Fusion de collections dans les métamoteurs

Les métamoteurs disponibles sur le Web offrent la possibilité d'interroger de nombreux serveurs d'information soulevant le problème de la fusion des résultats provenant des différents moteurs interrogés. Dans cet article, nous proposons une nouvelle stratégie de fusion n'utilisant que le rang des documents dépistés par les divers moteurs de recherche consultés. De plus, nous évaluons plusieurs approches en utilisant un corpus de 2 GB comprenant des articles de quotidiens et une seconde collection de pages Web d'environ 10 GB. Basée sur nos expériences, notre stratégie, simple et efficace pour la fusion de collections, présente une performance intéressante et se révèle bien adaptée aux métamoteurs de recherche., We investigate the problem of combining ranked lists of documents provided by multiple search engines. Such a problem must be solved by meta-search engines. In this paper, we suggest a new merging strategy using only the rank of the retrieved items. Moreover, we evaluate various merging approaches based on both a corpus of 2 GB containing news, and a second test-collection of 10 GB of Web pages. Based on our evaluations, our merging approach presents interesting performance and it is well adapted for meta-search engines.