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Les moteurs de recherche Web jouent un rôle essentiel pour faire face à la surcharge d'informations. L'une des principales lacunes des systèmes de recherche existants réside dans le fait qu'ils ne prennent généralement pas en compte le profil de l'utilisateur et ne s'adaptent pas à chaque individu, ce qui se traduit par des performances de recherche intrinsèquement sous-optimales. Par exemple, un programmeur et un géologue peuvent utiliser le même mot, python , pour rechercher des informations différentes, mais les systèmes de recherche actuels leur renverraient les mêmes résultats. C'est pourquoi il est essentiel de modéliser un profil utilisateur permettant de reclasser les résultats en fonction de l'intérêt actuel de l'utilisateur. Le cadre proposé présente une approche novatrice pour personnaliser la recherche sur le Web grâce à la modélisation du profil utilisateur et à la reformulation de la requête de l'utilisateur en analysant son historique de recherche, ses clics, ainsi que ses centres d'intérêt à court et à long terme.
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