Abstract:
Le sujet abordé par ce mémoire est la sélection des documents répondant aux besoins de
l‟utilisateur dans les systèmes de recherche d‟information dans les larges collections de
documents dans un délai raisonable et ce avec une approche moderne et robuste basée sur
l‟Algorithme des colonies d‟abeilles artificielles (Artificial Bee Colony Algorithm). Cette
approche comme son nom l‟indique s‟inspire du comportement intelligent et collaboratif des
abeilles fourragères lors de la recherche de sites de nourriture abondants. Un prétraitement de
la collection à l‟aide d‟une segmentation et un processus de recherche par les abeilles sont
conçus afin d‟explorer efficacement l‟espace de recherche et améliorer en conséquence le
temps de réponse. Ainsi un moteur de recherche concrétisant les approches proposées ainsi
qu‟une approche classique afin de comparer entre les deux et relever les résultats, a été
réalisé. Les tests ont été menés sur la collection de documents : Reuters Corpus volume 1
(RCV1) et montrent l‟efficacité de l‟approche proposée en terme de temps de réponse. Par
contre la qualité des documents retournés reste très dépendante de celle du prétraitement
effectué.
تتناول ىذه األطروحة توفري حاجات ادلستخدم من ادلعلومات عند استعمالو أنظمة اسرتجاع ادلعلومات اليت تستخدم رلموعات من
ادلستندات كبرية احلجم وىذا خالل وقت استجابة معقول؛ وىذا ابستخدام خوارزمية حديثة وفعالة وىي خوارزمية مستعمرة
النحل االصطناعية (ABC (حتاكي ىذه اخلوارزمية السلوك الذكي والتعاوين للنحل يف البحث عن أماكن غنية ابلغذاء.لقد مت
ذلذا الغرض انشاء برانمج يقوم أوال بتهيىئة ادلستندات وذلك عن طريق التجميع وكذلك نظام حبث عن طريق مستعمرة النحل
االصطناعية بغية استكشاف فضاء البحث وتقليل الوقت الالزم لإلستجابة . متت بررلة زلرك حبث يدمج النظاميني ادلذكورين
أعاله أي برانمج التجميع وبرانمج البحث ويسمح إبجراء التجارب ادلختلفة ، مقارنتها وجرد نتائجها .التجارب متت ابستخدام
رلموعة مستندات رللد رويرت ز1) RCV1 ، (وتظهر فعالية الطريقة ادلقرتحة فيما خيص وقت االستجابة ابدلقابل تظل نوعية
ادلستندات ادلسرتجعة مرىونة بنوعية التهيئة ادلطبقة.
