Quel algorithme pour classer des événements (concerts, sport...) ?

   
(English version - machine translation)


 

Il existe actuellement de très nombreux sites proposant de lister les différents événements prévus dans un lieu, une ville, une région, etc. Concerts, événements sportifs, etc. doivent être identifiés et classés par les moteurs de recherche avec des critères de pertinence spécifiques car ils ne sont pas toujours comparables aux contenus identifiés en général sur le Web. Un brevet récemment obtenu par Google nous en dit plus sur la façon dont la firme de Mountain View pourrait classer toutes ces informations et sur les critères pris en compte pour cela...

Début de l'article :

Un brevet (voir [1]) a récemment été accordé à Google concernant une méthode permettant de classer des événements au travers d'un score agrégeant plusieurs types d'information. Le problème est important car l'offre de sorties, notamment, est devenue très importante. Il est d'ailleurs intéressant de voir que ce n'est pas tant le nombre de sorties/événements qui est plus important, mais plutôt l'accès à la connaissance de ces événements qui est devenu plus simple (via les réseaux sociaux par exemple, dans une logique de « push » alors qu'auparavant, on était plutôt dans une logique de « pull » : il fallait chercher pour trouver les événements, alors que maintenant on nous sollicite pour savoir si on y va ou pas).

Ce brevet a été déjà commenté par Bill Slawski (voir [3]), mais il est intéressant de voir qui sont les auteurs de la méthode, et de mieux comprendre les principes de ce brevet. Par exemple, il n'exploite pas la structure de liens qui pointeraient vers une hypothétique page pour l'événement. C'est plutôt heureux, car les événements étant par nature transitoires, il n'y a pas de schéma de linking qui puisse se mettre en place assez rapidement pour pouvoir créer un ranking, sauf pour les événements récurrents qui seraient alors indument favorisés.

Qui sont les auteurs de cette méthode ?

La réponse courte est que ce brevet a été rédigé par 7 auteurs : Kavi J. Goel, Toshihiro Yoshino, Yang-hua Chu, Hidetoshi Shimokawa, Slaven Bilac, Mingmin Xie, et Satoru Yamauchi. Sans minimiser le travail de chacun, on peut voir que certains sont plus connus que d'autres. On trouve en effet ici tous les profils, depuis le chercheur jusqu'au développeur, le travail sur les événements étant plus technique que théorique.

Le premier auteur mentionné est Kavi Goel, « product manager » chez Google depuis 10 ans environ. Il est surtout connu pour être l'un des co-créateurs du standard de Schema.org et des rich snippets. Il est également un des développeurs des boites et du carrousel du Knowledge Graph. Etonnamment, il avait – alors qu'il était encore étudiant – déjà travaillé à la reconnaissance des événements. On peut d'ailleurs lire sa prose sur le sujet dans la référence [2]. Vous noterez qu'à l'époque, il n'était pas encore chez Google.

Le troisième auteur de la liste, Yang-hua Chu, est à l'origine un chercheur spécialisé en réseau. Il a d'ailleurs fait une thèse sur le sujet à Carnegie Mellon University. Jusqu'en 2014 il était ingénieur logiciel chez Google, puis après un passage chez DataVisor, il est devenu membre de l'équipe qui développe la voiture autonome de Google. ...
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Auteurs : Sylvain Peyronnet, co-fondateur et responsable des ix-labs, un laboratoire de recherche privé (http://www.peyronnet.eu/blog/) et Guillaume Peyronnet, gérant de Nalrem Médias (http://www.gpeyronnet.fr/nalrem-medias.html).
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Date de parution : 15 décembre 2016

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