000			02355cam a2200313 4500500
005			20250119075247.0
041			_afre
042			_adc
100	1	0	_aLaporte, Léa _eauthor
245	0	0	_aDe l'apprentissage d'ordonnancement à l'adaptation au contexte
260			_c2013.
500			_a51
520			_aLes 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.
520			_aLocal search engines use complex learning to rank algorithms to rank places according to a query by taking into account the user environment, the places e-reputation and social networks information. In parallel, the understanding of how users search or which criteria are used to rank results become a key issue for companies. In this paper, we present an overview of existing learning to rank approaches and algorithms. We show that these approaches may not be accurate when dealing with local data. We propose new methods to evaluate relevance and to adapt ranking to queries by using an embedded feature selection algorithm.
690			_aordonnancement
690			_asélection de variables
690			_arecherche d'information
690			_aapprentissage automatique
690			_aadaptation aux requêtes
690			_amodèles de pertinence
690			_alearning to rank
690			_aquery-dependent ranking
690			_afeature selection
690			_ainformation retrieval
690			_arelevance models
690			_amachine learning
786	0		_nDocument numérique | 16 | 1 | 2013-05-15 | p. 97-121 | 1279-5127
856	4	1	_uhttps://shs.cairn.info/revue-document-numerique-2013-1-page-97?lang=fr&redirect-ssocas=7080
999			_c402286 _d402286