Profile Diversity for Phenotyping Data Search and Recommendation

Maximilien Servajean 1, 2 Esther Pacitti 2 Sihem Amer-Yahia 3 Pascal Neveu 4
2 ZENITH - Scientific Data Management
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier, CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
3 LIG Laboratoire d'Informatique de Grenoble - HADAS
LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Résumé : Dans ce travail, nous étudions la diversité de profils. Il s'agit d'une approche nouvelle dans la recherche de documents scientifiques. De nombreux travaux ont combinés la pertinence des mots clés avec la popularité des documents au sein d'une fonction de score " sociale ". Diversifier le contenu des documents retournés a également été traité de mani'ere approfondie et la recherche, la publicité, les requêtes en base de données et la recommandation. Nous pensons que notre travail est le premier à traiter de la diversité de profils afin de traiter le problème des listes de résultats hautement populaires mais trop ciblées. Nous montrerons comment nous adaptons l'algorithme de Fagin sur les algorithmes à seuil pour retourner les documents les plus pertinents, les plus populaires mais aussi les plus divers que ce soit en terme de contenus ou de profils. Nous avons également un ensemble de simulations sur deux benchmarks afin de valider notre fonction de score.
Document type :
Conference papers
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https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00879575
Contributor : Maximilien Servajean <>
Submitted on : Monday, November 18, 2013 - 10:45:22 AM
Last modification on : Friday, March 15, 2019 - 1:15:01 AM
Long-term archiving on : Wednesday, February 19, 2014 - 4:32:07 AM

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  • HAL Id : lirmm-00879575, version 1

Citation

Maximilien Servajean, Esther Pacitti, Sihem Amer-Yahia, Pascal Neveu. Profile Diversity for Phenotyping Data Search and Recommendation. BDA: Bases de Données Avancées, Oct 2013, Nantes, France. ⟨lirmm-00879575⟩

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