Combinaison d'un profil social et un profil situationnel pour la recherche d'information

Abstract

L'objectif de cette thèse de doctorat est de proposer une nouvelle approche pour la personnalisation de la recherche d'information. La personnalisation de la recherche consiste à prendre en compte l'utilisateur et ses intérêts lors de la recherche, en adaptant les résultats de recherche aux intérêts de l'utilisateur. Une modélisation de l'utilisateur est nécessaire alors. Cette modélisation doit mettre en évidences toute information sur l'utilisateur capable de contribuer à la description de ses intérêts cognitifs, et à inférer sa perception du concept subjectif de la pertinence. L'approche proposée dans cette thèse est basée sur la construction d'un profil d'utilisateur concrétisant sa modélisation. La conception de ce profil d'utilisateur est développée en deux phases. Phase 1: nous avons construit un profil géo-social d'utilisateur dans lequel nous avons combiné les capteurs de pertinence issus des contextes thématique, social et situationnel des recherches précédentes de l'utilisateur. Par la suite, une autre dimension contextuelle est introduite dans ce profil, il s'agit de la dimension temporelle. Phase 2: nous avons renforcé le profil déjà proposé par l'introduction de la sémantique dans la représentation des composantes pertinentes du profil. La sémantique introduite est aussi combinée entre sémantique ontologique et sémantique personnelle. L'objectif de la construction du profil d'utilisateur est d'exploiter les informations contextuelles (termes pertinents, annotations sociales, concepts ontologiques, liens sémantiques, localisation, …etc) fournies par ce profil dans le processus de recherche dans le but d'améliorer la pertinence des résultats de recherche en les adaptant aux intérêts de l'utilisateur. L'intégration du profil d'utilisateur dans la phase de recherche se fait dans les deux phases suivantes: -Reformulation de la requête initiale de l'utilisateur pour mieux exprimer son besoin en information. -Reclassement des résultats retournés en fonction de leurs correspondances au profil d'utilisateur.