Bibtex de la publication

@InProceedings{ NaChGaCaPi2011.1,
author = {Navarro, Emmanuel and Chudy, Yannick and Gaume, Bruno and Cabanac, Guillaume and Pinel-Sauvagnat, Karen},
title = "{Kodex ou comment organiser les résultats d'une recherche d'information par détection de communautés sur un graphe biparti ? (regular paper)}",
booktitle = "{Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA), Avignon, 16/03/2011-18/03/2011}",
year = {2011},
month = {mars},
publisher = {Association Francophone de Recherche d'Information et Applications (ARIA)},
address = {http://www.irit.fr/ARIA},
pages = {25--40},
language = {français},
URL = {http://www.irit.fr/publis/SIG/2011_CORIA_NCGCP.pdf},
keywords = {Recherche d'information, graphe biparti, détection de communautés, évaluation},
note = {SIGRI},
abstract = {Les Systèmes de Recherche d'Information structurent en général leurs résultats sous la forme d'une liste de documents. Nous pensons qu'il existe une structure plus riche dans ces résultats. En effet, la plupart des graphes obtenus à partir de données réelles (entre autre, les graphes de documents) partagent certaines propriétés structurelles, en particulier une organisation en communautés que nous proposons d'exploiter afin de mieux organiser l'ensemble des documents restitués pour une requête. Pour ce faire, l'ensemble des documents restitués est modélisé par un graphe biparti (Documents <-> Termes) sur lequel est appliqué notre algorithme Kodex de détection de communautés. Cet article présente Kodex et son évaluation : sur la mesure F1, Kodex améliore significativement la baseline Okapi BM25 de 22 %.}
}