000			02901cam a2200301 4500500
005			20250121012142.0
041			_afre
042			_adc
100	1	0	_aBoudiba, Tahar-Rafik _eauthor
700	1	0	_a Ahmed-Ouamer, Rachid _eauthor
245	0	0	_aApproche temporelle pour la génération personnalisée de profils folksonomiques
260			_c2018.
500			_a30
520			_aL’annotation collaborative offre aux utilisateurs la possibilité de décrire des ressources avec des mots-clés (tags). Un tag décrit l’intérêt que l’utilisateur porte à une ressource. L’ensemble des triplets {utilisateur, ressource, tags} constitue une folksonomie. Dans cet article, nous proposons de construire des profils utilisateurs à partir des tags. Ces profils (folksonomiques) sont des clusters contenant des ressources correspondant aux divers centres d’intérêts de l’utilisateur. Comme les intérêts utilisateurs évoluent avec le temps, en pondérant les tags en fonction non seulement de leur qualité supposée, mais aussi de leur "fraîcheur", on améliore le classement des ressources. Pour évaluer la "pertinence" de ces profils, nous les avons utilisées dans un contexte de recherche d’information personnalisée. En comparant notre approche avec une approche de base (sans facteur temporel), nous avons mené une série d’expérimentations sur des données extraites à partir de MovieLens. Les résultats confirment l’efficacité de notre approche.
520			_aCollaborative annotation offers users the possibility to describe resources with keywords (tags). A tag describes the user’s interest to the resource. The set of triplets {user, resource, tags} constitutes a folksonomy. In this paper, we propose to construct user profiles from tags. These (folksonomy based) user profiles are clusters containing classified resources corresponding to the various interests of the user. As user interests evolve over time, by weighting the tags according to not only their supposed quality but also their "freshness", the classification of resources is improved. To evaluate the "relevance" of these profiles, we used them in a personalized information retrieval context. By comparing our approach with a basic one (without time factor), we conducted a series of experimentations extracted from MovieLens Dataset. The results confirm the effectiveness of our approach.
690			_aprofil utilisateur
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690			_atemporalité
690			_afolksonomies
690			_aclustering
690			_atemporality
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690			_afolksonomies
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786	0		_nDocument numérique | 21 | 1 | 2018-12-07 | p. 91-114 | 1279-5127
856	4	1	_uhttps://shs.cairn.info/revue-document-numerique-2018-1-page-91?lang=fr&redirect-ssocas=7080
999			_c445391 _d445391