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1279-5127
 

 ARTICLE VOL 15/1 - 2012  - pp.9-32  - doi:10.3166/dn.15.1.9-32
TITRE
Une approche de recherche d’attributs pertinents pour l’agrégation d’information

TITLE
An aggregated search approach for attribute retrieval

RÉSUMÉ

La recherche d’information agrégée permet, en réponse à une requête, d’agréger des granules d’information provenant de plusieurs sources et de renvoyer à l’utilisateur un ensemble d’informations bien organisées. Le résultat agrégé est une alternative à la traditionnelle liste de documents répondant chacun à une partie du besoin utilisateur. Nous nous intéressons particulièrement dans cet article à la recherche agrégée relationnelle, qui se focalise sur les granules d’information classe - instance - attributs. Nous présentons une approche d’agrégation des résultats répondant à une requête de type classe, basée sur la détection d’attributs pertinents et présentant les résultats sous forme de tableau. Notre approche s’appuie sur 3 étapes que sont la sélection des instances et attributs pertinents à la classe, leur filtrage et le tri des attributs pertinents. Afin de tester cette approche, nous avons évalué la qualité des tableaux retournés à partir du dataset DBpedia. L’évaluation montre que le score des attributs est influencé par les instances sélectionnées, et que la fonction de pondération utilisée impacte significativement la qualité des résultats renvoyés.



ABSTRACT

Given a query, aggregated search aims at aggregating information nuggets retrieved from differents sources. The aggregated result is a coherent answer that can be seen as an alternative to the traditional ranked list of documents. We focus in this paper on relational aggregated search where information nuggets are mainly classes, instances and attributes. We present a result aggregation approach to answer to class queries. Our approach is based on relevant attributes detection and uses tables to present results. It is composed of three steps: instances and attributes selection, filtering and attributes ranking. In order to evaluate our approach we assess the quality of tables constructed from DBpedia. The evaluation shows that attributes scoring depends on the selected instances, and that the weighting function can affect significantly the quality of tabular results.



AUTEUR(S)
Ines KRICHEN, Arlind KOPLIKU, Karen PINEL-SAUVAGNAT, Mohand BOUGHANEM

MOTS-CLÉS
recherche d’information, agrégation de résultats, recherche d’attributs.

KEYWORDS
information retrieval, aggregated search, attribute search.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
GRATUIT
   
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