Impact des interactions sociales sur la recherche d’information

Abstract

Le domaine de la recherche d’information (RI) est considéré comme un domaine d’application réussi du traitement de langage naturel (TLN). De nos jours, l’émergence des réseaux sociaux a conduit à l’apparition d’une nouvelle branche de recherche d’information, c’est la recherche d’information sociale qui bénéfice de l’exploitation des informations issus des interactions user-user et user-ressources Web sur les réseaux sociaux pour améliorer les résultats de recherche. Notre travail rentre donc dans la problématique de la RI où nous définissons une approche basée sur trois mesures de pertinences essentielles pour estimer la pertinence globale des résultats de recherche : (a) pertinence thématique : traduite le degré d’adéquation de l’information retrouvée au thème évoqué par les mots clefs de la requête, (b) pertinence sociale : calculée selon une formule exploitant les signaux sociaux (c) pertinence émotionnelle : calculée selon un processus d’analyse des sentiments. Nos expériences montrent une amélioration significative de la performance du système de la recherche classique de films en intégrant des critères sociaux et émotionnels provenant des réseaux sociaux. Cette exploitation est réalisée selon des mesures définies dans le domaine de la RI et en utilisant un dataset de films définis et construit à partir du site IMDb.