Approches non supervisées pour la recommandation de lectures et la mise en relation automatique de contenus au sein d'une bibliothèque numérique

Unsupervised approaches to recommending reads and automatically linking content within a digital library

• Auteur / Autrice : Chahinez Benkoussas
• Direction : Patrice Bellot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 14/12/2016
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'information et des systèmes (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Structure : Open Edition Center (Marseille)
• Jury : Président / Présidente : Antoine Doucet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Béchet, Milagros Fernandez-Gavilanes
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Mohand Boughanem, Sylvie Calabretto

Mots clés

Mots clés contrôlés

Microsoft Small Business Server (système d'exploitation des ordinateurs)

Édition en libre accès

Classification automatique (statistique)

Bibliothèques numériques

Recherche documentaire automatisée

Recherche de l'information

Mots clés libres

Recherche d’information

Recommandation

Modèles de recherche d’information

Graphes

Bibliothèque numérique

Réseau de citations

Classification automatique.

Information retrieval

Recommendation

Information retrieval models

Graphs

Digital library

Citation’s network

Automatic classification.

Résumé

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la recherche d’information (RI) et la recommandation de lecture. Elle a pour objets :— La création de nouvelles approches de recherche de documents utilisant des techniques de combinaison de résultats, d’agrégation de données sociales et de reformulation de requêtes ;— La création d’une approche de recommandation utilisant des méthodes de RI et les graphes entre les documents. Deux collections de documents ont été utilisées. Une collection qui provient de l’évaluation CLEF (tâche Social Book Search - SBS) et la deuxième issue du domaine des sciences humaines et sociales (OpenEdition, principalement Revues.org). La modélisation des documents de chaque collection repose sur deux types de relations :— Dans la première collection (CLEF SBS), les documents sont reliés avec des similarités calculées par Amazon qui se basent sur plusieurs facteurs (achats des utilisateurs, commentaires, votes, produits achetés ensemble, etc.) ;— Dans la deuxième collection (OpenEdition), les documents sont reliés avec des relations de citations (à partir des références bibliographiques).Le manuscrit est structuré en deux parties. La première partie «état de l’art» regroupe une introduction générale, un état de l’art sur la RI et sur les systèmes de recommandation. La deuxième partie «contributions» regroupe un chapitre sur la détection de comptes rendus de lecture au sein de la collection OpenEdition (Revues.org), un chapitre sur les méthodes de RI utilisées sur des requêtes complexes et un dernier chapitre qui traite l’approche de recommandation proposée qui se base sur les graphes.

This thesis deals with the field of information retrieval and the recommendation of reading. It has for objects:— The creation of new approach of document retrieval and recommendation using techniques of combination of results, aggregation of social data and reformulation of queries;— The creation of an approach of recommendation using methods of information retrieval and graph theories.Two collections of documents were used. First one is a collection which is provided by CLEF (Social Book Search - SBS) and the second from the platforms of electronic sources in Humanities and Social Sciences OpenEdition.org (Revues.org). The modelling of the documents of every collection is based on two types of relations:— For the first collection (SBS), documents are connected with similarity calculated by Amazon which is based on several factors (purchases of the users, the comments, the votes, products bought together, etc.);— For the second collection (OpenEdition), documents are connected with relations of citations, extracted from bibliographical references.We show that the proposed approaches bring in most of the cases gain in the performances of research and recommendation. The manuscript is structured in two parts. The first part ''state of the art'' includes a general introduction, a state of the art of informationretrieval and recommender systems. The second part ''contributions'' includes a chapter on the detection of reviews of books in Revues.org; a chapter on the methods of IR used on complex queries written in natural language and last chapter which handles the proposed approach of recommendation which is based on graph.