La diversification des résultats de recherche (DRR) vise à sélectionner divers documents à partir des résultats de recherche afin de couvrir autant d’intentions que possible. Dans les approches existantes, on suppose que les résultats initiaux sont suffisamment diversifiés et couvrent bien les aspects de la requête. Or, on observe souvent que les résultats initiaux n’arrivent pas à couvrir certains aspects. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de DRR qui consiste à diversifier l’expansion de requête (DER) afin d’avoir une meilleure couverture des aspects. Les termes d’expansion sont sélectionnés à partir d’une ou de plusieurs ressource(s) suivant le principe de pertinence marginale maximale. Dans notre première contribution, nous proposons une méthode pour DER au niveau des termes où la similarité entre les termes est mesurée superficiellement à l’aide des ressources. Quand plusieurs ressources sont utilisées pour DER, elles ont été uniformément combinées dans la littérature, ce qui permet d’ignorer la contribution individuelle de chaque ressource par rapport à la requête. Dans la seconde contribution de cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de pondération de ressources selon la requête. Notre méthode utilise un ensemble de caractéristiques qui sont intégrées à un modèle de régression linéaire, et génère à partir de chaque ressource un nombre de termes d’expansion proportionnellement au poids de cette ressource. Les méthodes proposées pour DER se concentrent sur l’élimination de la redondance entre les termes d’expansion sans se soucier si les termes sélectionnés couvrent effectivement les différents aspects de la requête. Pour pallier à cet inconvénient, nous introduisons dans la troisième contribution de cette thèse une nouvelle méthode pour DER au niveau des aspects. Notre méthode est entraînée de façon supervisée selon le principe que les termes reliés doivent correspondre au même aspect. Cette méthode permet de sélectionner des termes d’expansion à un niveau sémantique latent afin de couvrir autant que possible différents aspects de la requête. De plus, cette méthode autorise l’intégration de plusieurs ressources afin de suggérer des termes d’expansion, et supporte l’intégration de plusieurs contraintes telles que la contrainte de dispersion. Nous évaluons nos méthodes à l’aide des données de ClueWeb09B et de trois collections de requêtes de TRECWeb track et montrons l’utilité de nos approches par rapport aux méthodes existantes. / Search Result Diversification (SRD) aims to select diverse documents from the search results in order to cover as many search intents as possible. For the existing approaches, a prerequisite is that the initial retrieval results contain diverse documents and ensure a good coverage of the query aspects. In this thesis, we investigate a new approach to SRD by diversifying the query, namely diversified query expansion (DQE). Expansion terms are selected either from a single resource or from multiple resources following the Maximal Marginal Relevance principle. In the first contribution, we propose a new term-level DQE method in which word similarity is determined at the surface (term) level based on the resources. When different resources are used for the purpose of DQE, they are combined in a uniform way, thus totally ignoring the contribution differences among resources. In practice the usefulness of a resource greatly changes depending on the query. In the second contribution, we propose a new method of query level resource weighting for DQE. Our method is based on a set of features which are integrated into a linear regression model and generates for a resource a number of expansion candidates that is proportional to the weight of that resource. Existing DQE methods focus on removing the redundancy among selected expansion terms and no attention has been paid on how well the selected expansion terms can indeed cover the query aspects. Consequently, it is not clear how we can cope with the semantic relations between terms. To overcome this drawback, our third contribution in this thesis aims to introduce a novel method for aspect-level DQE which relies on an explicit modeling of query aspects based on embedding. Our method (called latent semantic aspect embedding) is trained in a supervised manner according to the principle that related terms should correspond to the same aspects. This method allows us to select expansion terms at a latent semantic level in order to cover as much as possible the aspects of a given query. In addition, this method also incorporates several different external resources to suggest potential expansion terms, and supports several constraints, such as the sparsity constraint. We evaluate our methods using ClueWeb09B dataset and three query sets from TRECWeb tracks, and show the usefulness of our proposed approaches compared to the state-of-the-art approaches.

近年來，有線電視多系統經營商（MSO）在統合台灣地區各家系統業者的集團化經營模式之下，已逐漸成為國內電訊產業中的主要營運平台之一，其發展也受到眾多產業研究者的重視。隨著全球性的數位電視發展趨勢，以及國內數位傳播科技的蓬勃提升，台灣的四大MSO業者先後在2009年推動數位電視服務，有線電視數位化的市場動能開始浮現，也帶來了國內傳媒產業的嶄新期待。 本文以MSO業者為主要的研究分析對象，輔以系統業者與跨業經營有線視訊服務的中華電信MOD作為交相對應之依據，並以組織資源學理的角度出發，探究有線電視MSO如何以資源運用與整合的方式，來推動數位電視服務。研究發現，原有的收視戶規模、工程技術、人力資源、數位內容與財務規劃等因素，雖然是首要的組織核心資源，但是能否進一步運用內部管理與行銷推廣能力，進而形構出超越傳統市場形象的數位化品牌價值，方為MSO業者的營運思維之關鍵所在。 總體論之，MSO應當將自身調整至電訊服務營運商（Telecommunication Service Operator）的角色定位，並積極引入跨領域背景的未來人才，且必須重視對於旗下系統業者的良好整合與管理、顧客關係管理的妥善執行、雙向互動之科技；而本地內容業者的數位化程度、政策制訂與產業發展的配合亦相對重要。另外，理想的組織外部資源整合，以及明確的數位有線電視服務定位，皆將對於該產業的市場發展性影響深遠。本文亦期盼該研究能對數位有線電視平台業者、內容提供者或其它的相關產業鏈局之業者，產生實質上的參考價值。

Imagine a world where someone’s personal information is constantly compromised, where federal government entities AKA Big Brother always knows what anyone is Googling, who an individual is texting, and their emoticons on Twitter. Government entities have been doing this for years; they never cared if they were breaking the law or their moral compass of human dignity. Every day the Federal government blatantly siphons data with programs from the original ECHELON to the new series like PRISM and Xkeyscore so they can keep their tabs on issues that are none of their business; namely, the personal lives of millions. Our allies are taking note; some are learning our bad habits, from Government Communications Headquarters’ (GCHQ) mass shadowing sharing plan to America’s Russian inspiration, SORM. Some countries are following the United States’ poster child pose of a Brave New World like order of global events. Others like Germany are showing their resolve in their disdain for the rise of tyranny. Soon, these new found surveillance troubles will test the resolve of the American Constitution and its nation’s strong love and tradition of liberty. Courts are currently at work to resolve how current concepts of liberty and privacy apply to the current conditions facing the privacy of society. It remains to be determined how liberty will be affected as well; liberty for the United States of America, for the European Union, the Russian Federation and for the people of the World in regards to the extent of privacy in today’s blurred privacy expectations.