Vers des recommandations plus personnalisées dans les folksonomies

Session 3 : Web socialNational audiencePlusieurs approches ont été proposées dans la littérature pour personnaliser les recommandations dans les folksonomies. Dans ce papier, nous considérons une nouvelle dimension dans les folksonomies comme information supplémentaire pour offrir aux utilisateurs une recommandation plus ciblée et mieux conforme à leurs besoins. Cela passe par un regroupement des utilisateurs ayant des intérêts communs sous forme de structures appelées quadri-concepts. Notre approche, dans laquelle nous répondons également au challenge de cold start, est ensuite évaluée sur deux jeux de données du monde réel, MOVIELENS et BOOKCROSSING. Cette évaluation comprend une mesure de la précision et du rappel, une évaluation sociale ainsi que plusieurs métriques d'évaluation comme la diversité, la couverture ou la scalabilité

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

Actes des 25es journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2014)

National audienceLes Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances fêtent cette année leurs 25 ans. Cette conférence est le rendez-vous annuel de la communauté française et francophone qui se retrouve pour échanger et réfléchir sur des problèmes de recherche qui se posent en acquisition, représentation et gestion des connaissances. Parmi les vingt et un articles sélectionnés pour publication et présentation à la conférence, un thème fondateur de l'ingénierie des connaissances domine : celui de la modélisation de domaines. Six articles traitent de la conception d'ontologies, trois articles de l'annotation sémantique et du peuplement d'ontologies et deux articles de l'exploitation d'ontologies dans des systèmes à base de connaissances. L'informatique médicale est le domaine d'application privilégié des travaux présentés, que l'on retrouve dans sept articles. L'ingénierie des connaissances accompagne l'essor des technologies du web sémantique, en inventant les modèles, méthodes et outils permettant l'intégration de connaissances et le raisonnement dans des systèmes à base de connaissances sur le web. Ainsi, on retrouve les thèmes de la représentation des connaissances et du raisonnement dans six articles abordant les problématiques du web de données : le liage des données, leur transformation et leur interrogation ; la représentation et la réutilisation de règles sur le web de données ; la programmation d'applications exploitant le web de données. L'essor des sciences et technologies de l'information et de la communication, et notamment des technologies du web, dans l'ensemble de la société engendre des mutations dans les pratiques individuelles et collectives. L'ingénierie des connaissances accompagne cette évolution en plaçant l'utilisateur au cœur des systèmes informatiques, pour l'assister dans le traitement de la masse de données disponibles. Quatre articles sont dédiés aux problématiques du web social : analyse de réseaux sociaux, détection de communautés, folksonomies, personnalisation de recommandations, représentation et prise en compte de points de vue dans la recherche d'information. Deux articles traitent de l'adaptation des systèmes aux utilisateurs et de l'assistance aux utilisateurs et deux autres de l'aide à la prise de décision. Le taux de sélection de cette édition de la conférence est de 50%, avec dix-neuf articles longs et deux articles courts acceptés parmi quarante-deux soumissions. S'y ajoutent une sélection de neuf posters et démonstrations parmi douze soumissions, présentés dans une session dédiée et inclus dans les actes. Enfin, une innovation de cette édition 2014 de la conférence est la programmation d'une session spéciale " Projets et Industrie ", animée par Frédérique Segond (Viseo), à laquelle participeront Laurent Pierre (EDF), Alain Berger (Ardans) et Mylène Leitzelman (Mnemotix). Trois conférencières invitées ouvriront chacune des journées de la conférence que je remercie chaleureusement de leur participation. Nathalie Aussenac-Gilles (IRIT) retracera l'évolution de l'ingénierie des connaissances en France depuis 25 ans, de la pénurie à la surabondance. A sa suite, Frédérique Segond (Viseo) abordera le problème de " l'assouvissement " de la faim de connaissances dans la nouvelle ère des connaissances dans laquelle nous sommes entrés. Enfin, Marie-Laure Mugnier (LIRMM) présentera un nouveau cadre pour l'interrogation de données basée sur une ontologie, fondé sur des règles existentielles

Modélisation et dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : approche à partir de communautés de réseaux k-égocentriques

Dans la plupart des systèmes nécessitant la modélisation de l'utilisateur pour adapter l'information à ses besoins spécifiques, l'utilisateur est représenté avec un profil généralement composé de ses centres d'intérêts. Les centres d'intérêts de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps à partir de ses interactions avec le système. De par cette nature évolutive des centres d'intérêts de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment être considéré comme entièrement connu par un système. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur à tout instant t a pour effet de réduire considérablement les performances des mécanismes d'adaptation de l'information à l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient très peu) les informations nécessaires à leur fonctionnement. Cet inconvénient est particulièrement plus récurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un système (instant t=0, problème du démarrage à froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs travaux ont exploré des sources de données autres que celles produites par l'utilisateur dans le système : utilisateurs au comportement similaire (utilisé dans le filtrage collaboratif) ou données produites par l'utilisateur dans d'autres systèmes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identités multiples des utilisateurs). Très récemment, avec l'avènement du Web social et l'explosion des réseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus étudiés comme source externe de données pouvant servir à l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donné naissance à de nouveaux mécanismes de filtrage social de l'information : systèmes de recherche d'information sociale, systèmes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mécanismes de filtrage social de l'information démontrent que ce nouveau champ de recherche est très prometteur. Une étude sur les travaux existants nous permet tout de même de noter particulièrement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposées dans ces travaux reste très spécifique à son domaine d'application (et au mécanisme associé), et d'autre part, ces approches exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le réseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une démarche méthodique permettant de définir d'une part un modèle social générique de profil de l'utilisateur réutilisable dans plusieurs domaines d'application et par différents mécanismes de filtrage social de l'information, et à proposer d'autre part, une technique permettant de dériver de manière optimale des informations du profil de l'utilisateur à partir de son réseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautés (plutôt que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son réseau social est constituée des individus situés à une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (réseau k-égocentrique). A partir de deux évaluations de l'approche proposée, l'une dans le réseau social numérique Facebook, et l'autre dans le réseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu démontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralité de communautés (degré ou proximité par exemple) ou la densité des réseaux k-égocentriques sur la qualité des résultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'intéressant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systèmes de recommandation dans le e-commerce, systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc.) que dans les intranets d'entreprise (systèmes d'analyses comportementales dans les réseaux d'abonnés de clients télécoms, détection de comportements anormaux/frauduleux dans les réseaux de clients bancaires, etc.).In most systems that require user modeling to adapt information to each user's specific need, a user is usually represented by a user profile in the form of his interests. These interests are learnt and enriched over time from users interactions with the system. By the evolving nature of user's interests, the user's profile can never be considered fully known by a system. This partial knowledge of the user profile at any time t significantly reduces the performance of adaptive systems, when the user's profile contains no or only some information. This drawback is particularly most recurrent for new users in a system (time t = 0, also called cold start problem) and for less active users. To address this problem, several studies have explored data sources other than those produced by the user in the system: activities of users with similar behavior (e.g. collaborative filtering techniques) or data generated by the user in other systems (e.g., multi-application user's profiles, multiple identities management systems). By the recent advent of Social Web and the explosion of online social networks sites, social networks are more and more studied as an external data source that can be used to enrich users' profiles. This has led to the emergence of new social information filtering techniques (e.g. social information retrieval, social recommender systems). Current studies on social information filtering show that this new research field is very promising. However, much remains to be done to complement and enhance these studies. We particularly address two drawbacks: (i) each existing social information filtering approach is specific in its field scope (and associated mechanisms), (ii) these approaches unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network to improve traditional information filtering systems. To overcome these drawbacks in this thesis, we aim at defining a generic social model of users' profiles that can be reusable in many application domains and for several social information filtering mechanisms, and proposing optimal techniques for enriching user's profile from the user's social network. We rely on existing studies in social sciences to propose a communities (rather than individuals) based approach for using individuals around the user in a specific part of his social network, to derive his social profile (profile that contains user's interest derived from his social network). The significant part of the user's social network used in our studies is composed of individuals located at a maximum distance k (in the entire social network) from the user, and relationships between these individuals (k-egocentric network). Two evaluations of the proposed approach based on communities in k-egocentric networks have been conducted in the online social network Facebook and the co-authors network DBLP. They allow us to demonstrate the relevance of the proposal with respect to existing individual based approaches, and the impact of structural measures such as the centrality of communities (degree or proximity) or user's k-egocentric network density, on the quality of results. Our approach opens up many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. personalization of search engines, recommender systems in e-commerce, adaptive systems in e-Learning environment) or in Intranets business systems (e.g. behavioral analysis in networks of subscribers telecom customers, detection of abnormal behavior network bank customers, etc.)

Apport du Web sémantique au travail collaboratif : Application à l'édition d'un document d'information sur les risques majeurs

http://www.irit.fr/~Guillaume.Cabanac/docs/fjc2014/fjc2014actes.pdf" Collaborer " , " travailler ensemble " , ce sont des réalités familières à chacun d'entre nous. Or les techniques ont progressé et ont pris un nouveau tournant avec l'arrivée du numérique dans l'entreprise. Bien que l'introduction du numérique ne se fasse pas sans difficultés, de nouveaux outils continuent d'apparaître : le travail collaboratif assisté par ordinateur est progressivement devenu un domaine d'étude à part entière. Notre recherche s'inscrit dans ce courant et étudie les apports possibles des technologies du Web sémantique au travail collaboratif. Ces technologies, en apportant les concepts d'ontologie, de métadonnées, d'inférence, participent au passage d'un système d'information à un système plus orienté connaissance. Devant ce vaste champ d'étude, nous avons pour nous guider un cas d'application qui est d'ailleurs à l'origine de ces travaux. Il s'agit du DDRM " Dossier Départemental sur les Risques Majeurs " un document administratif réalisé sous la supervision du préfet et qui compile les informations essentielles concernant les risques naturels et technologiques majeurs connus sur le territoire d'un département. Ce document d'information et de prévention destiné aux citoyens, doit être actualisé tous les cinq ans, étape nécessitant le concours de plusieurs acteurs issus d'horizons et de métiers différents. C'est ici qu'intervient la possibilité d'améliorer ce travail, qui est par essence collaboratif, à l'aide des nouvelles technologies et en particulier celles issues du Web sémantique. Nous imaginons que le système, plongé dans le Web 2.0 et les Linked Open Data , favorisera les échanges entre départements

Actes des 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018

International audienc

Système participatif de tags iconiques basé sur un langage visuel instinctif multi-points de vue

Le système de tags pour un système d organisation des connaissances centralise et fournit les tags qui peuvent être utilisés pour classer, partager et rechercher des connaissances sur le web pour l utilisation personnelle ou organisationnelle. Bien que les études précédentes aient pensé à améliorer le système de tags visuels en utilisant des icônes, il existe dans ce cas le problème de reconnaissance, de mémorisation et de désorientation. Notre recherche se consacre à la recherche d'une nouvelle approche pour améliorer la représentation des tags et surtout de leur structure, dans un système où les icônes bien structurées pourront améliorer l'efficacité de tagage en considérant la qualité et la rapidité. Ce système de tags iconiques s organise sur un LVD (Langage Visuel Distinctif) lui-même basé sur le modèle Hypertopic pour la représentation de cartes de thèmes multipoints de vue développé par l équipe Tech-CICO. Cette solution est proposée pour améliorer principalement l'interprétation sémiotique du sens de l icone et renforcer la compréhension et l usage de la structure de tags dans un système informatisé de partage des connaissances, notamment pour gérer et partager les tags iconiques sur une plate-forme collaborativeTags systems for Knowledge Organization System centralize and provide the tags that can be employed in classifying, sharing and seeking knowledge on the web for personal or organizational use. However, an increased variety of vocabularies and languages cause connections between tags and documents marked by textual tags to become less and less distinctive, making the use and reuse of tags systems even harder. Although previous attempts have been made onto visual tags system by using icons, it caused the disorientation when users facing with plant of isolated symbols. Our research dedicates to searching a new approach to improve the representation of tags and their structure in a tags system, where well-structured icons enhance the tagging effectiveness by considering tagging quality and tagging speed. The LVD (Visual Distinctive Language)-based iconic tags system is proposed and presented in this thesis to bring amelioration mainly from semiotic interpretation of tag meaning and graphical code of tag structure. The arrangement of icons is as well another interesting topic that was deal with in our research to offers a more complete definition of iconic tags system. Apart from modeling and evaluating the LVD-based iconic tags system we have considered the way to build up such icon system in today s cooperative knowledge sharing context and made it possible to manage and share iconic tags on a collaborative plate-formTROYES-SCD-UTT (103872102) / SudocSudocFranceF

La classification à facettes pour la gestion des connaissances métier (méthodologie d'élaboration de FolkClassifications à facettes.)

Tout d abord, nous abordons les problématiques liées à l organisation et à la gestion des connaissances ainsi que les principes présidant à l élaboration des classifications à facettes. Nous proposons ensuite une synthèse des méthodes existantes d élaboration de classifications à facettes. Nous poursuivons en réalisant une analyse de l impact des types de Systèmes d Information sur l activité de gestion de l information. Ce faisant, nous produisons une analyse de l activité inspirée de la Théorie de l Activité, et influencée par les travaux de la psychologie du travail et de l ergonomie cognitive. Le prototype Hypertagging développé dans le cadre du projet Miipa-Doc fondé sur le tagging des utilisateurs et structuré par les principes de la classification à facettes est présenté. Notre expérimentation sur l élaboration de classifications à facettes pour la gestion des documents de travail est détaillée. Enfin, nous exposons notre méthodologie d élaboration de FolkClassifications à facettes pour la gestion des connaissances métier. Elle vise à appuyer une démarche de gestion des connaissances sur la gestion personnelle de l informationWe address Knowledge Organization and Knowldege Management general issues and we present the basic principles for the development of faceted classifications. Then we introduce a synthesis of existing methods to develop this kind of classification. Next we propose an analysis of effects of Information Systems on information management activities. By doing this, we produce an analysis of the concept of activity inspired by Activity Theory, occupational psychology and french ergonomics. A presentation of Hypertagging prototype developed in the frame of Miipa-Doc research project, based on users tagging and structured by faceted classification principles, is provided. Our experiment about generating faceted classification for document management activities is detailed. Finally, we expose our method for the development of faceted classification for Knowledge Management purposes in the context of specific trades. This Knowledge Management approach is incorporated in Knowledge Organization activities.PARIS-CNAM (751032301) / SudocSudocFranceF