NudgeAlong: A Case-Based Approach to Changing User Behaviour

Companies want to change the way that users interact with their services. One of the main ways to do this is through messaging. It is well known that different users are likely to respond to different types of messages. Targeting the right message type at the right user is key to achieving successful behaviour change. This paper frames this as a case based reasoning problem. The case representation captures a summary of a user’s interactions with a company’s services over time. The case solution represents a message type that resulted in a desired change in the user’s behaviour. This paper describes this framework, how it has been tested using simulation and a short description of a test deployment

Modèles et outils génériques pour mettre en place des systèmes d’assistance épiphytes

This thesis in computer science is situated more particulary in the field of knowledge engineering. It concerns the a posteriori setup of assistance systems in existing applications, while having a generic approach. In order to setup the setup of assistance systems in existing applications without a need to redevelop it or to access its source code, we choose to have a fully epiphytic approach. We proposed a adjunction process of an assistance system to a target-application with a epiphytic manner. It is constituted of two phases: the specification and the execution of the assistance. The assistance specification phase enables an expert, the assistance designer, to represent his knowledge relative to the target-application and to the assistance that he wishes to setup. The assistance execution phase uses this knowledge to provide the target-application end-users with the assistance wished by the designer. To make possible on the one hand the assistance specification by an assistance designer potentially non-computer scientist, and one the second hand the automatic execution of the specified assistance, we propose a pivot language: aLDEAS. This graphical language makes possible the definition of very varied assistance systems, with the shape of a set of rules. Our theoretical propositions have been implemented through the SEPIA system, constituted of different tools. The SEPIA assistance editor is aimed at assistance designers, and it implemented the assistance specification phase. It provided the assistance designers with an interface to handle aLDEAS elements in order to define assistance rules. These rules can then be executed by the SEPIA generic assistance engine, which implements the assistance execution phase. It provides the target-application end-users with the specified assistance. For this purpose, the assistance engine manages different epiphytic tools, in order to monitor and inspect the target-application, and to perform the assistance actions. The models implemented through the SEPIA system are generic, but it make possible the setup of assistance systems specifically suited on the one hand to their target-application, and on the second hand to the end-users.Cette thèse en informatique se situe plus particulièrement dans le domaine de l’ingénierie des connaissances. Elle concerne la mise en place a posteriori de systèmes d’assistance dans des applications existantes, en adoptant une démarche générique. Afin de permettre la mise en place de systèmes d’assistance dans des applications existantes sans avoir à les redévelopper ni à accéder à leur code source, nous avons choisi d’adopter une démarche entièrement épiphyte. Nous avons proposé un processus d’adjonction d’un système d’assistance à une application-cible de manière épiphyte. Il est constitué de deux phases : la spécification et l’exécution de l’assistance. La phase de spécification de l’assistance permet à un expert, le concepteur de l’assistance, de représenter ses connaissances relatives à l’application-cible et à l’assistance qu’il souhaite mettre en place dans celle-ci. La phase d’exécution de l’assistance exploite ces connaissances pour fournir aux utilisateurs finaux l’assistance souhaitée par le concepteur. Pour permettre d’une part la spécification de l’assistance par un concepteur potentiellement non-informaticien, et d’autre part l’exécution automatique de l’assistance spécifiée, nous avons proposé un langage pivot : aLDEAS. Ce langage graphique permet de définir des systèmes d’assistance très variés sous la forme d’un ensemble de règles. Nos propositions théoriques ont été mises en oeuvre de façon opérationnelle à travers le système SEPIA, constitué de différents outils. L’éditeur d’assistance de SEPIA est destiné aux concepteurs d’assistance et met en oeuvre la phase de spécification de l’assistance. Il fournit aux concepteurs d’assistance une interface pour manipuler les éléments du langage aLDEAS, afin de définir un système d’assistance sous la forme d’un ensemble de règles aLDEAS. Les systèmes d’assistance aLDEAS peuvent ensuite être exécutés par le moteur générique d’assistance qui met en oeuvre la phase d’exécution de l’assistance. Il permet de fournir l’assistance ainsi définie aux utilisateurs finaux des applications-cibles. Pour cela, le moteur d’assistance s’appuie sur différents outils épiphytes, pour surveiller et inspecter l’application-cible, ainsi que pour réaliser les actions d’assistance pour l’utilisateur final. Bien que mettant en oeuvre des modèles génériques, le système SEPIA permet de mettre en place de l’assistance finement contextualisée et adaptée aux spécificités, d’une part de l’application-cible, et d’autre part des utilisateurs finaux

Contextual trace-based video recommendations

International audiencePeople like creating their own videos by mixing various contents. Many applications allow us to generate video clips by merging different media like videos clips, photos, text and sounds. Some of these applications enable us to combine online content with our own resources. Given the large amount of content available, the problem is to quickly find content that truly meet our needs. This is when recommender systems come in. In this paper, we propose an approach for contextual video recommendations based on a TraceBased Reasoning approach

Contextual Trace-Based Video Recommendations

International audiencePeople like creating their own videos by mixing various contents. Many applications allow us to generate video clips by merging different media like videos clips, photos, text and sounds. Some of these applications enable us to combine online content with our own resources. Given the large amount of content available, the problem is to quickly find content that truly meet our needs. This is when recommender systems come in. In this paper, we propose an approach for contextual video recommendations based on a TraceBased Reasoning approach