18ème Atelier "Raisonnement à Partir de Cas" RàPC 2010

National audienceLe raisonnement à partir de cas (RàPC) est un paradigme de résolution de problèmes s'appuyant sur la réutilisation d'expériences passées pour résoudre de nouveaux problèmes. Les applications du RàPC sont nombreuses et la recherche est particuli'erement active en France et dans le monde. Les rencontres annuelles de la communauté fran¸caise ont été organisées depuis 1992 par le groupe français de recherche en RàPC, sous la forme d'ateliers d'un à deux jours, permettant de présenter et de discuter les travaux, théoriques ou appliqués, à différents stades d'avancement. Cette année 2010, le 18ème atelier RàPC est organisé à Strasbourg, en amont des assises du GDR I3 (" Information, Interaction, Intelligence "). À cette occasion, l'atelier RàPC partage une demi-journée avec les rencontres du thème IAF " Intelligence Artificielle Fondamentale " du GDR I3. Le programme complet est ainsi constitué de neuf présentations, huit soumises à l'atelier RàPC et une soumise aux journées IAF. Ces présentations sont réparties en quatre sessions : une première session porte sur des applications du RàPC à l'espace et aux déplacements ; une deuxième session (en deux temps) regroupe différents travaux sur l'adaptation ; les deux autres sessions sont consacrées pour l'une à la réutilisation d'expériences et à la remémoration, et pour l'autre à la comparaison du RàPC à d'autres méthodes appuyées sur l'expérience

Coping with Noisy Search Experiences

International audienceThe so-called *Social Web* has helped to change the very nature of the Internet by emphasising the role of our online experiences as new forms of content and service knowledge. In this paper we describe an approach to improving mainstream Web search by harnessing the search experiences of groups of like-minded searchers. We focus on the HeyStaks system (www.heystaks.com) and look in particular at the experiential knowledge that drives its search recommendations. Specifically we describe how this knowledge can be noisy, and we describe and evaluate a recommendation technique for coping with this noise and discuss how it may be incorporated into HeyStaks as a useful feature

Coping with Noisy Search Experiences

International audienceThe so-called *Social Web* has helped to change the very nature of the Internet by emphasising the role of our online experiences as new forms of content and service knowledge. In this paper we describe an approach to improving mainstream Web search by harnessing the search experiences of groups of like-minded searchers. We focus on the HeyStaks system (www.heystaks.com) and look in particular at the experiential knowledge that drives its search recommendations. Specifically we describe how this knowledge can be noisy, and we describe and evaluate a recommendation technique for coping with this noise and discuss how it may be incorporated into HeyStaks as a useful feature