Treelicious permet de réaliser des recherches plus pertinentes sur les sites qui classent des pages en fonction de mots-clés. Cela en puisant dans un thésaurus issu des concepts discutés sur Wikipédia.

Quand la sémantique affine les systèmes de tags

Pour organiser et décrire les pages qui circulent sur le web, l'une des méthodes est de passer par un système de tag. A l'image de Delicious, par exemple. Problème, soulève l'université de Western Washington : les mots clés utilisés ne permettent pas encore d'opérer une recherche de manière très ciblée. Afin d'y remédier, une équipe de l'université travaille sur Treelicious. Le système propose, plutôt qu'une succession de liens taggés par un internaute, un tableau organisé par priorités : d'abord des termes assez généraux concernant le sujet demandé. Puis des ramifications, pour entrer de plus en plus dans les détails. Il suffit de cliquer pour accéder à des pages web pertinentes.

Utiliser plusieurs sites Internet

Pour parvenir à cet affinage, l'équipe de scientifique utilise tout simplement Wikipédia. Ou plutôt DBpédia, un projet permettant d'extraire des données de l'encyclopédie pour en proposer une version web sémantique. C'est-à-dire qu'elle génère des termes correspondant aux notions abordées. Et dont il est possible de se servir. Les chercheurs combinent alors le système de Delicious à cette approche. Ce qui fait que quand un internaute souhaite tagger un article, il tape des mots-clés. Le sens de l'ensemble des mots est d'abord confirmé pour éviter toute possibilité de contresens. Cela en lui proposant une liste de significations possibles. La notion est ensuite comparée à la base de concepts de DBpédia, qui fournit alors une liste de résultats du plus au moins précis.

Confronter des mots clés

Celle-ci est soumise à l'individu, qui sélectionne les plus pertinents, en respectant les catégories du plus au moins précis. Il suffit ensuite d'y rattacher le lien vers la page. Quand un internaute fait ensuite une recherche, il rentre un mot clé dans Treelicious, par exemple "Ford". Ce dernier est confronté à d’autres mots clés "Ford compagny", ou "Ford Motor Compagny" pour former une unique catégorie, par exemple "Category : Ford". Treelicious utilise alors cela pour renvoyer un arbre de résultats de recherche avec trois niveaux d’intérêts : un niveau qu’il nomme général qui donne les résultats les plus pertinents puis deux niveaux qui permettent d’obtenir des résultats plus affinés.