Intrégration des facteurs temps et autorité sociale dans un modèle bayésien de recherche de tweets

RÉSUMÉ. Cet article présente une approche sociale pour la recherche d’information dans les microblogs intégrant diverses sources d’évidence au sein d’un réseau bayésien. Notre contribution consiste à étendre la notion classique de pertinence, basée sur la similarité textuelle, par de nouveaux facteurs tels que l’importance sociale des blogueurs et la magnitude temporelle des microblogs. Dans ce papier, l’importance sociale d’un blogueur est assimilée à son influence dans le réseau et est évaluée par un score de PageRank déduit sur le réseau de diffusion des microblogs. Nous proposons d’estimer la magnitude temporelle selon le nombre de voisins temporels qui incluent les termes de la requête. Afin de valider notre approche, une évaluation expérimentale à été menée sur la collection de microblogs de référence TREC Tweets2011. Les résultats montrent que notre modèle présente un gain de 24% par rapport à la médiane des résultats officiels de TREC Microblog 2011.