Vers un modèle de Recherche d'Information Sociale pour l'accès aux ressources bibliographiques

National audienceCet article propose une nouvelle approche, basée sur les réseaux sociaux, pour l'accès aux ressources bibliographiques. Nous introduisons un modèle d'information sociale dont les auteurs sont les principales entités et les relations sont extraites à partir des liens de coauteur et de citation. En effet, ces relations sont pondérées à l'aide d'une mesure d'entropie qui tient compte des interactions au voisinage social du document et des annotations sociales produites par les utilisateurs. Dans ce modèle, la pertinence d'un document est calculée par combinaison de la pertinence thématique et de la pertinence dérivée de l'importance sociale des auteurs associés. Nous montrons la viabilité de notre modèle par une série d'expérimentations basées sur une collection d'articles scientifiques dont les annotation sociales sont collectées depuis le réseau social académique "CiteULike.org"

Leveraging social relevance : using social networks to enhance literature access and microblog search

L'objectif principal d'un système de recherche d'information est de sélectionner les documents pertinents qui répondent au besoin en information exprimé par l'utilisateur à travers une requête. Depuis les années 1970-1980, divers modèles théoriques ont été proposés dans ce sens pour représenter les documents et les requêtes d'une part et les apparier d'autre part, indépendamment de tout utilisateur. Plus récemment, l'arrivée du Web 2.0 ou le Web social a remis en cause l'efficacité de ces modèles du fait qu'ils ignorent l'environnement dans lequel l'information se situe. En effet, l'utilisateur n'est plus un simple consommateur de l'information mais il participe également à sa production. Pour accélérer la production de l'information et améliorer la qualité de son travail, l'utilisateur échange de l'information avec son voisinage social dont il partage les mêmes centres d'intérêt. Il préfère généralement obtenir l'information d'un contact direct plutôt qu'à partir d'une source anonyme. Ainsi, l'utilisateur, influencé par son environnement socio-cultuel, donne autant d'importance à la proximité sociale de la ressource d'information autant qu'à la similarité des documents à sa requête. Dans le but de répondre à ces nouvelles attentes, la recherche d'information s'oriente vers l'implication de l'utilisateur et de sa composante sociale dans le processus de la recherche. Ainsi, le nouvel enjeu de la recherche d'information est de modéliser la pertinence compte tenu de la position sociale et de l'influence de sa communauté. Le second enjeu est d'apprendre à produire un ordre de pertinence qui traduise le mieux possible l'importance et l'autorité sociale. C'est dans ce cadre précis, que s'inscrit notre travail. Notre objectif est d'estimer une pertinence sociale en intégrant d'une part les caractéristiques sociales des ressources et d'autre part les mesures de pertinence basées sur les principes de la recherche d'information classique. Nous proposons dans cette thèse d'intégrer le réseau social d'information dans le processus de recherche d'information afin d'utiliser les relations sociales entre les acteurs sociaux comme une source d'évidence pour mesurer la pertinence d'un document en réponse à une requête. Deux modèles de recherche d'information sociale ont été proposés à des cadres applicatifs différents : la recherche d'information bibliographique et la recherche d'information dans les microblogs. Les importantes contributions de chaque modèle sont détaillées dans la suite. Un modèle social pour la recherche d'information bibliographique. Nous avons proposé un modèle générique de la recherche d'information sociale, déployé particulièrement pour l'accès aux ressources bibliographiques. Ce modèle représente les publications scientifiques au sein d'réseau social et évalue leur importance selon la position des auteurs dans le réseau. Comparativement aux approches précédentes, ce modèle intègre des nouvelles entités sociales représentées par les annotateurs et les annotations sociales. En plus des liens de coauteur, ce modèle exploite deux autres types de relations sociales : la citation et l'annotation sociale. Enfin, nous proposons de pondérer ces relations en tenant compte de la position des auteurs dans le réseau social et de leurs mutuelles collaborations. Un modèle social pour la recherche d'information dans les microblogs.} Nous avons proposé un modèle pour la recherche de tweets qui évalue la qualité des tweets selon deux contextes: le contexte social et le contexte temporel. Considérant cela, la qualité d'un tweet est estimé par l'importance sociale du blogueur correspondant. L'importance du blogueur est calculée par l'application de l'algorithme PageRank sur le réseau d'influence sociale. Dans ce même objectif, la qualité d'un tweet est évaluée selon sa date de publication. Les tweets soumis dans les périodes d'activité d'un terme de la requête sont alors caractérisés par une plus grande importance. Enfin, nous proposons d'intégrer l'importance sociale du blogueur et la magnitude temporelle avec les autres facteurs de pertinence en utilisant un modèle Bayésien.An information retrieval system aims at selecting relevant documents that meet user's information needs expressed with a textual query. For the years 1970-1980, various theoretical models have been proposed in this direction to represent, on the one hand, documents and queries and on the other hand to match information needs independently of the user. More recently, the arrival of Web 2.0, known also as the social Web, has questioned the effectiveness of these models since they ignore the environment in which the information is located. In fact, the user is no longer a simple consumer of information but also involved in its production. To accelerate the production of information and improve the quality of their work, users tend to exchange documents with their social neighborhood that shares the same interests. It is commonly preferred to obtain information from a direct contact rather than from an anonymous source. Thus, the user, under the influenced of his social environment, gives as much importance to the social prominence of the information as the textual similarity of documents at the query. In order to meet these new prospects, information retrieval is moving towards novel user centric approaches that take into account the social context within the retrieval process. Thus, the new challenge of an information retrieval system is to model the relevance with regards to the social position and the influence of individuals in their community. The second challenge is produce an accurate ranking of relevance that reflects as closely as possible the importance and the social authority of information producers. It is in this specific context that fits our work. Our goal is to estimate the social relevance of documents by integrating the social characteristics of resources as well as relevance metrics as defined in classical information retrieval field. We propose in this work to integrate the social information network in the retrieval process and exploit the social relations between social actors as a source of evidence to measure the relevance of a document in response to a query. Two social information retrieval models have been proposed in different application frameworks: literature access and microblog retrieval. The main contributions of each model are detailed in the following. A social information model for flexible literature access. We proposed a generic social information retrieval model for literature access. This model represents scientific papers within a social network and evaluates their importance according to the position of respective authors in the network. Compared to previous approaches, this model incorporates new social entities represented by annotators and social annotations (tags). In addition to co-authorships, this model includes two other types of social relationships: citation and social annotation. Finally, we propose to weight these relationships according to the position of authors in the social network and their mutual collaborations. A social model for information retrieval for microblog search. We proposed a microblog retrieval model that evaluates the quality of tweets in two contexts: the social context and temporal context. The quality of a tweet is estimated by the social importance of the corresponding blogger. In particular, blogger's importance is calculated by the applying PageRank algorithm on the network of social influence. With the same aim, the quality of a tweet is evaluated according to its date of publication. Tweets submitted in periods of activity of query terms are then characterized by a greater importance. Finally, we propose to integrate the social importance of blogger and the temporal magnitude tweets as well as other relevance factors using a Bayesian network model

IRIT at CLEF 2015: A product search model for head queries

International audienceWe describe in this paper our participation in the product search task of LL4IR CLEF 2015 Lab. This task aims to evaluate, with living labs protective point of view, the retrieval effectiveness over e-commerce search engines. During the online shopping process, users would search for interesting products and quickly access those that fit with their needs among a long tail of similar or closely related products. Our contribution addresses head queries that are frequently submitted on e-commerce Web sites. Head queries usually target featured products with several variations, accessories, and complementary products. We propose a probabilistic model for product search based on the intuition that descriptive fields and the category might fit with the query. Fi-naly, we present results obtained during the second round of the product search task

Un modèle de Recherche d'Information Sociale pour l'Accès aux Ressources Bibliographiques : Vers un réseau social pondéré

International audienceCet article propose une nouvelle approche, basée sur les réseaux sociaux, pour laccès aux ressources bibliographiques. Nous introduisons un modèle dinformation sociale dont les auteurs sont les principales entités et les relations sont extraites à partir des liens de coauteur et de citation. En effet, ces relations sont pondérées en tenant compte des interactions entre les auteurs et des annotations sociales produites par les utilisateurs. Dans ce modèle, la pertinence dun document est estimée par combinaison de la pertinence thématique et de la pertinence sociale, qui est à son tour dérivée de limportance sociale des auteurs associés. Nous évaluons la viabilité de notre modèle sur une collection darticles scientifiques dont les annotation sociales sont extraites depuis le réseau social académique CiteULike.org. Les résultats obtenus montrent la supériorité des performances de notre modèle par rapport à la recherche dinformation traditionnelle

A social model for Literature Access: Towards a weighted social network of authors

International audienceThis paper presents a novel retrieval approach for literature access based on social network analysis. In fact, we investigate a social model where authors represent the main entities and relationships are extracted from co-author and citation links. Moreover, we define a weighting model for social relationships which takes into account the authors positions in the social network and their mutual collaborations. Assigned weights express influence, knowledge transfer and shared interest between authors. Furthermore, we estimate document relevance by combing the document-query similarity and the document social importance derived from corresponding authors. To evaluate the effectiveness of our model, we conduct a series of experiments on a scientific document dataset that includes textual content and social data extracted from the academic social network CiteULike. Final results show that the proposed model improves the retrieval effectiveness and outperforms traditional and social information retrieval baselines

Quels facteurs de pertinence pour la recherche de produits e-commerce ?

National audienceUn moteur de recherche e-commerce vise à fournir un accès rapide et efficace à des produits qui correspondent aux besoins et aux préférences de l'utilisateur parmi une liste de produits similaires ou étroitement liés. Nous avons participé à la campagne d'évaluation « Living Lab for Information Retrieval » qui proposait une tâche de recherche de produits évaluée par des utilisateurs réels lors de scénarios de recherche réelle sur un site de e-commerce. L'évaluation expérimentale a montré des résultats prometteurs de notre modèle. Dans ce papier, nous proposons une analyse des fichiers logs issus de notre modèle afin d'identifier des facteurs d'efficacité liés à la requête et aux produits. L'objectif de cette étude est d'ouvrir des pistes de recherche pour la formalisation de modèles de recherche de produits. ABSTRACT. E-commerce product retrieval aims to provide a quick and efficient access to products that fit user's needs and preferences among a tail of similar or closely related products. We participated to the " Living Lab for Information Retrieval " evaluation campaign devoted to a product search task in which real users evaluated par-ticipants' retrieval models in real search scenarios on e-commerce websites. The experimental evaluation has shown encouraging results for our proposed model. In this paper, we conduct an analysis of users' feeadback with respect to the clicks obtained by our model. The goal of the paper is therefore to identify the effectiveness factors underlying the user's queries and the retrieved products in order to open perspectives in the formalization of product search models. MOTS-CLÉS : Recherche d'information, recherche de produits, facteurs d'efficacit

Living Ranking: from online to real-time information retrieval evaluation

International audienceThe Living Labs for Information Retrieval Evaluation (LL4IR) initiative have provided a novel framework for evaluating retrieval models that involve real users. In this position paper, we propose an extension to the LL4IR framework that enables to evaluate real-time IR

Modèle de langue pour l'ordonnancement conjoint d'entités pertinentes dans un réseau d'informations hétérogènes

National audienceDans ce papier, nous proposons un nouveau modèle, appelé BibRank, ayant pour objectif d'ordonnancer conjointement des ressources hétérogènes, documents et auteurs, d'un réseau bibliographique selon leur degré de pertinence vis-à-vis d'une requête. Ce modèle utilise le principe de propagation des scores des entités en considérant à la fois la structure du réseau et le sujet de la requête. De plus, ce modèle introduit deux indicateurs de proximité thématique entre entités connectées suivant le type des entités reliées. Pour les relations entre entités homogènes, cet indicateur détecte les citations marginales tandis que pour les relations entre entités hétérogènes, il utilise deux sources d'évidence : le sujet du document et l'expertise de l'auteur. Des expérimentations, menées en utilisant le réseau bibliographique CiteSeerX, montrent l'efficacité du modèle d'ordonnancement proposé

A Product Feature-based User-Centric Ranking Model for E-Commerce Search

International audienceDuring the online shopping process, users search for interesting products in order to quickly access those that fit with their needs among a long tail of similar or closely related products. Our contribution addresses head queries that are frequently submitted on e-commerce Web sites. Head queries usually target featured products with several variations , accessories, and complementary products. We present in this paper a product feature-based user-centric model for product search involving, in addition to product characteristics, the user engagement toward the product. This model has been evaluated through the product search track of the LL4IR lab at CLEF 2015 in order to highlight the effectiveness of our model as well as the impact of the user engagement factor

A product feature-based user-centric product search model

During the online shopping process, users would search for interesting products and quickly access those that fit with their needs among a long tail of similar or closely related products. Our contribution addresses head queries that are frequently submitted on e-commerce Web sites. Head queries usually target featured products with several variations, accessories, and complementary products. We present in this paper a product feature-based user-centric model for product search involving in addition to product characteristics the user engagement toward the product. This model has been evaluated through the product search track of the LL4IR lab at CLEF 2015 in order to highlight the effectiveness of our model as well as the impact of the user engagement factor