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Modèle de Recherche d’Information Personnalisée Basé sur les Réseaux Bayésiens

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Université Mouloud Mammeri de Tizi-Ouzou R 2 I 12-14 Juin 2011 . Modèle de Recherche d’Information Personnalisée Basé sur les Réseaux Bayésiens. Mme Farida Achemoukh - Adouane Mr Rachid Ahmed-Ouamer Laboratoire LARI Université Mouloud Mammeri de Tizi-Ouzou.

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Presentation Transcript
mod le de recherche d information personnalis e bas sur les r seaux bay siens

Université Mouloud Mammeri de Tizi-Ouzou

R2I 12-14 Juin 2011

Modèle de Recherche d’InformationPersonnalisée Basé sur les Réseaux Bayésiens

Mme Farida Achemoukh - Adouane

Mr Rachid Ahmed-Ouamer

Laboratoire LARI Université Mouloud Mammeri de Tizi-Ouzou

plan de la pr sentation
Plan de la présentation
  • Introduction
  • Problématique
  • Accès Personnalisé à l’ Information
  • Contribution
  • Conclusion & perspectives

R2I 12-14 juin 2011

introduction
Introduction

La vocation d’un système de recherche d’information est de fournir à l’utilisateur des informations utiles

Virusbiologique

Virus informatique

Q=‘virus’

Q=‘virus’

Collection

documents

Requête

C’est l’expression d’un besoin en information

SRI

Doc 1

Doc 1

Doc N

Doc N

R2I 12-14 juin 2011

introduction1
Introduction

Le système tiens compte de la requête utilisateur et des informations qui le décrivent

Virus informatique

Q=‘virus’

Profil utilisateur

Domaine d’intérêt : informatique

Collection

documents

SRI

Profil utilisateur

informations décrivant ses centres d’intérêts et ses préférences

Doc 1

Doc M

Personnalisation de l’information

12/06/2011jz

R2I 12-14 juin 2011

probl matique
Problématique
  • Comment modélisation l'utilisateur ?
  • Comment inclure l’utilisateur dans le processus d'accès à l'information ?

R2I 12-14 juin 2011

acc s personnalis l information
Accès Personnalisé à l’ Information
  • Modèlisation de l’utilisateur
  • Representation du Profil
  • Vectorielle (Gowan 2003)
  • Hiérarchique (Micarelli et al.2004)
  • Multidimensionnlle (Kostadinov 2003)
  • Construction du Profil
  • Explicite (Kraft et al.2005)
  • Implicite (Gauch et al.2003)

R2I 12-14 juin 2011

slide7

Accès Personnalisé à l’ Information

  • Exploitation du Profil Utilisateur dans le processus de recherche
  • Reformulation de la requête
  • (Sieg et al. 2004), (Koutrika et al.2005)
  • augmentation de la requête par des termes issus du profil utilisateur
  • Appariement Requête- Documents
  • (Haveliwala et al.2002), (Zemirli et al. 2008)
  • compte tenu de la requête et du profil utilisateur dans le calcul de pertinence de documents
  • Présentation des résultats de recherche
  • (Gowan 2003),(Liu et al.2004)
  • Le score final est la combinaison de score de similarité entre le document et le profil avec le score d’appariement initial du document

R2I 12-14 juin 2011

contribution
Contribution

Idée directrice

Les Réseaux Bayésiens constituent un outil puissant pour la représentation des connaissances

Les utiliser pour la présentation des différentes informations

participantes à la définition du modèle de recherche

Définition d’un module d’appariement intégrant le profil utilisateur

R2I 12-14 juin 2011

contribution1
Contribution
  • Démarche adoptée
  • Définition de la librairie des centres d’intérêts
  • chaque centre d’intérêt ck est défini comme un vecteur de termes ti pondérés selon la formule BM25 (Kassab R et al. 2005)

N :le nombre total de documents de la collection ;

n : le nombre de documents

de la collection contenant le terme ti ;

R : le nombre de documents pertinents face à une requête utilisateur ;

r : le nombre de documents pertinents contenant le terme ti.

R2I 12-14 juin 2011

contribution2
Contribution
  • 2. Présentation du modèle
  • Le modèle consiste en un graphe G= (V, E) acyclique orienté
  • Nœuds V englobent la requête, les documents de la collection et la librairie de centres d’intérêts
  • Arcs E orientés des termes constituant l’espace d’indexation, vers les documents, les requêtes et les centres d’intérêts.

Documents

requête

Termes

Centres d’intérêts

R2I 12-14 juin 2011

contribution3
Contribution

3. Calcul de la Pertinence

(1)

U : l’ensemble des configurations u possibles de termes.

P(u) : laprobabilité à priori associée à une configuration de termes

L’espace de termes est réduit à la configuration couverte par la requête q

P(q/u)= 1 si q=u

0 sinon

Le modèle « réseau bayésien » généralise « le modèle vectoriel »

l’équation (1) peut être écrite

R2I 12-14 juin 2011

contribution4
Contribution

4. Exemple illustratif

Soit une collection= {d1, d2, d3, d4, d5}

d1= {10t1, 2t2, 4t3, 5t5}, d2= {4t1, 9t2, 7t6}, d3= {5t2, 7t3, 12t4, 9t6}

d4= {2t1, 11t4, 3t5, 7t6} , d5= {10t2, 15t3, 5t4, 8t5, 14t6}

  • Libraire des centres d’intérêts

Requêtes Q= {q1, q2, q3, q4, q5 }

q1= {t1} ,q2= {t2} , q3= {t3} , q4= {t4}, q5= {t5}

Table 1. Librairie de centres d’intérêts

R2I 12-14 juin 2011

contribution5

t1

t2

t3

t4

t5

C1

d1

t6

d2

C2

d3

c3

c4

d4

c5

d5

Contribution

Architecture

du modèle

Centres d’intérêts

Collection

documents

Termes d’indexation

ordre de pertinence

Avec intégration du

profil

+ D5

D2

D3

D4

- D1

+ D2

D5

D4

D3

- D1

c4

Q

Requête utilisateur

R2I 12-14 juin 2011

conclusion
Conclusion
  • Le modèle proposé mesure la pertinence comme un degrés de convergence des trois concepts document, requête utilisateur et centre d’intérêt
  • La prise en compte du profil utilisateur modélisé par son centre d’intérêt dans le module d’appariement permet un bon ordonnancement des résultats.

R2I 12-14 juin 2011

perspectives
Perspectives
  • Validation du modèle proposé sur une collection
  • personnalisée
  • Prise en compte de l’évolution du profil
  • utilisateur dans le modèle proposé

R2I 12-14 juin 2011

merci de votre attention
Merci de votre attention!

R2I 12-14 juin 2011