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- W2215606903 abstract "Les utilisateurs du Web 2.0 sont de gros producteurs de donnees. Ces dernieres sont stockees sur des systemes tres varies, allant des plateformes de partage aux reseaux sociaux. Le fait que l'espace de stockage soit distribue sur ces nombreuses et diverses plateformes rend le partage des donnees particulierement difficile. Dans ce contexte de distribution a grande echelle des utilisateurs et des donnees, une solution pour le partage de ces dernieres est offerte par la recherche et recommandation distribuee. En particulier, les approches a base de bavardages (i.e. gossip) offrent le passage a l'echelle, la dynamicite, l'autonomie et un controle decentralise. Generalement, dans la recherche et recommandation a base de bavardages, chaque utilisateur s'emploie a construire un cluster des utilisateurs pertinents qui seront utilises ulterieurement pour traiter les requetes. Cependant, le fait meme que ces utilisateurs soient choisis en terme de introduit une redondance significative au sein de chaque cluster. Ainsi, lorsqu'une requete est soumise, puisque les utilisateurs de chaque cluster sont tres similaires, la probabilite que chacun d'entre eux renvoie le meme resultat augmente, et le rappel (i.e. recall) devient limite. Dans ce papier, nous proposons une approche de recherche et recommandation a base de bavardages s’appuyant sur un nouveau score de clustering, appele usefulness, combinant la pertinence avec la diversite et nous presenterons l’algorithme de clustering correspondant. Notre evaluation experimentale valide notre proposition et s’appuie sur trois jeux de donnees differents issus du web : MovieLens, Flickr and LastFM. En comparant avec des solutions de l’etat de l’art, les gains en terme de recall sont considerables en etant jusqu’a trois fois superieur lorsque la notion de usefulness est prise en compte, et ce, quelque soit le score de pertinence utilise" @default.
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