Implémentation d’une méthode de Clustering pour le calcul de la probabilité de pertinence a priori d’un document

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Date

2013

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Publisher

Université Mouloud Mammeri

Abstract

La recherche d'information (RI) est un domaine de recherche qui est de plus en plus visible, surtout avec la profusion de données (textes, images, vidéos, etc.) sur Internet. Nous nous intéressons dans ce mémoire à la RI à partir de documents textuels non structurés. Trois éléments sont essentiels dans un processus de RI : un besoin d'information (généralement exprimé sous la forme d’une requête), un système de recherche d'information (SRI), et une collection de documents. Ainsi, la requête est soumise au SRI qui recherche dans la collection les documents les plus pertinents pour la requête. Le problème qui se pose actuellement n’est plus tant la disponibilité de l’information, mais la capacité d’accès et de sélection de l’information répondant aux besoins précis d’un utilisateur. Dans notre cas nous explorons l’introduction d’un nouveau facteur pour le calcul de pertinence à priori qui est basé sur la notion de Clustering. Plus spécifiquement on assignera une plus grande probabilité de pertinence pour un document qui est éloigné des différents clusters. Pour améliorer la qualité des SRI, plusieurs approches ont été proposées. Parmi elle l’implémentation d’une méthode de Clustering, c’est l’objectif de notre mémoire.

Description

108 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)

Keywords

Recherche d'information, Méthode de clustering, Calcul, Document

Citation

Conduite De Projets Informatiques