Approaches to implement and evaluate aggregated search

La recherche d'information agrégée peut être vue comme un troisième paradigme de recherche d'information après la recherche d'information ordonnée (ranked retrieval) et la recherche d'information booléenne (boolean retrieval). Les deux paradigmes les plus explorés jusqu'à aujourd'hui retournent un ensemble ou une liste ordonnée de résultats. C'est à l'usager de parcourir ces ensembles/listes et d'en extraire l'information nécessaire qui peut se retrouver dans plusieurs documents. De manière alternative, la recherche d'information agrégée ne s'intéresse pas seulement à l'identification des granules (nuggets) d'information pertinents, mais aussi à l'assemblage d'une réponse agrégée contenant plusieurs éléments. Dans nos travaux, nous analysons les travaux liés à la recherche d'information agrégée selon un schéma général qui comprend 3 parties: dispatching de la requête, recherche de granules d'information et agrégation du résultat. Les approches existantes sont groupées autours de plusieurs perspectives générales telle que la recherche relationnelle, la recherche fédérée, la génération automatique de texte, etc. Ensuite, nous nous sommes focalisés sur deux pistes de recherche selon nous les plus prometteuses: (i) la recherche agrégée relationnelle et (ii) la recherche agrégée inter-verticale. * La recherche agrégée relationnelle s'intéresse aux relations entre les granules d'information pertinents qui servent à assembler la réponse agrégée. En particulier, nous nous sommes intéressés à trois types de requêtes notamment: requête attribut (ex. président de la France, PIB de l'Italie, maire de Glasgow, ...), requête instance (ex. France, Italie, Glasgow, Nokia e72, ...) et requête classe (pays, ville française, portable Nokia, ...). Pour ces requêtes qu'on appelle requêtes relationnelles nous avons proposés trois approches pour permettre la recherche de relations et l'assemblage des résultats. Nous avons d'abord mis l'accent sur la recherche d'attributs qui peut aider à répondre aux trois types de requêtes. Nous proposons une approche à large échelle capable de répondre à des nombreuses requêtes indépendamment de la classe d'appartenance. Cette approche permet l'extraction des attributs à partir des tables HTML en tenant compte de la qualité des tables et de la pertinence des attributs. Les différentes évaluations de performances effectuées prouvent son efficacité qui dépasse les méthodes de l'état de l'art. Deuxièmement, nous avons traité l'agrégation des résultats composés d'instances et d'attributs. Ce problème est intéressant pour répondre à des requêtes de type classe avec une table contenant des instances (lignes) et des attributs (colonnes). Pour garantir la qualité du résultat, nous proposons des pondérations sur les instances et les attributs promouvant ainsi les plus représentatifs. Le troisième problème traité concerne les instances de la même classe (ex. France, Italie, Allemagne, ...). Nous proposons une approche capable d'identifier massivement ces instances en exploitant les listes HTML. Toutes les approches proposées fonctionnent à l'échelle Web et sont importantes et complémentaires pour la recherche agrégée relationnelle. Enfin, nous proposons 4 prototypes d'application de recherche agrégée relationnelle. Ces derniers peuvent répondre des types de requêtes différents avec des résultats relationnels. Plus précisément, ils recherchent et assemblent des attributs, des instances, mais aussi des passages et des images dans des résultats agrégés. Un exemple est la requête ``Nokia e72" dont la réponse sera composée d'attributs (ex. prix, poids, autonomie batterie, ...), de passages (ex. description, reviews, ...) et d'images. Les résultats sont encourageants et illustrent l'utilité de la recherche agrégée relationnelle. * La recherche agrégée inter-verticale s'appuie sur plusieurs moteurs de recherche dits verticaux tel que la recherche d'image, recherche vidéo, recherche Web traditionnelle, etc. Son but principal est d'assembler des résultats provenant de toutes ces sources dans une même interface pour répondre aux besoins des utilisateurs. Les moteurs de recherche majeurs et la communauté scientifique nous offrent déjà une série d'approches. Notre contribution consiste en une étude sur l'évaluation et les avantages de ce paradigme. Plus précisément, nous comparons 4 types d'études qui simulent des situations de recherche sur un total de 100 requêtes et 9 sources différentes. Avec cette étude, nous avons identifiés clairement des avantages de la recherche agrégée inter-verticale et nous avons pu déduire de nombreux enjeux sur son évaluation. En particulier, l'évaluation traditionnelle utilisée en RI, certes la moins rapide, reste la plus réaliste. Pour conclure, nous avons proposé des différents approches et études sur deux pistes prometteuses de recherche dans le cadre de la recherche d'information agrégée. D'une côté, nous avons traité trois problèmes importants de la recherche agrégée relationnelle qui ont porté à la construction de 4 prototypes d'application avec des résultats encourageants. De l'autre côté, nous avons mis en place 4 études sur l'intérêt et l'évaluation de la recherche agrégée inter-verticale qui ont permis d'identifier les enjeux d'évaluation et les avantages du paradigme. Comme suite à long terme de ce travail, nous pouvons envisager une recherche d'information qui intègre plus de granules relationnels et plus de multimédia.Aggregated search or aggregated retrieval can be seen as a third paradigm for information retrieval following the Boolean retrieval paradigm and the ranked retrieval paradigm. In the first two, we are returned respectively sets and ranked lists of search results. It is up to the time-poor user to scroll this set/list, scan within different documents and assemble his/her information need. Alternatively, aggregated search not only aims the identification of relevant information nuggets, but also the assembly of these nuggets into a coherent answer. In this work, we present at first an analysis of related work to aggregated search which is analyzed with a general framework composed of three steps: query dispatching, nugget retrieval and result aggregation. Existing work is listed aside different related domains such as relational search, federated search, question answering, natural language generation, etc. Within the possible research directions, we have then focused on two directions we believe promise the most namely: relational aggregated search and cross-vertical aggregated search. * Relational aggregated search targets relevant information, but also relations between relevant information nuggets which are to be used to assemble reasonably the final answer. In particular, there are three types of queries which would easily benefit from this paradigm: attribute queries (e.g. president of France, GDP of Italy, major of Glasgow, ...), instance queries (e.g. France, Italy, Glasgow, Nokia e72, ...) and class queries (countries, French cities, Nokia mobile phones, ...). We call these queries as relational queries and we tackle with three important problems concerning the information retrieval and aggregation for these types of queries. First, we propose an attribute retrieval approach after arguing that attribute retrieval is one of the crucial problems to be solved. Our approach relies on the HTML tables in the Web. It is capable to identify useful and relevant tables which are used to extract relevant attributes for whatever queries. The different experimental results show that our approach is effective, it can answer many queries with high coverage and it outperforms state of the art techniques. Second, we deal with result aggregation where we are given relevant instances and attributes for a given query. The problem is particularly interesting for class queries where the final answer will be a table with many instances and attributes. To guarantee the quality of the aggregated result, we propose the use of different weights on instances and attributes to promote the most representative and important ones. The third problem we deal with concerns instances of the same class (e.g. France, Germany, Italy ... are all instances of the same class). Here, we propose an approach that can massively extract instances of the same class from HTML lists in the Web. All proposed approaches are applicable at Web-scale and they can play an important role for relational aggregated search. Finally, we propose 4 different prototype applications for relational aggregated search. They can answer different types of queries with relevant and relational information. Precisely, we not only retrieve attributes and their values, but also passages and images which are assembled into a final focused answer. An example is the query ``Nokia e72" which will be answered with attributes (e.g. price, weight, battery life ...), passages (e.g. description, reviews ...) and images. Results are encouraging and they illustrate the utility of relational aggregated search. * The second research direction that we pursued concerns cross-vertical aggregated search, which consists of assembling results from different vertical search engines (e.g. image search, video search, traditional Web search, ...) into one single interface. Here, different approaches exist in both research and industry. Our contribution concerns mostly evaluation and the interest (advantages) of this paradigm. We propose 4 different studies which simulate different search situations. Each study is tested with 100 different queries and 9 vertical sources. Here, we could clearly identify new advantages of this paradigm and we could identify different issues with evaluation setups. In particular, we observe that traditional information retrieval evaluation is not the fastest but it remains the most realistic. To conclude, we propose different studies with respect to two promising research directions. On one hand, we deal with three important problems of relational aggregated search following with real prototype applications with encouraging results. On the other hand, we have investigated on the interest and evaluation of cross-vertical aggregated search. Here, we could clearly identify some of the advantages and evaluation issues. In a long term perspective, we foresee a possible combination of these two kinds of approaches to provide relational and cross-vertical information retrieval incorporating more focus, structure and multimedia in search results

Accès contextuel à l'information dans un environnement mobile : approche basée sur l'utilisation d'un profil situationnel de l'utilisateur et d'un profil de localisation des requêtes

Le but fondamental de la recherche d'information (RI) contextuelle consiste à combiner des sources d'évidences issues du contexte de la requête, du contexte de l'utilisateur et de son environnement dans une même infrastructure afin de mieux caractériser les besoins en information de l'utilisateur et d'améliorer les résultats de recherche. Notre contribution porte sur la conception d'un système de RI contextuel dans un cadre mobile. Plus spécifiquement, notre contribution se décline en trois principaux points : la modélisation et construction de profil situationnel de l'utilisateur, la caractérisation de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur, ainsi que la définition d'un cadre de combinaison de ces éléments contextuels pour calculer un score de pertinence multidimensionnelle des documents. Nous nous sommes intéressés en premier lieu à exploiter le profil situationnel de l'utilisateur dans un processus d'accès personnalisé à l'information. Le profil situationnel est composé de centres d'intérêts de l'utilisateur appris pour chaque situation de recherche. Une situation de recherche est caractérisée par une représentation sémantique de la localisation et de temps de l'utilisateur lors de sa recherche. Les centres d'intérêts sont construits en exploitant les documents jugés pertinents par l'utilisateur et une ontologie générale. Nous avons proposé d'utiliser l'approche par raisonnement à partir de cas pour sélectionner le centre d'intérêt à exploiter pour la personnalisation sur la base de la comparaison de la similarité des situations de recherche. Le centre d'intérêt sélectionné est utilisé dans le ré-ordonnancement des résultats de recherche des requêtes appartenant à une situation de recherche similaire. Nous exploitons ensuite le contexte de la requête dans un mécanisme de prédiction de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur. Notre approche de prédiction de la sensibilité de la requête à la localisation se base sur la construction d'un modèle de langue de localisation de la requête. Ce modèle nous a servi comme source d'évidence pour calculer des caractéristiques pour la classification des requêtes selon leur sensibilité à la localisation. Nous avons également intégré notre approche de détection de la sensibilité de la la requête à la localisation dans un processus d'adaptation des résultats de recherche selon le type de la requête. En vue d'intégrer ces deux types d'adaptation dans un SRI contextuel, nous nous sommes proposés d'appliquer un modèle d'agrégation prioritaire pour la combinaison de pertinence multidimensionnelle pour la RI mobile. Ce modèle de pertinence multidimensionnelle présente la particularité d'exploiter deux opérateurs d'agrégation prioritaire permettant d'adapter les résultats de recherche selon les préférences de l'utilisateur exprimées sur les critères de pertinence. Vu qu'il n'existe pas de cadre d'évaluation standard d'accès contextuel à l'information, plus particulièrement adapté au contexte mobile, nous avons proposé des cadres d'évaluation orientés-contexte basés sur des approches par "simulation de contexte" et "par étude journalière". Nous avons exploité ces cadres d'évaluation pour valider notre contribution dans le domaine. En particulier, nous avons évalué expérimentalement notre approche de personnalisation en utilisant notre profil situationnel en comparaison à un SRI standard, et avons montré que notre approche est à l'origine d'un gain de performance significatif. Nous avons validé notre approche de détection de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur sur une collection de requêtes annotées manuellement issue du \textit{log} de recherche d'AOL, en testant plusieurs classificateurs du domaine et par comparaison à une approche de l'état de l'art, et nous avons montré son efficacité à améliorer la performance de la recherche par comparaison à un SRI standard. Nous avons également comparé notre cadre de combinaison de pertinence à une approche de combinaison linéaire standard et montré son efficacité.Contextual information retrieval aims at combining knowledge about the query context and the user context in the same framework in order to better meet the user information needs. We propose a contextual search approach integrating a query location intent prediction method and a situational user profile modelling approach in order to improve the retrieval effectiveness for mobile search. We propose an approach to personalize search results for mobile users by exploiting both cognitive and spatio temporal context of the user. We propose to model the user on three semantic dimensions : time, location and interests. A case based reasoning approach is adopted to select the appropriate user profile for re-ranking the search results. In order to identify the user intent global, local explicit and local implicit, we exploit the top N search results returned by a general Web search engine to build a location query profile using language models. Two measures namely location Kullback-Leibler Divergence and Kurtosis defined on this profile, allow us to effectively classify the three types of queries. We also propose a multidimensional ranking model based on the standard relevance dimension of topic and the contextual dimensions of interests and location to personalise search results for o mobile user. The peculiarity of our multidimensional ranking lies in a "prioritized combination" of the considered criteria, using the "prioritized scoring" and "prioritized and" operators, which allow flexible personalization of search results according to users' preferences. As there is no standard evaluation protocol for evaluating contextual access retrieval, we have proposed context-oriented evaluation protocols ranging from simulation frameworks to user studies. We have exploited these protocols to evaluate our contributions in the domain and have shown the effectiveness of our approaches