PlantRT : a Distributed Recommendation Tool for Citizen Science

International audienceLes utilisateurs du Web 2.0 sont de gros producteurs de données diverses qu'ils stockent dans une grande variété de systèmes. Dans ce travail, nous nous concentrons sur le cas particulier des botanistes. En effet, établir une connaissance précise de l'identité, de la distribution géographique et de l'évolution des espèces vivantes est essentiel pour la pérennité de cette biodiversité, tout autant que pour l'espèce humaine. L'émergence des sciences citoyennes et des réseaux sociaux sont des outils supplémentaires favorisant la création de grandes communautés d'observateurs de la nature, qui ont commencé a produire d'énormes collections de données multimédias. Cependant, la complexité inhérente à la réalisation de ces collections provoque une certaine méfiance des utilisateurs, ces dernier ne souhaitant pas stocker leurs données sur un serveur central. Dans ce travail, nous avons réalisé un prototype multi-sites, où chaque site, peut représenter 1 à n utilisateurs permettant la recherche et la recommandation d'observations de plantes diversifiées à grand échelle

Profile Diversity in Search and Recommendation ∗

We investigate profile diversity, a novel idea in searching scientificdocuments. Combiningkeywordrelevancewithpopularity in a scoring function has been the subject of different forms of social relevance [2, 6, 9]. Content diversity has been thoroughly studied in search and advertising [4, 11], database queries [16, 5, 8], and recommendations [17, 10, 18]. We believe our work is the first to investigate profile diversity to address the problem of returning highly popular but too-focused documents. We show how to adapt Fagin’s threshold-based algorithms to return the most relevant and most popular documents that satisfy content and profile diversities and run preliminary experiments on two benchmarks to validate our scoring function