Results aggregation in unstructured peer-to-peer information retrieval systems
Agrégation des résultats dans les systèmes de recherche d’information pair-à-pair non structurés
Résumé
A huge part of the impetus of various internet technologies through the Peer-to-Peer (Peer-to-Peer or P2P) system can be seen as a reaction to the content centering detriment on the servers in front of passive clients. One of the distinctive features of any P2P system is what we often call direct connectivity between equal peers. The Peer-to-Peer increased the exchange flows between dynamic communities of users which tend to grow rapidly. We talk, therefore, about large-scale distributed systems in which the exchanged, shared and sought information reaches a more and more impressive volumes. Solving the aggregation problem in P2PIR systems the same way as its resolution in Distributed Information Retrieval (DIR) will miss a lot of intelligibility. In fact, the context has changed in RIP2P, given the scale factor and the lack of a global vision of the system in these networks that extend naturally to thousands or even millions peers. This will involve the removal of a broker server that is inadequate in this context and will raise the problem of finding new policies to aggregate results coming from heterogeneous peers in a single list while reflecting the user’s expectations. All these reasons prompted us to explore an aggregation mechanism based on user profiles deduced from their past behavior due to their interaction with query results. Our contributions, in this thesis, focus on two complementary axes. First, we propose a new vision of results aggregation in a large scale system. In this context, a profiles model and a hybrid score profiles-based approach are proposed. Second, we focused on the development of an evaluation framework of our approach in large-scale systems. In this thesis, we are mainly interested in the Information Retrieval problem in P2P systems (P2PIR) and focusing more specifically on the problem of results’ aggregation in such systems
Une grande partie de l’impulsion de diverses technologies d’Internet par les systèmes Pair-à-Pair (Peer-to-Peer ou P2P) peut être vue comme une réaction au détriment du centrage de contenu sur les serveurs devant des clients passifs. Une des caractéristiques distinctives de tout système P2P est ce que nous appelons souvent connectivité directe de bout en bout entre pairs égaux. Le Pair-à-Pair a augmenté les débits des échanges entre des communautés dynamiques des utilisateurs qui tendent à augmenter rapidement. Nous parlons donc de systèmes distribués à large échelle dans lesquels l’information échangée, partagée et recherchée atteint des volumes de plus en plus impressionnants. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons essentiellement à la Recherche d'Information dans les systèmes de Recherche d’Information P2P (RIP2P) et plus précisément au problème d'agrégation des résultats dans de tels systèmes. Résoudre le problème d'agrégation en RIP2P de la même manière que sa résolution dans un cadre de Recherche d’Information Distribuée (RID) va manquer beaucoup d’intelligibilité. En effet, ça fait perdre de vue tout un contexte qui a changé en RIP2P, vu le facteur d'échelle et l’absence d’une vision globale sur le système, dans ces réseaux qui s'étendent naturellement à des milliers voire des millions de pairs. Ceci va impliquer notamment la suppression d'un serveur courtier inadéquat dans ce contexte et va soulever le problème de retrouver de nouvelles politiques pour agréger des résultats provenant de pairs hétérogènes dans une liste unique tout en reflétant les attentes de l'utilisateur. Toutes ces raisons nous ont incités à explorer un mécanisme d’agrégation basé sur les profils des utilisateurs déduits de leurs comportements passés suite à leurs interactions avec les résultats d’une requête. Dans cette thèse nos contributions portent sur deux axes complémentaires. D’abord, nous proposons une nouvelle vision d'agrégation de résultats dans un contexte large échelle. Dans ce cadre un modèle de profils et une approche de score hybride à base de profils sont proposés. Ensuite nous avons mis l’accent sur la mise en place d’un cadre d'évaluation de notre approche dans les systèmes à large échelle
Origine : Version validée par le jury (STAR)
Loading...