Kodex ou comment organiser les résultats d'une recherche d'information par détection de communautés sur un graphe biparti ?

TitreKodex ou comment organiser les résultats d'une recherche d'information par détection de communautés sur un graphe biparti ?
Publication TypeConference Paper
Year of Publication2011
AuthorsNavarro E, Chudy Y, Gaume B, Cabanac G, Pinel-Sauvagnat K
Conference NameCORIA'11, Avignon
Date Publishedmars
PublisherARIA
Mots-clésdétection de communautés, évaluation, graphe biparti, Recherche d'information
Abstract

Les Systèmes de Recherche d'Information structurent en général leurs résultats sous la forme d'une liste de documents. Nous pensons qu'il existe une structure plus riche dans ces résultats. En effet, la plupart des graphes obtenus à partir de données réelles (entre autre, les graphes de documents) partagent certaines propriétés structurelles, en particulier une organisation en communautés que nous proposons d'exploiter afin de mieux organiser l'ensemble des documents restitués pour une requête. Pour ce faire, l'ensemble des documents restitués est modélisé par un graphe biparti (Documents <-> Termes) sur lequel est appliqué notre algorithme Kodex de détection de communautés. Cet article présente Kodex et son évaluation : sur la mesure F1, Kodex améliore significativement la baseline Okapi BM25 de 22 %.