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1279-5127
 

 ARTICLE VOL 21/1-2 - 2018  - pp.91-114  - doi:10.3166/dn.21.1-2.91-114
TITRE
Approche temporelle pour la génération personnalisée de profils folksonomiques

RÉSUMÉ

L’annotation collaborative offre aux utilisateurs la possibilité de décrire des ressources avec des mots-clés (tags). Un tag décrit l’intérêt que l’utilisateur porte à une ressource. L’ensemble des triplets {utilisateur, ressource, tags} constitue une folksonomie. Dans cet article, nous proposons de construire des profils utilisateurs à partir des tags. Ces profils (folksonomiques) sont des clusters contenant des ressources correspondant aux divers centres d’intérêts de l’utilisateur. Comme les intérêts utilisateurs évoluent avec le temps, en pondérant les tags en fonction non seulement de leur qualité supposée, mais aussi de leur "fraîcheur", on améliore le classement des ressources. Pour évaluer la "pertinence" de ces profils, nous les avons utilisées dans un contexte de recherche d’information personnalisée. En comparant notre approche avec une approche de base (sans facteur temporel), nous avons mené une série d’expérimentations sur des données extraites à partir de MovieLens. Les résultats confirment l’efficacité de notre approche.



ABSTRACT

Collaborative annotation offers users the possibility to describe resources with keywords (tags). A tag describes the user’s interest to the resource. The set of triplets {user, resource, tags} constitutes a folksonomy. In this paper, we propose to construct user profiles from tags. These (folksonomy based) user profiles are clusters containing classified resources corresponding to the various interests of the user. As user interests evolve over time, by weighting the tags according to not only their supposed quality but also their "freshness", the classification of resources is improved. To evaluate the "relevance" of these profiles, we used them in a personalized information retrieval context. By comparing our approach with a basic one (without time factor), we conducted a series of experimentations extracted from MovieLens Dataset. The results confirm the effectiveness of our approach.



AUTEUR(S)
Tahar-Rafik BOUDIBA, Rachid AHMED-OUAMER

MOTS-CLÉS
folksonomies, recherche d’information, temporalité, profil utilisateur, clustering.

KEYWORDS
folksonomies, information retrieval, temporality, user profile, clustering.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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