Titre :	Modélisation probabiliste d'une activité de recherche personnalisée
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Lila Meddour ; Saada Wissame ; Farida Achemoukh, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI
Année de publication :	2012
Importance :	75p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Modélisation  Probabilité  Activité de recherche  SRIP
Résumé :	Depuis l’essor de l’informatique, le volume d’information stockée électroniquement ne cesse de s’accroitre. Cependant les milliards de documents accessibles sur le web qui composent cette masse d’information ne sont actuellement qu’imparfaitement utilisables. Le problème qui se pose actuellement n'est plus tant la disponibilité de l'information mais la capacité d’accéder et de sélectionner l’information répondant aux besoins précis d'un utilisateur. En effet, pour un individu, rechercher une information précise dans l’amas des données en croissance exponentielle sur le net serait comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Le partage, la gestion et l’exploitation de ces informations nécessitent la mise en place de solutions adaptées. Le développement de modèles, méthodes et outils de recherche efficaces permettant de mettre en relation ces informations, capables d’assister un utilisateur dans sa recherche d’information pour qu’il accède juste à l’information qu’il juge pertinente est devenu un challenge important pour faire du web un réel outil de partage d’informations. L’objet d’un système de recherche d’information est de faciliter l’accès à un ensemble de documents, afin de permettre à l’utilisateur de retrouver ceux qui sont pertinents, c'est-à-dire ceux dont le contenu correspond le mieux à son besoin en information. Les systèmes de recherche d’information classiques se basent sur une recherche par mots clés, les documents sont représentés comme des sacs de mots et la pertinence d’un document vis-à-vis d’une requête est souvent estimée en s’appuyant sur les fréquences d’apparition des mots de la requête dans ces mêmes documents sans donner d’importance à la profession de l’utilisateur par exemple deux utilisateurs de deux domaines déférents tape la même requête les résultats retournés par le système de recherche d’informations serons les même. Pour remédier à ce problème, de nouvelles approches ont été développés dans le but d’intégrer l’utilisateur dans l’une des phases de processus de recherche afin de personnaliser le SRI. Notre travail s’inscrit principalement dans ce contexte. Notre objectif est alors d’une part de personnaliser un SRI classique en intégrant le profil utilisateur en utilisant la plate-forme terrier-3.5et d’autre part de modéliser le système avec les réseaux bayésiens. Ce mémoire s’articule autour de quatre chapitres comme suit : Dans le chapitre I, nous introduisons la recherche d'information et le processus de recherche d'information. On présente par la suite les différents modèles de la RI et les principaux paramètres d'évaluation d'un SRI. Dans Le chapitre II, nous détaillerons la recherche d’information personnalisée et on expliquera les déférentes approches et techniques de modélisation du profil, ainsi que son intégration dans les déférentes phases du processus de recherche, et on donnera l’architecture générale d’un SRI Personnalisée Dans le chapitre III, on va donner une description générale des réseaux bayésien ainsi que leur rapport avec le domaine de la recherche d’information et les déférents modèles existants Dans le chapitre IV, nous présentons notre modèle qui consiste en intégration du profil utilisateur dans la phase d’appariement d’un système de recherche d’information classique en se basant sur les réseaux Bayésiens. Et enfin une conclusion générale et quelques perspectives.
En ligne :	D:\CD.TH.2012\MAST2012\MEDDOUR.LILA-SAADA.WISSAME.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=31149

Modélisation probabiliste d'une activité de recherche personnalisée [theses et memoires] / Lila Meddour ; Saada Wissame ; Farida Achemoukh, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2012 . - 75p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Modélisation  Probabilité  Activité de recherche  SRIP
Résumé :	Depuis l’essor de l’informatique, le volume d’information stockée électroniquement ne cesse de s’accroitre. Cependant les milliards de documents accessibles sur le web qui composent cette masse d’information ne sont actuellement qu’imparfaitement utilisables. Le problème qui se pose actuellement n'est plus tant la disponibilité de l'information mais la capacité d’accéder et de sélectionner l’information répondant aux besoins précis d'un utilisateur. En effet, pour un individu, rechercher une information précise dans l’amas des données en croissance exponentielle sur le net serait comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Le partage, la gestion et l’exploitation de ces informations nécessitent la mise en place de solutions adaptées. Le développement de modèles, méthodes et outils de recherche efficaces permettant de mettre en relation ces informations, capables d’assister un utilisateur dans sa recherche d’information pour qu’il accède juste à l’information qu’il juge pertinente est devenu un challenge important pour faire du web un réel outil de partage d’informations. L’objet d’un système de recherche d’information est de faciliter l’accès à un ensemble de documents, afin de permettre à l’utilisateur de retrouver ceux qui sont pertinents, c'est-à-dire ceux dont le contenu correspond le mieux à son besoin en information. Les systèmes de recherche d’information classiques se basent sur une recherche par mots clés, les documents sont représentés comme des sacs de mots et la pertinence d’un document vis-à-vis d’une requête est souvent estimée en s’appuyant sur les fréquences d’apparition des mots de la requête dans ces mêmes documents sans donner d’importance à la profession de l’utilisateur par exemple deux utilisateurs de deux domaines déférents tape la même requête les résultats retournés par le système de recherche d’informations serons les même. Pour remédier à ce problème, de nouvelles approches ont été développés dans le but d’intégrer l’utilisateur dans l’une des phases de processus de recherche afin de personnaliser le SRI. Notre travail s’inscrit principalement dans ce contexte. Notre objectif est alors d’une part de personnaliser un SRI classique en intégrant le profil utilisateur en utilisant la plate-forme terrier-3.5et d’autre part de modéliser le système avec les réseaux bayésiens. Ce mémoire s’articule autour de quatre chapitres comme suit : Dans le chapitre I, nous introduisons la recherche d'information et le processus de recherche d'information. On présente par la suite les différents modèles de la RI et les principaux paramètres d'évaluation d'un SRI. Dans Le chapitre II, nous détaillerons la recherche d’information personnalisée et on expliquera les déférentes approches et techniques de modélisation du profil, ainsi que son intégration dans les déférentes phases du processus de recherche, et on donnera l’architecture générale d’un SRI Personnalisée Dans le chapitre III, on va donner une description générale des réseaux bayésien ainsi que leur rapport avec le domaine de la recherche d’information et les déférents modèles existants Dans le chapitre IV, nous présentons notre modèle qui consiste en intégration du profil utilisateur dans la phase d’appariement d’un système de recherche d’information classique en se basant sur les réseaux Bayésiens. Et enfin une conclusion générale et quelques perspectives.
En ligne :	D:\CD.TH.2012\MAST2012\MEDDOUR.LILA-SAADA.WISSAME.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=31149