Notre conseil
Utiliser les « clustering engines » dans la recherche documentaire
FIC1335 v2 Fiche pratique

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Utiliser les « clustering engines » dans la recherche documentaire

Auteur(s) : Henri DOU

Date de publication : 10 mai 2025 | Read in English

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Présentation

1 - Choisir son « clustering engine »

2 - Notre conseil

  • 2.1 - Étudiez la manière dont est abordé un sujet dans les « clustering engines »

3 - Erreurs à éviter

  • 3.1 - Ne considérez pas qu’une recherche à partir d’un moteur de clustering est suffisante

4 - Foire aux questions

5 - Glossaire

Sommaire

Présentation

Auteur(s)

  • Henri DOU : Directeur, Atelis (Atelier d’Intelligence Stratégique), ESCEM

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INTRODUCTION

Souvent, une recherche sur Internet effectuée à partir des moteurs de recherche classiques conduit à des ensembles de résultats qui, s’ils sont classés dans un certain ordre, ne mettent pas en évidence les principaux thèmes traités dans la recherche. Les références ne sont pas présentées en blocs significatifs. L’utilisateur ne peut donc pas directement accéder aux différents thèmes sélectionnés dans la recherche. La cartographie du sujet traité n’est donc pas disponible.

Pour fournir une réponse à cette problématique, des sociétés ont rendu accessibles via l’Internet des « clustering engines » qui, à partir d’une question posée par l’utilisateur, fourniront les résultats en les répartissant par blocs significatifs avec un intitulé précis pour chacun de ces derniers. Ceci permet à l’utilisateur de connaître quasi instantanément les différents thèmes qui apparaissent dans son résultat de recherche, et en outre d’accéder à chacune des réponses présentes dans les blocs d’information. Cette sériation des résultats est réalisée en utilisant des programmes d’analyse de données transparents pour l’utilisateur.

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https://doi.org/10.51257/a-v2-fic1335

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2. Notre conseil

2.1 Étudiez la manière dont est abordé un sujet dans les « clustering engines »

Effectuée avant d’aborder un sujet ou une recherche générale sur l’Internet, cette analyse donnera une vision plus large du sujet. Vous pourrez aller plus loin ensuite, en utilisant le vocabulaire utilisé dans certaines informations. Ce processus ne remplace pas une recherche réalisée en mode expert avec le moteur de recherche Google par exemple, mais fournit un complément significatif.

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Sommaire
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1 Bibliographie

Ghosal A., Nandy A., Das A.K., Goswami S. and Panday M., A short review on different clustering techniques and their applications. Emerging Technology in Modelling and Graphics : Proceedings of IEM Graph 2018, pp.69-83 (2020).

Bae J., Helldin T., Riveiro M., Nowaczyk S., Bouguelia M.R. and Falkman G., Interactive clustering : A comprehensive review. ACM Computing Surveys (CSUR), 53(1), pp.1-39 (2020).

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2 Sites internet

Carrot2

Accès au logiciel de clustering Carrot2.

Lingo 3G

Accès au logiciel de clustering Lingo 3G.

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