Modèle d'accès personnalisé à l'information basé sur les Diagrammes d'Influence intégrant un profil utilisateur évolutif
Résumé
The goal of personalization in information retrieval is to tailor the search engine results to the specific goals, preferences and general interests of the users. This thesis presents a novel IR model able to integrate the user in the process of information access. Our contribution is particularly based on the belief that personalized retrieval is a decision making problem. For this reason, we propose to apply influence diagrams which are an extension of Bayesian networks to such problems, in order to solve the hard problem of user based relevance estimation. The basic underlying idea is to substitute the traditional relevance function which measures the degree of matching document-query, a function indexed by the user. In our approach, the user is profiled using his long-term interests. More precisely the user profiling is performed by managing the user search history using statistical based operators in order to highlight the user short-term interests seen as surrogates for building the long-term ones. The method focuses on the use of both user relevance point of view on familiar words in order to infer and express his interests and the use of a correlation metric measure in order to update them. In order to validate our model, we propose furthermore a novel evaluation protocol suitable for the personalized retrieval task. The test collection is an expansion of the standard TREC test data with user's profiles, obtained using a learning scenario of the user's interests. The experimental results show that our personalized retrieval model is effective.
La RI personnalisée est une direction de recherche qui permet la mise en oeuvre de systèmes d'accès à l'information centrés utilisateurs, non dans le sens d'un utilisateur générique mais d'un utilisateur spécifique et ce, en vue d'adapter son fonctionnement à son contexte précis. L'objet de cette thèse est de proposer un modèle formel capable d'intégrer l'utilisateur dans le processus d'accès à l'information. Nous avons orienté nos travaux vers l'utilisation des diagrammes d'influence comme support théorique nous permettant de formaliser l'utilité des décisions associées à la pertinence des documents compte tenu de la requête et du pro- fil de l'utilisateur. L'idée de base est de substituer à la fonction de pertinence classique qui mesure le degré d'appariement requête-document une fonction intégrant l'utilisateur. Dans notre approche, le profil utilisateur comprend ses centres d'intérêt à court terme et long terme. Le profil repose sur une représentation à deux dimensions corrélées : historique des interactions et centres d'intérêts. Le processus de définition du profil est fondé sur l'interaction des phases de construction et d'évolution. Plus précisément, le profil est construit et évolue à partir des informations collectées sur les documents jugés implicitement ou explicitement pertinents lors des interactions de l'utilisateur avec un SRI. Nous utilisons pour cela un opérateur d'agrégation d'informations ainsi qu'une méthode statistique qui permet de scruter le changement dans les centres d'intérêt de l'utilisateur, au cours du temps. N'ayant pas de cadre standard d'évaluation, nous proposons un cadre d'évaluation adapté à l'accès personnalisé à l'information en augmentant les collections de la campagne TREC par des profils utilisateurs simulés. Nous validons notre contribution par comparaison au modèle de recherche Bayésien classique.
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