Titre :	Etudes comparative de différentes approches de pondération en RI
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Amine Lemdani ; Salim Nahi ; Amirouche, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI
Année de publication :	2011
Importance :	46 p.
Présentation :	ill.
Format :	30cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Recherche d'information  Indexation  Terrier  Moteur de recherche.
Résumé :	Dans cette étude nous avons fait une comparaison entre les approches de pondération: Tf_Idf, Lemur Tf_Idf, BM25, DFR, et la Normalisation Pivotée. Nous avons constaté que les fonctions normalisées sont plus efficaces que les fonctions standards. On a aussi fait nos évaluations sur deux collection de taille différentes (Muchmore pour les documents courts, et Time pour les documents long), on a déduit que les fonction de pondération réagissent mieux sur les petites collection (Muchmore) avec des précisions supérieures aux grandes collections (Time). Notre objectif était de voir la différence de précision entre ces fonctions de pondération ainsi que l’influence de la taille des collections sur les scores retournés par celles-ci. On avait aussi à cœur d’implémenter au moins deux ou trois fonctions de pondération dans terrier, mais faute de temps on en a implémenté qu’une seule (Pivoted Normalisation).
En ligne :	D:\CD.THESE.INF\LP.INF.11\LEMDANI A. NAHI F..PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=31551

Etudes comparative de différentes approches de pondération en RI [theses et memoires] / Amine Lemdani ; Salim Nahi ; Amirouche, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2011 . - 46 p. : ill. ; 30cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Recherche d'information  Indexation  Terrier  Moteur de recherche.
Résumé :	Dans cette étude nous avons fait une comparaison entre les approches de pondération: Tf_Idf, Lemur Tf_Idf, BM25, DFR, et la Normalisation Pivotée. Nous avons constaté que les fonctions normalisées sont plus efficaces que les fonctions standards. On a aussi fait nos évaluations sur deux collection de taille différentes (Muchmore pour les documents courts, et Time pour les documents long), on a déduit que les fonction de pondération réagissent mieux sur les petites collection (Muchmore) avec des précisions supérieures aux grandes collections (Time). Notre objectif était de voir la différence de précision entre ces fonctions de pondération ainsi que l’influence de la taille des collections sur les scores retournés par celles-ci. On avait aussi à cœur d’implémenter au moins deux ou trois fonctions de pondération dans terrier, mais faute de temps on en a implémenté qu’une seule (Pivoted Normalisation).
En ligne :	D:\CD.THESE.INF\LP.INF.11\LEMDANI A. NAHI F..PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
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