sur la fusion de ressources termino-ontologiques

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    La recherche d'information (RI) est une discipline scientifique qui a pour objectif de produire des solutions permettant de sĂ©lectionner Ă  partir de corpus d'information celle qui sont dites pertinentes pour un utilisateur ayant exprimĂ© une requĂȘte. Dans le contexte applicatif de la RI biomĂ©dicale, les corpus concernent diffĂ©rentes sources d'information du domaine : dossiers mĂ©dicaux de patients, guides de bonnes pratiques mĂ©dicales, littĂ©rature scientifique du domaine mĂ©dical etc. Les besoins en information peuvent concerner divers profils : des experts mĂ©dicaux, des patients et leurs familles, des utilisateurs nĂ©ophytes etc. Plusieurs dĂ©fis sont liĂ©s spĂ©cifiquement Ă  la RI biomĂ©dicale : la reprĂ©sentation "spĂ©cialisĂ©e" des documents, basĂ©s sur l'usage des ressources terminologiques du domaine, le traitement des synonymes, des acronymes et des abrĂ©viations largement pratiquĂ©e dans le domaine, l'accĂšs Ă  l'information guidĂ© par le contexte du besoin et des profils des utilisateurs. Nos travaux de thĂšse s'inscrivent dans le domaine gĂ©nĂ©ral de la RI biomĂ©dicale et traitent des dĂ©fis de reprĂ©sentation de l'information biomĂ©dicale et de son accĂšs. Sur le volet de la reprĂ©sentation de l'information, nous proposons des techniques d'indexation de documents basĂ©es sur : 1) la reconnaissance de concepts termino-ontologiques : cette reconnaissance s'apparente Ă  une recherche approximative de concepts pertinents associĂ©s Ă  un contenu, vu comme un sac de mots. La technique associĂ©e exploite Ă  la fois la similitude structurelle des contenus informationnels des concepts vis-Ă -vis des documents mais Ă©galement la similitude du sujet portĂ© par le document et le concept, 2) la dĂ©sambiguĂŻsation des entrĂ©es de concepts reconnus en exploitant la branche liĂ©e au sous-domaine principal de la ressource termino-ontologique, 3) l'exploitation de diffĂ©rentes ressources termino-ontologiques dans le but de couvrir au mieux la sĂ©mantique du contenu documentaire. Sur le volet de l'accĂšs Ă  l'information, nous proposons des techniques d'appariement basĂ©es sur l'expansion combinĂ©e de requĂȘtes et des documents guidĂ©es par le contexte du besoin en information d'une part et des contenus documentaires d'autre part. Notre analyse porte essentiellement sur l'Ă©tude de l'impact des diffĂ©rents paramĂštres d'expansion sur l'efficacitĂ© de la recherche : distribution des concepts dans les ressources ontologiques, modĂšle de fusion des concepts, modĂšle de pondĂ©ration des concepts, etc. L'ensemble de nos contributions, en termes de techniques d'indexation et d'accĂšs Ă  l'information ont fait l'objet d'Ă©valuation expĂ©rimentale sur des collections de test dĂ©diĂ©es Ă  la recherche d'information mĂ©dicale, soit du point de vue de la tĂąche telles que TREC Medical track, CLEF Image, Medical case ou des collections de test telles que TREC Genomics.Information Retrieval (IR) is a scientific field aiming at providing solutions to select relevant information from a corpus of documents in order to answer the user information need. In the context of biomedical IR, there are different sources of information: patient records, guidelines, scientific literature, etc. In addition, the information needs may concern different profiles : medical experts, patients and their families, and other users ... Many challenges are specifically related to the biomedical IR : the document representation, the usage of terminologies with synonyms, acronyms, abbreviations as well as the access to the information guided by the context of information need and the user profiles. Our work is most related to the biomedical IR and deals with the challenges of the representation of biomedical information and the access to this rich source of information in the biomedical domain.Concerning the representation of biomedical information, we propose techniques and approaches to indexing documents based on: 1) recognizing and extracting concepts from terminologies : the method of concept extraction is basically based on an approximate lookup of candidate concepts that could be useful to index the document. This technique expoits two sources of evidence : (a) the content-based similarity between concepts and documents and (b) the semantic similarity between them. 2) disambiguating entry terms denoting concepts by exploiting the polyhierarchical structure of a medical thesaurus (MeSH - Medical Subject Headings). More specifically, the domains of each concept are exploited to compute the semantic similarity between ambiguous terms in documents. The most appropriate domain is detected and associated to each term denoting a particular concept. 3) exploiting different termino-ontological resources in an attempt to better cover the semantics of document contents. Concerning the information access, we propose a document-query matching method based on the combination of document and query expansion techniques. Such a combination is guided by the context of information need on one hand and the semantic context in the document on the other hand. Our analysis is essentially based on the study of factors related to document and query expansion that could have an impact on the IR performance: distribution of concepts in termino-ontological resources, fusion techniques for concept extraction issued from multiple terminologies, concept weighting models, etc

    Recherche d'information et contexte

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    My research work is related the field of Information Retrieval (IR) whose objective is to enable a user to find information that meets its needs within a large volume of information. The work in IR have focused primarily on improving information processing in terms of indexing to obtain optimal representations of documents and queries and in terms of matching between these representations. Contributions have long made no distinction between all searches assuming a unique type of search and when proposing a model intended to be effective for this unique type of search. The growing volume of information and diversity of situations have marked the limits of existing IR approaches bringing out the field of contextual IR. Contextual IR aims to better respond to users' needs taking into account the search context. The principle is to differentiate searches by integrating in the IR process, contextual factors that will influence the IRS effectiveness. The notion of context is broad and refers to all knowledge related to information conducted by a user querying an IRS. My research has been directed toward taking into account the contextual factors that are: the domain of information, the information structure and the user. The first three directions of my work consist in proposing models that incorporate each of these elements of context, and a fourth direction aims at exploring how to adapt the process to each search according to its context. Various European and national projects have provided application frameworks for this research and have allowed us to validate our proposals. This research has also led to development of various prototypes and allowed the conduct of PhD theses and research internships.Mes travaux de recherche s'inscrivent dans le domaine de la recherche d'information (RI) dont l'objectif est de permettre Ă  un utilisateur de trouver de l'information rĂ©pondant Ă  son besoin au sein d'un volume important d'informations. Les recherches en RI ont Ă©tĂ© tout d'abord orientĂ©es systĂšme. Elles sont restĂ©es trĂšs longtemps axĂ©es sur l'appariement pour Ă©valuer la correspondance entre les requĂȘtes et les documents ainsi que sur l'indexation des documents et de requĂȘtes pour obtenir une reprĂ©sentation qui supporte leur mise en correspondance. Cela a conduit Ă  la dĂ©finition de modĂšles thĂ©oriques de RI comme le modĂšle vectoriel ou le modĂšle probabiliste. L'objectif initialement visĂ© a Ă©tĂ© de proposer un modĂšle de RI qui possĂšde un comportement global le plus efficace possible. La RI s'est longtemps basĂ©e sur des hypothĂšses simplificatrices notamment en considĂ©rant un type unique d'interrogation et en appliquant le mĂȘme traitement Ă  chaque interrogation. Le contexte dans lequel s'effectue la recherche a Ă©tĂ© ignorĂ©. Le champ d'application de la RI n'a cessĂ© de s'Ă©tendre notamment grĂące Ă  l'essor d'internet. Le volume d'information toujours plus important combinĂ© Ă  une utilisation de SRI qui s'est dĂ©mocratisĂ©e ont conduit Ă  une diversitĂ© des situations. Cet essor a rendu plus difficile l'identification des informations correspondant Ă  chaque besoin exprimĂ© par un utilisateur, marquant ainsi les limites des approches de RI existantes. Face Ă  ce constat, des propositions ont Ă©mergĂ©, visant Ă  faire Ă©voluer la RI en rapprochant l'utilisateur du systĂšme tels que les notions de rĂ©injection de pertinence utilisateur ou de profil utilisateur. Dans le but de fĂ©dĂ©rer les travaux et proposer des SRI offrant plus de prĂ©cision en rĂ©ponse au besoin de l'utilisateur, le domaine de la RI contextuelle a rĂ©cemment Ă©mergĂ©. L'objectif est de diffĂ©rencier les recherches au niveau des modĂšles de RI en intĂ©grant des Ă©lĂ©ments de contexte susceptibles d'avoir une influence sur les performances du SRI. La notion de contexte est vaste et se rĂ©fĂšre Ă  toute connaissance liĂ©e Ă  la recherche de l'utilisateur interrogeant un SRI. Mes travaux de recherche se sont orientĂ©s vers la prise en compte des Ă©lĂ©ments de contexte que sont le domaine de l'information, la structure de l'information et l'utilisateur. Ils consistent, dans le cadre de trois premiĂšres orientations, Ă  proposer des modĂšles qui intĂšgrent chacun de ces Ă©lĂ©ments de contexte, et, dans une quatriĂšme orientation, d'Ă©tudier comment adapter les processus Ă  chaque recherche en fonction de son contexte. DiffĂ©rents projets europĂ©ens et nationaux ont servi de cadre applicatifs Ă  ces recherches et ainsi Ă  valider nos propositions. Mes travaux de recherche ont Ă©galement fait l'objet de dĂ©veloppements dans diffĂ©rents prototypes et ont permis le dĂ©roulement de thĂšses de doctorat et stages de recherche

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

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    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'Úre, plus connue sous le nom de RI orientée-systÚme, des approches formelles et modÚles théoriques permettant l'accÚs à l'information, assujetties à des méthodologies d'évaluation de leur efficacité. Un des courants de recherche ayant marqué l'Úre 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 particuliÚrement intéressés à l'interprétation du besoin en information dans le cadre d'une tùche 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 systÚme 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 modÚle adaptatif/contextuel (marqué par l'évolution de nos objectifs) d'accÚs 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 modÚle d'accÚs à l'information. Ensuite, comme un modÚle 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

    Usagers & Recherche d'Information

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    La recherche d'information est confrontée à une variété de plus en plus importante tant en termes d'usagers, de tùches à remplir, d'outils.... Face à cette hétérogénéité de nombreux travaux, s'attachent à améliorer la recherche d'information par le biais d'approches adaptatives, de systÚmes de recommandation... Mes travaux s'inscrivent dans ce cadre et apportent un éclairage essentiellement porté sur l'usager et ses activités et plus particuliÚrement sur la recherche d'information. Les résultats correspondent à 3 angles d'investigation nous permettant d'aborder cette problématique de l'hétérogénéité en Recherche d'Information

    Fusion de systĂšmes et analyse des caractĂ©ristiques linguistiques des requĂȘtes: vers un processus de RI adaptatif

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    Today, accessing wide volumes of information is reality. Information retrieval (IR) techniques are more and more used by a huge number of users on the Internet to retrieve relevant information (data, video, pictures, etc.). We are interested in this workin textual IR.Three elements are necessary during an IR process : an information need (more often a query of few words), an IR system and a set of documents. The query is submitted to the system which tries to return relevant documents from the set of document as an answer to the user inquiry. Variability in the expression of the query lead to variation in the performances of the systems (Buckley et al., 2004). For instance, system A can be very efficient for a given query and very bad for an other one, whereas system B gets opposite results.Or thesis is done in this context of variabilities. The main objective of our work is to propose retrieval techniques that can adapt to different contexts. We consider for example that the linguistic features of queries, the performance of the systems and theircharacteristics are contextual elements of the retrieval process. Many propositions are done in this thesis. Queries are clustered according to their linguistic features (Mothe et Tanguy, 2005) with technics like Agglomerative clustering methods and k-means. Queries are then analysed by the linguistic profile of their belonging cluster. The underlyinghypothesis is that some IR systems are more suitable than other for different clusters ofqueries. We analyse the performance of the systems for each of the determined cluster of queries (query context). Four fusion methods are proposed and tested with a set of experiments.This work is done in the context of TREC campain.La recherche d'information (RI) est un domaine de recherche qui est de plus en plus visible, surtout avec la profusion de donnĂ©es (textes, images, vidĂ©os, etc) sur Internet.Nous nous intĂ©ressons dans cette thĂšse Ă  la RI Ă  partir de documents textuels non structurĂ©s.Trois Ă©lĂ©ments sont essentiels dans un processus de RI : un besoin d'information (gĂ©nĂ©ralement exprimĂ© sous la forme d'une requĂȘte), un systĂšme de recherche d'information (SRI), et une collection de documents. Ainsi, la requĂȘte est soumise au SRI quirecherche dans la collection les documents les plus pertinents pour la requĂȘte. La variabilitĂ© relative Ă  l'expression de la requĂȘte, la relation entre la requĂȘte et les documents, ainsi que celle liĂ©e aux caractĂ©ristiques des SRI utilisĂ©s conduisent Ă  des variabilitĂ©s dans les rĂ©ponses obtenues (Buckley et al., 2004). Ainsi, le systĂšme A peut ĂȘtre trĂšsperformant pour une requĂȘte donnĂ©e et ĂȘtre trĂšs mĂ©diocre pour une autre requĂȘte, alors que le systĂšme B conduira Ă  des rĂ©sultats inversĂ©s.Notre thĂšse se situe dans ce contexte. Notre objectif est de proposer des mĂ©thodes de recherche pouvant s'intĂ©grer dans un modĂšle de recherche capable de s'adapter Ă  diffĂ©rents contextes. Nous considĂ©rons par exemple que les caractĂ©ristiques linguistiques (CL) des requĂȘtes, les performances locales des systĂšmes ainsi que leurs caractĂ©ristiquessont des Ă©lĂ©ments dĂ©finissant diffĂ©rents contextes. Nous proposons plusieurs processus afin d'atteindre cet objectif. D'une part, nous utilisons un profil linguistique des requĂȘtes (Mothe et Tanguy, 2005) qui nous permet d'Ă©tablir une classification des requĂȘtes Ă  base de leurs CL. Nous utilisons Ă  cet effet des techniques statistiques d'analyse de donnĂ©es telles que la classification ascendante hiĂ©rarchique (CAH) et les k-means. Les requĂȘtes ne sont plus alors considĂ©rĂ©es de maniĂšre isolĂ©e, mais sont vues comme des groupes possĂ©dant des CL similaires. L'hypothĂšse sous-jacente que nous faisons est qu'il existe des contextes dans lesquels certains SRI sont plus adaptĂ©s que d'autres. Nous Ă©tudions alors les performances des systĂšmes sur les classes de requĂȘtes obtenues (contextes). Nous proposons quatre mĂ©thodes de fusion afin de combiner les rĂ©sultats obtenus pour une requĂȘte donnĂ©e, par diffĂ©rents SRI. Une sĂ©rie d'expĂ©rimentations valide nos propositions. L'ensemble de ces travaux s'appuie sur l'Ă©valuation au travers des campagnes d'Ă©valuation de TREC

    SystĂšme de recherche d’information Ă©tendue basĂ© sur une projection multi-espaces

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    Depuis son apparition au dĂ©but des annĂ©es 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accĂšs universel aux connaissances et le monde de l’information a Ă©tĂ© principalement tĂ©moin d’une grande rĂ©volution (la rĂ©volution numĂ©rique). Il est devenu rapidement trĂšs populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de donnĂ©es et de connaissances existantes grĂące Ă  la quantitĂ© et la diversitĂ© des donnĂ©es qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considĂ©rables de ces donnĂ©es soulĂšvent d'importants problĂšmes pour les utilisateurs notamment pour l’accĂšs aux documents les plus pertinents Ă  leurs requĂȘtes de recherche. Afin de faire face Ă  cette explosion exponentielle du volume de donnĂ©es et faciliter leur accĂšs par les utilisateurs, diffĂ©rents modĂšles sont proposĂ©s par les systĂšmes de recherche d’information (SRIs) pour la reprĂ©sentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et rĂ©cupĂ©rer ces documents, des mots-clĂ©s simples qui ne sont pas sĂ©mantiquement liĂ©s. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilitĂ© d'exploration des rĂ©sultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intĂ©grant des mots-clĂ©s externes provenant de diffĂ©rentes sources. Cependant, ces systĂšmes souffrent encore de limitations qui sont liĂ©es aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les diffĂ©rentes sources sont utilisĂ©es de telle sorte qu’elles ne peuvent ĂȘtre distinguĂ©es par le systĂšme, cela limite la flexibilitĂ© des modĂšles d'exploration qui peuvent ĂȘtre appliquĂ©s aux rĂ©sultats de recherche retournĂ©s par ce systĂšme. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces rĂ©sultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sĂ©lectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requĂȘtes de recherche jusqu'Ă  parvenir aux documents qui rĂ©pondent le mieux Ă  leurs attentes. De cette façon, mĂȘme si les systĂšmes parviennent Ă  retrouver davantage des rĂ©sultats pertinents, leur prĂ©sentation reste problĂ©matique. Afin de cibler la recherche Ă  des besoins d'information plus spĂ©cifiques de l'utilisateur et amĂ©liorer la pertinence et l’exploration de ses rĂ©sultats de recherche, les SRIs avancĂ©s adoptent diffĂ©rentes techniques de personnalisation de donnĂ©es qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liĂ©e Ă  son profil et/ou Ă  ses expĂ©riences de navigation/recherche antĂ©rieures. Cependant, cette hypothĂšse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur Ă©voluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intĂ©rĂȘts antĂ©rieurs stockĂ©s dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut ĂȘtre mal exploitĂ© pour extraire ou infĂ©rer ses nouveaux besoins en information. Ce problĂšme est beaucoup plus accentuĂ© avec les requĂȘtes ambigĂŒes. Lorsque plusieurs centres d’intĂ©rĂȘt auxquels est liĂ©e une requĂȘte ambiguĂ« sont identifiĂ©s dans le profil de l’utilisateur, le systĂšme se voit incapable de sĂ©lectionner les donnĂ©es pertinentes depuis ce profil pour rĂ©pondre Ă  la requĂȘte. Ceci a un impact direct sur la qualitĂ© des rĂ©sultats fournis Ă  cet utilisateur. Afin de remĂ©dier Ă  quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intĂ©ressĂ©s dans ce cadre de cette thĂšse de recherche au dĂ©veloppement de techniques destinĂ©es principalement Ă  l'amĂ©lioration de la pertinence des rĂ©sultats des SRIs actuels et Ă  faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basĂ©e sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelĂ© la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de diffĂ©rentes catĂ©gories d'information sĂ©mantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de reprĂ©sentation des documents et des requĂȘtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprĂ©tations. L’originalitĂ© de cette reprĂ©sentation est de pouvoir distinguer entre les diffĂ©rentes interprĂ©tations utilisĂ©es pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilitĂ© sur les rĂ©sultats retournĂ©s et aide Ă  apporter une meilleure flexibilitĂ© de recherche et d'exploration, en donnant Ă  l’utilisateur la possibilitĂ© de naviguer une ou plusieurs vues de donnĂ©es qui l’intĂ©ressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de reprĂ©sentation proposĂ©s pour la description des documents et l’interprĂ©tation des requĂȘtes de recherche aident Ă  amĂ©liorer la pertinence des rĂ©sultats de l’utilisateur en offrant une diversitĂ© de recherche/exploration qui aide Ă  rĂ©pondre Ă  ses diffĂ©rents besoins et Ă  ceux des autres diffĂ©rents utilisateurs. Cette Ă©tude exploite diffĂ©rents aspects liĂ©s Ă  la recherche personnalisĂ©e et vise Ă  rĂ©soudre les problĂšmes engendrĂ©s par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisĂ© par notre systĂšme, une technique est proposĂ©e et employĂ©e pour identifier les intĂ©rĂȘts les plus reprĂ©sentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, frĂ©quentiel et temporel des donnĂ©es. La capacitĂ© des utilisateurs Ă  interagir, Ă  Ă©changer des idĂ©es et d’opinions, et Ă  former des rĂ©seaux sociaux sur le Web, a amenĂ© les systĂšmes Ă  s’intĂ©resser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rĂŽles sociaux dans le systĂšme. Ces informations sociales sont abordĂ©es et intĂ©grĂ©es dans ce travail de recherche. L’impact et la maniĂšre de leur intĂ©gration dans le processus de RI sont Ă©tudiĂ©s pour amĂ©liorer la pertinence des rĂ©sultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

    La gentrification négociée : anciennes frontiÚres et nouveaux fronts dans le centre historique de Mexico

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    During the first decade of the 21st Century, the depopulation of the historical downtown of Mexico City ceased, giving way to a process of economic and symbolic revalorization. The causes and consequences of this process have not been fully identified. This thesis reviews the origins of this important patrimonial site, and attempts to analyze the territories currently undergoing processes of gentrification, based on the following postulates:First, it stipulates that gentrification takes place as part of a historical continuum that determines the social organization of urban space. In fact, this research shows that those who are “pioneers” tend to appropriate specific places, which are usually former “civilization” nuclei established during the colony. There as well, real estate offers aimed at these new groups of the population, more demanding in terms of safety and urban comfort, cluster.Secondly, it establishes that gentrification is not produced by isolated actors, but rather implies conflicts of interest between diverse collective actors. Sustained by a diversity of testimonies, this thesis examines the character that economic and political elites sought to imprint upon a fundamental territory for the Mexican capital; it also explores the ambiguous participation of the middle classes and depicts the different forms of resistance set in motion by those excluded from this new city project. Finally, it offers a detailed overview of the mechanisms of patrimonialization and social management established by the Federal District’s Government, in their attempt to neutralize the conflicts inherent to the gentrification process.Durante la primera dĂ©cada del siglo XXI, el Centro HistĂłrico de la Ciudad de MĂ©xico dejĂł de despoblarse, dando paso a un proceso de revalorizaciĂłn econĂłmica y simbĂłlica cuyas causas y consecuencias no han sido plenamente identificadas. La tesis abarca los orĂ­genes de este importante sitio patrimonial y pretende analizar los territorios actuales de la gentrificaciĂłn a partir de los postulados siguientes.Primero, se estipula que la gentrificaciĂłn se desenvuelve dentro de un continuo histĂłrico que determina la divisiĂłn social del espacio urbano. De hecho, la investigaciĂłn arroja que los “pioneros” tienden a apropiarse lugares especĂ­ficos, que suelen ser los antiguos nĂșcleos “civilizatorios“ establecidos durante la colonia. AllĂ­ se concentra tambiĂ©n la oferta inmobiliaria dirigida hacia estos nuevos grupos de poblaciĂłn, mĂĄs exigentes en tĂ©rminos de seguridad y de confort urbano.En segundo lugar, se establece que la gentrificaciĂłn no es el producto de actores aislados sino que implica conflictos de intereses entre diversos actores colectivos. Nutrida con testimonios diversos, esta tesis examina el carĂĄcter que las Ă©lites econĂłmicas y polĂ­ticas quisieran imprimir sobre un territorio medular para la capital mexicana; expone ademĂĄs la participaciĂłn ambigua de las clases medias y retrata las diferentes formas de resistencia puestas en marcha por los sectores excluidos del nuevo proyecto de ciudad. Con el fin de evaluar la pluralidad del proyecto “revitalizador” del Centro HistĂłrico, y retomando discusiones en torno al ordenamiento territorial participativo, la tesis ofrece un panorama detallado de los mecanismos de patrimonializaciĂłn y de gestiĂłn social, establecidos por el gobierno del Distrito Federal en su intento por neutralizar los conflictos inherentes al proceso de gentrificaciĂłn.Durant la premiĂšre dĂ©cennie du XXIe siĂšcle, le centre historique de Mexico a cessĂ© de perdre ses habitants, amorçant un mouvement de revalorisation Ă©conomique et symbolique dont on commence Ă  peine Ă  mesurer l’importance. Cette thĂšse retrace la formation de ce haut lieu patrimonial pour mieux apprĂ©hender la singularitĂ© du processus de gentrification qui s’y dĂ©ploie. Deux postulats sont mis Ă  l’épreuve.D’abord, il est stipulĂ© que la gentrification s’inscrit dans un continuum historique qui dĂ©termine la division sociale de l’espace urbain. On constate en effet que les “pionniers urbains” prennent place en des lieux spĂ©cifiques, en particulier le long des foyers “civilisateurs” Ă©tablis depuis la pĂ©riode coloniale, oĂč l’on retrouve actuellement une offre immobiliĂšre adaptĂ©e aux aspirations et aux besoins sĂ©curitaires des nouveaux habitants.Ensuite, la gentrification n’est pas le produit d’acteurs individuels mais elle implique des conflits d’intĂ©rĂȘts entre des acteurs collectifs. Nourrie par de nombreux tĂ©moignages, cette recherche interroge le rĂŽle que les Ă©lites politiques et Ă©conomiques entendent attribuer au noyau historique de la capitale mexicaine ; elle expose la participation ambigĂŒe des classes intermĂ©diaires ainsi que les diffĂ©rentes formes de rĂ©sistance exprimĂ©es par les populations exclues du projet urbain. Enfin, afin d’évaluer la prĂ©tendue pluralitĂ© du projet de “revitalisation”, reprenant les dĂ©bats autour de l’amĂ©nagement participatif, elle offre une description dĂ©taillĂ©e des diffĂ©rents mĂ©canismes de patrimonialisation et de gestion sociale Ă©tablis par le gouvernement local en guise de neutraliser les conflits inhĂ©rents au processus de gentrification
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