SwiftypeSwiftype is a search and index company based in San Francisco, California, that provides search software for organizations, websites, and computer programs. Notable customers include AT&T, Dr. Pepper, Hubspot and TechCrunch. Swiftype was founded in 2012 by Matt Riley and Quin Hoxie. The company participated in Y Combinator’s incubator program and received investment from a number of prominent sources. Their site search uses semantic understanding of queries to differentiate the meaning of words based on their use.
SpamdexingLe spamdexing ou référencement abusif, est un ensemble de techniques consistant à tromper les moteurs de recherche sur la qualité d'une page ou d'un site afin d'obtenir, pour un mot-clef donné, un bon classement dans les résultats des moteurs (de préférence dans les tout premiers résultats, car les utilisateurs vont rarement au-delà de la première page qui, pour les principaux moteurs, ne comprend par défaut que dix adresses).
Forbes (magazine)Forbes est un magazine économique américain fondé en 1917 par Bertie Charles Forbes. Son siège social est situé sur la Cinquième Avenue à New York. B. C. Forbes, chroniqueur financier pour les journaux de Hearst, et son associé Walter Drey, directeur général du magazine de Wall Street, ont fondé le magazine Forbes le . Forbes a fourni l'argent et le nom, et Drey a apporté son expertise en matière d'édition. Le nom original du magazine était Forbes : Consacré aux acteurs et aux actions. Drey devint vice-président de la B.
Coût par clicLe coût par clic (CPC) est le montant payé par un annonceur à un moteur de recherche ou un éditeur de site pour un clic amenant un visiteur depuis le lien d’une publicité (texte, image, vidéo...) vers le site de l’annonceur. Le paiement par clic est un modèle publicitaire utilisé par les sites internet, dans lequel les annonceurs payent le diffuseur de la publicité seulement lorsqu’un internaute réalise un clic. Pour les moteurs de recherche, les annonceurs font en général des enchères sur des mots clés liés à leur cible ou secteur d’activité.
Search engine marketingLe search engine marketing (SEM) appartient au marketing exercé sur les moteurs de recherche. Il a pour but d'augmenter la visibilité d'un site sur les moteurs de recherche, soit par une optimisation du site pour des mots clés donnés, soit par une politique appropriée d'achat de liens commerciaux sur les pages de résultats des moteurs de recherche.
Recherche plein texteLa recherche (en) plein texte (appelée aussi recherche en texte intégral ou recherche de texte libre) est une technique de recherche dans un document électronique ou une base de données textuelles, qui consiste pour le moteur de recherche à examiner tous les mots de chaque document enregistré et à essayer de les faire correspondre à ceux fournis par l'utilisateur. Les techniques de recherche sont devenues fréquentes dans les bases de données bibliographiques en ligne dans les années 1970.
Compound-term processingCompound-term processing, in information-retrieval, is search result matching on the basis of compound terms. Compound terms are built by combining two or more simple terms; for example, "triple" is a single word term, but "triple heart bypass" is a compound term. Compound-term processing is a new approach to an old problem: how can one improve the relevance of search results while maintaining ease of use? Using this technique, a search for survival rates following a triple heart bypass in elderly people will locate documents about this topic even if this precise phrase is not contained in any document.
RacinisationEn linguistique, la racinisation ou désuffixation est un procédé de transformation des flexions en leur radical ou racine. La racine d’un mot correspond à la partie du mot restante une fois que l’on a supprimé son (ses) préfixe(s) et suffixe(s), à savoir son radical. Contrairement au lemme qui correspond à un terme issu de l’usage ordinaire des locuteurs de la langue, la racine ne correspond généralement qu’à un terme résultant de ce type d’analyse.
Learning to rankLearning to rank or machine-learned ranking (MLR) is the application of machine learning, typically supervised, semi-supervised or reinforcement learning, in the construction of ranking models for information retrieval systems. Training data consists of lists of items with some partial order specified between items in each list. This order is typically induced by giving a numerical or ordinal score or a binary judgment (e.g. "relevant" or "not relevant") for each item.
