Communication Dans Un Congrès Année : 2015

Document Priors Based On Time-Sensitive Social Signals

Prieurs de documents basés sur des signaux sociaux sensibles au temps

Résumé

Relevance estimation of a Web resource (document) can benefit from using social signals. In this paper, we propose a language model document prior exploiting temporal characteristics of social signals. We assume that a priori significance of a document depends on the date of users actions (social signals) and on the publication date (first occurrence) of the document. Particularly, rather than estimating the priors by simply counting signals related to the document, we bias this counting by taking into account the dates of the resource and the action. We evaluate our approach on IMDb dataset containing 167438 resources and their social data collected from several social networks. The experiments show the interest of temporally-aware signals at capturing relevant resources.

L'estimation de la pertinence d'une ressource Web (document) peut bénéficier de l'utilisation de signaux sociaux. Dans cet article, nous proposons un prieur de document basé sur un modèle de langage, exploitant les caractéristiques temporelles des signaux sociaux. Nous supposons que la signification a priori d'un document dépend de la date des actions des utilisateurs (signaux sociaux) et de la date de publication (première occurrence) du document. Plus précisément, au lieu d'estimer les prieurs en comptabilisant simplement les signaux associés au document, nous biaisons ce comptage en prenant en compte les dates de la ressource et de l'action. Nous évaluons notre approche sur un jeu de données IMDb contenant 167 438 ressources et leurs données sociales collectées à partir de plusieurs réseaux sociaux. Les expériences montrent l'intérêt des signaux sensibles au temps pour capturer les ressources pertinentes.

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hal-03154377 , version 1 (28-02-2021)

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Citer

Ismail Badache, Mohand Boughanem. Document Priors Based On Time-Sensitive Social Signals. 37th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2015), Mar 2015, Vienna, Austria. pp.617-622, ⟨10.1007/978-3-319-16354-3_68⟩. ⟨hal-03154377⟩
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