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Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 18/4 - 2013  - pp.109-144  - doi:10.3166/isi.18.4.109-144
TITRE
Recherche top-k dépendant d’un contexte à l’aide de vues

TITLE
Context-aware top-k processing using views

RÉSUMÉ

Les scénarios de recherche d’information dans des applications où les requêtes dépendent de leur contexte deviennent de plus en plus fréquents dans le web aujourd’hui. Par exemple, le contexte peut être la géolocalisation de l’utilisateur dans un scénario de recherche spatiale, comme il peut être l’identité sociale de l’initiateur de la requête, dans un scénario de recherche dans un réseau social. Le traitement de telles requêtes est, par leur nature, plus difficile, et exige des techniques qui vont au-delà de celles proposées dans des scénarios qui seraient « agnostiques » au contexte. Une direction prometteuse pour le traitement efficace et en ligne, particulièrement utile dans le cas des requêtes de type top-k, est de matérialiser et d’exploiter les résultats de requêtes précédentes (les vues). Nous abordons dans cet article l’optimisation de requêtes dépendant d’un contexte (appelées dans la suite requêtes « context-aware ») basé sur les vues en se focalisant sur deux sous-problèmes importants. Tout d’abord, la gestion des possibles différences de contextes entre les différentes vues et une nouvelle requête amène à considérer des résultats ayant des scores de pertinence incertains, c.-à-d., des intervalles de score valides pour le nouveau contexte, par conséquent, les algorithmes actuels de type top-k ne sont plus directement applicables et doivent être adaptés pour manipuler une telle incertitude dans les scores. Par ailleurs, des techniques adaptées de sélection de vues, qui peuvent exploiter à la fois leur définition et des statistiques sur leurs résultats, deviennent nécessaires. Nous présentons des algorithmes qui posent ces deux problèmes, et nous illustrons leur utilisation pratique dans deux scénarios d’application importants : la recherche spatiale (« spatial-aware ») et la recherche sociale (« social aware »). Nous validons nos approches par un ensemble d’expériences utilisant aussi bien des données synthétiques que des données réelles.



ABSTRACT

Search applications where queries are dependent on their context are becoming increasingly relevant in today’s online applications. For example, the context may be the location of the user in location-aware search or the social network of the query initiator in social-aware search. Processing such queries efficiently is inherently difficult, and requires techniques that go beyond the existing, context-agnostic ones. A promising direction for efficient, online answering – especially in the case of top-k queries – is to materialize and exploit previous query results (views). We consider in this paper context-aware query optimization based on views, focusing on two important sub-problems. First, handling the possible differences in context between the various views and an input query leads to view results having uncertain scores, i.e., score ranges valid for the new context. As a consequence, current top-k algorithms are no longer directly applicable and need to be adapted to handle such uncertainty in object scores. Second, adapted view selection techniques are needed, which can leverage both the descriptions of queries and statistics over their results. We present algorithms that address these two problems, and illustrate their practical use in two important application scenarios: location-aware search and social-aware search. We validate our approaches via extensive experiments, using both synthetic and real-world datasets.



AUTEUR(S)
Bogdan CAUTIS, Silviu MANIU

MOTS-CLÉS
requêtes top-k, applications dépendant du contexte, recherche sociale, recherche spatiale

KEYWORDS
top-k processing, context-aware applications, social search, spatial search

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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