Résumé

La Recherche d'Information n'est pas un domaine récent, étant donné qu'il date (RI) des années 40. la Recherche d'Information est un domaine qui a pour objectif, la représentation, l'analyse, l'organisation, le stockage et l'accès à l'information.
Plusieurs tâches se regroupent sous le vocable RI, la plus ancienne étant la recherche
documentaire, mais elle regroupe également d'autres tâches plus au moins récentes comme: le filtrage d'information, l'extraction d'information, la Recherche d'Information multilingue, les Questions/Réponses, la Recherche dans les microblogs, Dans ce cours, nous présentons également le domaine de text Mining en tant que discipline qui se croise avec la RI. Nous nous intéressons particulièrement à l’étude de l’utilité et l’intérêt que peuvent manifester des connaissances additionnelles extraites par un processus de text mining, pour un système de recherche d’information en terme d’amélioration de sa pertinence système.

Ce cours est divisé en trois chapitres: Le premier, intitulé Fondements de la Recherche
d’Information, introduit les principaux concepts de base du domaine de la recherche
d’information. Il présente le processus général de la recherche d’information ainsi que ses principaux modèles. Il présente également les métriques d'évaluation utilisées pour le test des différentes approches proposées dans ce cadre.
Le deuxième chapitre met l'accent sur l'expansion de requêtes et les différentes approches proposées dans la littérature.
Dans le troisième chapitre, le domaine de text mining est présenté en tant que discipline qui se croise avec la RI.

Objectifs

A l'issu de ce cours, vous serez capables de :

  • Connaître les différentes étapes du processus de la recherche d'information
  • Différencier entre les trois approches d'expansion de requêtes: locales, globales et externes
  • Employer les techniques du textmining en recherche d'information

Prés-requis

Ce cours comprend trois unités pédagogiques. Voici les pré-requis nécessaires au suivi de ce cours:

  • Les techniques de data mining

Public cible: 1 ère année Master, spécialité : ingénierie des systèmes informatiques