Recherche flexible d'information par filtrage flou qualitatif

Flexible information retrieval using qualitative pattern matching

• Auteur / Autrice : Yannick Loiseau
• Direction : Mohand Boughanem, Henri Prade
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Toulouse 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logique floue

Filtres numériques (mathématiques)

Décision multicritère

Mots clés libres

Recherche d'information

Filtrage flou

Ontologies possibilistes

Evaluation de pertinence

Méthodes multicritères

Résumé

Avec le flot des données informatique, des systèmes de recherche efficaces sont précieux et requièrent une représentation des information et des besoins homogène entre humain et machine. Notre approche, basée sur le filtrage flou, représente les données linguistiques comme des classes imprécises de termes, reliées pour représenter les relations et l'ambiguïté du langage, définissant une ontologie possibiliste de concepts. Représentés de même, les besoins s'apparient aux informations, exploitant ces liens dans des recherches vagues pour obtenir des résultats plus pertinents. Tous ces besoins sont utilisé pour discriminer les documents à l'aide de méthodes issues des techniques multicritères. Nous présentons différents aspect des bases de données et de la recherche documentaire et leur union à la logique floue, puis la modélisation théorique de notre approche et son application à ces deux domaines. Nous illustrerons le système et en évaluerons les performances réelles et les apports.

With the raise of electronic data, efficient information retrieval systems become necessary. To represent these information and the user needs, a better agreement between human and computer is needed. Our approach uses the fuzzy pattern matching to define a linguistic data representation, based on linked vague terms classes to model relations and ambiguity in language, defining a possibilistic concepts ontology. By representing user needs likewise, we match them with the information, and exploit links to evaluate vague searches with more relevant results. Lastly, all needs are kept in the final evaluation to discriminate documents using methods from multicriteria techniques. We first present several database and information retrieval aspects, and their integration with fuzzy techniques. The theoretic model of this approach is exposed, and applied to these two fields. Lastly, we illustrate the system and evaluate its real performances and advantages.