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De l'apprentissage d'ordonnancement à l'adaptation au contexte : état de l'art et propositions

Laporte, Léa De l'apprentissage d'ordonnancement à l'adaptation au contexte : état de l'art et propositions. (2013) Document numérique, 16 (1). 97-121. ISSN 1279-5127

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Official URL: http://dx.doi.org/10.3166/dn.16.1.97-121

Abstract

Les moteurs de recherche géoréférencés utilisent des algorithmes d’ordonnancement complexes, prenant en compte le contexte d’utilisation, l’e-reputation et les réseaux sociaux, pour classer pertinemment les lieux vis-à-vis d’une requête. Or, comprendre les critères de sélection des utilisateurs et d’ordonnancement des moteurs est crucial pour les entreprises. Nous présentons le principe de l’optimisation de l’ordonnancement sur les moteurs de recherche et les approches et algorithmes existants. Nous montrons qu’ils sont limités et non adaptés au géoréférencement. Nous proposons une amélioration de l’évaluation de la pertinence et une méthodologie d’adaptation aux requêtes utilisant la sélection de variables embarquée.

Item Type:Article
Additional Information:Thanks to Lavoisier editor. The definitive version is available at http://dn.revuesonline.com/article.jsp?articleId=18345
Audience (journal):National peer-reviewed journal
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE)
French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UPS (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE)
Laboratory name:
Statistics:download
Deposited By: IRIT IRIT
Deposited On:07 Apr 2015 07:05

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