Un groupe de chercheurs américains a mis
en place un nouvel algorithme pour les moteurs de recherche, capable de
contextualiser les requêtes.
Les moteurs de recherche actuels,
basés sur le système des mots clés, vont-ils progressivement laisser la
place à de nouvelles approches, capables de mieux interpréter les
requêtes ? Si l’on s’en tient aux avancées technologiques en cours,
alors les moteurs de recherche de prochaine génération devront offrir
une expérience personalisée. Après l’équipe de
Taguage, les chercheurs à
l’Université de la Caroline du Nord s’y sont attelés, en imaginant
un nouvel algorithme.
Ce-dernier permet de prendre en compte les requêtes antécédentes d’un
utilisateur afin de lui fournir des résultats les plus optimisés, et ce
sans avoir à consommer massivement des ressources informatiques.
La personnalisation au-delà du profiling
En effet, lorsqu’un mot clé comporte une interprétation multiple
possible, les moteurs de recherche traditionnels fournissent des
réponses identiques, indépendamment du profil de la personne en face. Et
même, « le fait de constituer le profil d’un utilisateur ne résout rien
au problème » commente
Anyanwu,
un des chercheurs à l’origine de ce projet. Car, en tapant le même mot
clé, une même personne peut vouloir des informations différentes à des
moments différents. A titre d’exemple, si un utilisateur entre le terme «
vitesse Jaguar », veut-il dire la puissante calculatrice, le félin dans
la jungle ou la voiture ? Pour cela, les chercheurs ont mis en place la
technique dite « ambient query context », qui consiste à consulter les
requêtes les plus récentes d’un utilisateur pour aider à interpréter sa
recherche en cours. Ainsi, si parmi ses recherches antécédentes figure
un terme comme « l’animal » ou « sauvage », les résultats liés au félin
seront mis en avant.
Une nouvelle architecture pour une meilleure efficacité
Le revers de la médaille de ce système est qu’il nécessite une
puissance de calcul phénoménale pour chaque utilisateur. A ce stade,
l’équipe de recherche d’Anyanwu a réussi à mettre en place une technique
qui comprend de nouvelles façons de représenter des données, de les
indexer, ainsi qu’une nouvelle architecture de calcul afin que ces
données puissent être consultées de manière efficace. La nouvelle
indexation et architecture informatique permet à environ 2900
utilisateurs d’effectuer simultanément une recherche personnalisée à
l’aide d’une machine de 8 GB, soit 100 fois plus efficace que leur
première réalisation. « Cela rend notre concept plus pratique et nous
sommes désormais près pour réaliser le moteur de recherche de prochaine
génération » conclut-il.
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