Évaluation de la pertinence dans les moteurs de recherche géoréférencés

Résumé : Optimiser le classement des résultats d’un moteur par un algorithme de learning to rank nécessite de connaître des jugements de pertinence entre requêtes et documents. Nous présentons les résultats d’une étude pilote sur la modélisation de la pertinence dans les moteurs de recherche géoréférencés. La particularité de ces moteurs est de présenter les résultats de recherche sous forme de carte géographique ou de liste de fiches. Ces fiches contiennent les caractéristiques du lieu (nom, adresse, téléphone, etc.) dont la plupart sont cliquables par l’utilisateur. Nous modélisons la pertinence comme la somme pondérée des clics sur le résultat. Nous montrons qu’équipondérer les différents éléments du modèle donne de bons résultats et qu’un ordre d’importance entre type de clics peut être déduit pour déterminer les pondérations optimales.
Type de document :
Communication dans un congrès
INFormatique des Organisations et Systemes d'Information et de Decision (INFORSID 2012), May 2012, Montpellier, France. pp.16
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Contributeur : Léa Laporte <>
Soumis le : mercredi 20 janvier 2016 - 15:45:18
Dernière modification le : jeudi 18 janvier 2018 - 10:39:12
Document(s) archivé(s) le : vendredi 11 novembre 2016 - 13:31:40

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  • HAL Id : hal-01259542, version 1

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Léa Laporte, Laurent Candillier, Sébastien Déjean, Josiane Mothe. Évaluation de la pertinence dans les moteurs de recherche géoréférencés. INFormatique des Organisations et Systemes d'Information et de Decision (INFORSID 2012), May 2012, Montpellier, France. pp.16. 〈hal-01259542〉

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