Psychological well-being through music listening

Design has gotten good at delighting and stimulating us in the short term. Could we design products that are good for us in the long run? In this project, I looked at positive psychology for concepts to develop into features of products and use music listening as a vehicle for integrating them. I propose three music-listening features that help exercise and cultivate emotional regulation strategies: 1_The Reaction Tile 2_The Monofilter 3_The Vibelist Each feature represents one or multiple strategies from the Process Model of Emotional Regulation

A Priori Relevance Based On Quality and Diversity Of Social Signals

International audienceSocial signals (users' actions) associated with web resources (documents) can be considered as an additional information that can play a role to estimate a priori importance of the resource. In this paper, we are particularly interested in: first, showing the impact of signals diversity associated to a resource on information retrieval performance; second, studying the influence of their social networks origin on their quality. We propose to model these social features as prior that we integrate into language model. We evaluated the effectiveness of our approach on IMDb dataset containing 167438 resources and their social signals collected from several social networks. Our experimental results are statistically significant and show the interest of integrating signals diversity in the retrieval process

Influence diagrams for contextual information retrieval

International audienceThe purpose of contextual information retrieval is to make some exploration towards designing user specific search engines that are able to adapt the retrieval model to the variety of differences on user's contexts. In this paper we propose an influence diagram based retrieval model which is able to incorporate contexts, viewed as user's long-term interests into the retrieval process

Un Algorithme génétique spécifique à une reformulation multi-requêtes dans un système de recherche d'information

National audienceCet article présente une approche de reformulation de requête fondée sur l'utilisation combinée de la stratégie d'injection de pertinence et des techniques avancées de l'algorithmique génétique. Nous proposons un processus génétique d'optimisation multi-requêtes amélioré par l'intégration des heuristiques de nichage et adaptation des opérateurs génétiques. L'heuristique de nichage assure une recherche d'information coopérative dans différentes directions de l'espace documentaire. L'intégration de la connaissance à la structure des opérateurs permet d'améliorer les conditions de convergence de l'algorithme. Nous montrons, à l'aide d'expérimentations réalisées sur une collection TREC, l'intérêt de notre approche

Pertinence a Priori Basée sur la Diversité et la Temporalité des Signaux Sociaux

National audienceLes signaux sociaux associés aux ressources Web peuvent être considérés comme une information additionnelle qui peut jouer un rôle pour mesurer une importance a priori de la ressource indépendamment de la requête. Dans cet article, nous nous intéressons particulièrement à la temporalité associée à ces signaux ainsi que leur diversité. Nous supposons que l'importance a priori d'un document (ressource) dépend non seulement de la qualité de ces signaux mais aussi de la date de leurs créations, la date de création de la ressource ainsi que leur diversité. De ce fait, plutôt que d'estimer cette importance (probabilité) a priori par un simple comptage des signaux liés au document, nous intégrons également les dates de création de la ressource, pour ne pas pénaliser les nouvelles ressources, et des actions, ainsi qu'un facteur de diversité de ces signaux. Nous évaluons l'efficacité de notre approche sur la collection d'IMDb contenant 167438 ressources et leurs données sociales collectées à partir de plusieurs réseaux sociaux. Nos expériences montrent l'intérêt des signaux sociaux temporellement sensibilisés à la sélection des ressources pertinentes

Exploitation de signaux sociaux pour estimer la pertinence a priori d'une ressource

National audienceDans cet article nous proposons une approche de recherche d'information (RI) qui prend en compte le contenu social associé à une ressource pour mesurer sa pertinence a priori vis-à-vis d'une requête. Nous démontrons comment ces caractéristiques, qui sont sous forme d'actions relevant d'activités sociales (signaux sociaux) tels que le nombre de "j'aime" et de "partage", peuvent être combinées pour quantifier des propriétés sociales telles que la popularité et la réputation. Nous proposons de modéliser ces propriétés comme des probabilités a priori que nous intégrons dans un modèle de langue. Nous avons évalué l'efficacité de notre approche sur la collection d'IMDb contenant 32706 documents et leurs caractéristiques sociales collectées sur plusieurs réseaux sociaux. Nos résultats expérimentaux sont très prometteurs et montrent l'intérêt de l'intégration des propriétés sociales dans un modèle de recherche pour améliorer la RI

Connexionisme et génétique pour la recherche d'information

Ce papier présente le champ d'application des techniques issues des réseaux de neurones et de l'algorithmique génétique au domaine de la recherche d'information. Un intérêt particulier portera sur les principes de reformulation de requêtes dans un processus de recherche d'informatio

Applying Heuristics to Improve A Genetic Query Optimisation Process in Information Retrieval

International audienceThis work presents a genetic approach for query optimisation in information retrieval. The proposed GA is improved y heuristics in order to solve the relevance multimodality problem and adapt the genetic exploration process to the information retrieval task. Experiments with AP documents and queries issued from TREC show the effectiveness of our GA mode

QUERY OPTIMISATION USING AN IMPROVED GENETIC ALGORITHM

International audienceThis paper presents an approach to intelligent information retrieval based on genetic heuristics. Recent search has shown that applying genetic models for query optimisation improve the retrieval effectiveness. We investigate ways to improve this process by combining genetic heuristics and information retrieval techniques. More precisely, we propose to integrate relevance feedback techniques to perform the genetic operators and the speciation heuristic to solve the relevance multimodality problem. Experiments, with AP documents and queries issued from TREC, showed the effectiveness of our approach. Keywords: Informatio

A Contextual Information Retrieval Model based on Influence Diagrams

International audienceA key challenge in information retrieval is the use of contex- tual evidence within the ad-hoc retrieval. Our contribution is particularly based on the belief that contextual retrieval is a decision-making prob- lem. For this reason we propose to apply influence diagrams witch are an extension of Bayesian networks to such problems, in order to solve the hard problem of user based relevance estimation. The basic underlying idea is to substitute to the traditional relevance function which measures the degree of matching document-query, a function indexed by the user. In our approach, the user profile is represented by his long term interests. In order to validate our model, we propose furthermore a novel evaluation protocol suitable for the contextual retrieval task. The test collection is an expansion of the standard TREC test data, obtained using a learning scenario of the user's interests. The experimental results show that our model is promising