Illustrations pour l'aide à la recherche d'informations sur le Web
Brigitte Trousse
INRIA Sophia Antipolis, Action
AID
Brigitte.Trousse@inria.fr
Mots-clés: analyse de l'usage, comportements utilisateurs,
similarité, fouille de données, raisonnement à partir de cas, filtrage
collaboratif, calcul de recommandations, recherche d'information, navigation,
Web.
Ce poster présente une approche de calcul de recommandations basée sur
l'analyse et la réutilisation de comportements utilisateurs. Cette approche
centrée fouille de données utilise des techniques de raisonnement à
partir de cas issues de l'intelligence artificielle et vise à mettre à profit
l'expérience d'un groupe d'utilisateurs. Le raisonnement à partir de cas
(RàPC) est une approche de résolution de problèmes basée sur la réutilisation
par analogie d'expériences passées appelées cas. Un cas est une expérience
utile représentée classiquement par un couple (problème, solution).
Après une rapide introduction sur les systèmes de recommandations, ce poster
décrit notre modèle d'indexation de cas par situation comportementale
[1]
sur lequel repose notre approche. Selon ce modèle, un cas
référence une session utilisateur passée à un instant donné où la partie
problème (ou situation) décrit un comportement pertinent dans
cette session et la partie solution (ou liste de recommandations)
indique les comportements pertinents futurs, par rapport à l'instant de
référence du cas.
Puis nous montrons via deux exemples comment appliquer notre modèle
d'indexation de cas pour l'aide à la recherche d'informations sur le World
Wide Web [5, 4], domaine d'application qui constitue
clairement notre investissement majeur dans l'équipe AID; à ce jour
quatre systèmes de recommandations ont été réalisés:
- aide à la navigation sur le Web, Broadway V1 [2, 1, 4],
- aide à la formulation de requêtes, Broadway-QR [3],
- aide à la navigation dans un site musical, Broadway-Predict qui
fut l'objet d'une évaluation sur l'aspect prédiction,
- aide à la navigation dans un site de type annuaire thématique
(cf Yahoo!, Voila, Quiquoioù): Broadway-AT.
Notre approche de calcul de recommandations est ensuite détaillée pour les
deux premiers systèmes de recommandations, Broadway V1 et Broadway-QR,
approche qui en font des systèmes tout à fait originaux par rapport à l'état
de l'art.
-
Broadway-V1 [1, 2] est un assistant pour la
navigation sur le Web réutilisant les navigations passées d'un groupe
d'utilisateurs. Broadway observe les navigations de différents utilisateurs,
récolte les évaluations et les annotations de ces utilisateurs pour établir
une liste de documents pertinents. Ce système a fait l'objet d'une
expérimentation auprès d'utilisateurs.
- Broadway-QR [3] est un assistant à la reformulation de
requêtes dans le cadre d'un méta-moteur de recherche sur le Web; celui-ci
réutilise les expériences issues des processus passés de reformulation de
requêtes d'un groupe d'utilisateurs pour proposer des mots clés.
Enfin nous concluons sur les points difficiles de notre approche de nature
pluri-disciplinaire et les travaux en cours.
Bibliographie
-
M. Jaczynski, Modèle et plate-forme à
objets pour l'indexation des cas par situation comportementales: application à
l'assistance à la navigation sur le Web, PhD thesis, Université de Nice
Sophia-Antipolis, Sophia-Antipolis, décembre 1998. En français.
- M. Jaczynski et B. Trousse, «WWW
assisted browsing by reusing past navigations of a group of users», in
Proceedings of the European Workshop on Case-base Reasoning,
EWCBR'98, LNCS/AI, Dublin, Irland, septembre 1998. Springer-Verlag.
- R. Kanawati, M. Jaczynski et
B. Trousse, «Applying the broadway recommandation computation
approach for implementing a query refinement service in the cbkb meta-search
engine», in RàPC'99, Conférence Nationale de Raisonnement à partir de
cas, AFIA, juin 1999. École Polytechnique, Palaiseau.
- B. Trousse, M. Jaczynski et
R. Kanawati, «Une approche fondée sur le raisonnement à partir de
cas pour l'aide à la navigation dans un hypermédia», in Proceedings of
Hypertexte & Hypermedia : Products, Tools and Methods (H2PTM'99), août 1999.
Paris.
- B. Trousse, M. Jaczynski et
R. Kanawati, «Using user behavior similarity for recommandation
computation : The broadway approach», in Proceedings of the 8th
international conference on human computer interaction (HCI'99), août 1999.
Munich.
Ce document a été traduit de LATEX par HEVEA.
