Semantic snippets via query-biased ranking of linked data entities - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2016

Semantic snippets via query-biased ranking of linked data entities

Snippets sémantiques via l'ordonnancement biaisé-requête des entités LOD

Résumé

In this thesis, we introduce a new interactive artifact for the SERP: the "Semantic Snippet". Semantic Snippets rely on the coexistence of the two webs to facilitate the transfer of knowledge to the user thanks to a semantic contextualization of the user's information need. It makes apparent the relationships between the information need and the most relevant entities present in the web page.
Dans cette thèse, nous introduisons un nouvel artefact interactif pour le SERP: le "Snippet sémantique". Les snippets sémantiques s'appuient sur la coexistence des deux Webs pour faciliter le transfert des connaissances aux utilisateurs grâce a une contextualisation sémantique du besoin d'information de l'utilisateur. Ils font apparaître les relations entre le besoin d'information et les entités les plus pertinentes présentes dans la page Web.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)
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Dates et versions

tel-01327769 , version 1 (13-06-2016)
tel-01327769 , version 2 (28-09-2017)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01327769 , version 2

Citer

Mazen Alsarem. Semantic snippets via query-biased ranking of linked data entities. Web. Université de Lyon; Universität Passau (Allemagne), 2016. English. ⟨NNT : 2016LYSEI044⟩. ⟨tel-01327769v2⟩
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