Un Modèle De Langue Pour Une Recherche D’information Personnalisée.

Résumé: Il est reconnu que le profil utilisateur joue un rôle important en recherche d’information (RI). Or, peu de systèmes. Nous considérons un des aspects importants du profil utilisateur - le centre d’intérêt de l’utilisateur. Les requêtes contiennent en général peu de critères et ne permettent pas de cibler très précisément le besoin de l’utilisateur. Alors Il faut donc une meilleure connaissance de l’utilisateur pour illustrer le manque de précision de la requête, D’où l’idée de prise en compte de l’utilisateur dans la recherche d’information. Nous avons proposé une nouvelle approche pour la modélisation de la recherche d’information personnalisée et ceci en utilisant un modèle de langue pour la calcul de la pertinence. Dans notre cas, pour la personnalisation du SRI, le profil utilisateur sera intégré dans la phase d'appariement document requête. Le modèle de langue proposé contient trois paramètres, un paramètre pour le Calcul de P (Q/dj), un paramètre pour le Calcul de P(Q\Ci) un paramètre pour le Calcul de P(D\Ci). Nous avons testé notre modèle sur un exemple de collection composé de huit documents. Nous avons construit nos centres d’intérêts par des requêtes d’apprentissage. Ensuite, nous avons utilisé des requêtes de test pour évaluer le modèle proposé. Les résultats obtenus ont montré une amélioration de la pertinence par rapport au modèle de langue de base.

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