Indexation de documents Web à l'aide d'ontologies

Le Web n'existe que depuis moins de vingt ans. Pourtant, sa portée mondiale lui permet d'être la principale source d'information pour des besoins variés, allant de la recherche scientifique à la recherche d'un bon restaurant vietnamien. Les moteurs de recherche tels Yahoo, Bing et Google raffinent sans cesse leurs algorithmes afin de fournir les meilleurs résultats pour chaque requête des utilisateurs. La plupart des moteurs de recherche se basent sur des algorithmes d'indexation basés sur la présence ou non de mots-clés correspondant à la requête de l'utilisateur. Le présent mémoire présente différentes expériences pour l'indexation de documents Web à l'aide d'ontologies, des graphes orientés constitués d'entités et de relations propres au domaine du Web Sémantique. Ce mémoire présente ensuite une expérience visant à comparer la qualité des résultats aux requêtes d'information à celle d'une technique d'indexation classique. Ce mémoire se conclut avec les résultats de l'expérience ainsi que des perspectives d'amélioration pour l'indexation par ontologies.

Abstract

The Web has existed for less than twenty years. Yet, it can be considered as one of the most important sources of information for the most varied of subjects, ranging from scientific research to the location of Vietnamese restaurants. Search engines such as Yahoo, Bing and Google improve regularly their algorithms in order to produce the best results for every possible query made by its users. Most popular search engines use indexing algorithms based on the presence (or not) of keywords corresponding to the query. This master's thesis presents the experiences that have been made around the world for indexing Web documents with ontologies, which are directed graphs linking entities with relations that are widely used in the domain of Semantic Web. This document then presents an experience that attempts to demonstrate that an ontology-based indexing brings higher quality search results over a classic keyword-based indexing. This master's thesis concludes with the results of the experience and potential improvements for ontology-based indexing.