Recherche de conversations dans les réseaux sociaux : modélisation et expérimentations sur Twitter

Nawal Ould Amer (1, 2, 3) , Philippe Mulhem (1, 3) , Mathias Géry (2)

1 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
2 LHC - Laboratoire Hubert Curien
3 MRIM - Modélisation et Recherche d’Information Multimédia [Grenoble]

La problématique étudiée dans cet article est celle de l'indexation et de la recherche de conversations dans les réseaux sociaux. Une conversation est un ensemble de messages échangés entre utilisateurs, à la suite d'un message initial. La démarche proposée se base sur une modélisation probabiliste, et détaille en particulier l'utilisation d'informations sociales dans le réseau Twitter. Notre proposition est évaluée sur un corpus de conversations contenant plus de 50 000 tweets, et sur un ensemble de 15 requêtes tirées pour partie des campagnes TREC Microblog (Lin et Efron, 2013). Les résultats obtenus en combinant les éléments de contenu et les éléments sociaux sur ce corpus sont statistiquement significativement meilleurs que ceux de notre approche utilisant le contenu seul ainsi que ceux d'une approche à base de BM25.

Mots clés: Collection de test; Modèle probabiliste; Indexation de conversation

Domaines: Recherche d'information [cs.IR]

Nawal Ould Amer, Philippe Mulhem, Mathias Géry. Recherche de conversations dans les réseaux sociaux : modélisation et expérimentations sur Twitter. Conférence en Recherche d'Infomations et Applications - 12th French Information Retrieval Conference, Mar 2015, Paris, France. ⟨ujm-01219456⟩