Un nouveau mod`ele temporel de recherche d’information dans les microblogs

Abstract

Twitter devient une source d’information majeure avec plus de 2,1 milliards de requêtes quotidiennes. Cependant, la nature des tweets, souvent courts, mal orthographies et avec une syntaxe particulière, pose des défis aux modelés traditionnels de recherche d’informations bas´es sur la fréquence des termes. Afin accroître efficacité de la recherche de tweets pertinents, nous avons formule un nouveau modèle intégrant les dimensions temporelle et thématique. Notre contribution réside dans l’identification de groupes de tweets partageant un lexique commun, tout en présentant des caractéristiques temporelles congruentes avec celles de la requête. Par la suite, nous avons procédé `a une analyse comparative de nos résultats avec les travaux antérieurs, visant `a démontrer l'efficacité et la pertinence de notre modèle, avec pour objectif d’atteindre des performances supérieures dans la recherche d’informations sur Twitter. Mots cl´es : Twitter , tweets , requête , biterme , recherche temporelle , topics modeling , ri dans les microblogs.