Contribution à la définition de modèles de recherche d'information flexibles basés sur les CP-Nets

This thesis addresses two main problems in IR: automatic query weighting and document semantic indexing. Our global contribution consists on the definition of a theoretical flexible information retrieval (IR) model based on CP-Nets. The CP-Net formalism is used for the graphical representation of flexible queries expressing qualitative preferences and for automatic weighting of such queries. Furthermore, the CP-Net formalism is used as an indexing language in order to represent document representative concepts and related relations in a roughly compact way. Concepts are identified by projection on WordNet. Concept relations are discovered by means of semantic association rules. A query evaluation mechanism based on CP-Nets graph similarity is also proposed.Ce travail de thèse adresse deux principaux problèmes en recherche d'information : (1) la formalisation automatique des préférences utilisateur, (ou la pondération automatique de requêtes) et (2) l'indexation sémantique. Dans notre première contribution, nous proposons une approche de recherche d'information (RI) flexible fondée sur l'utilisation des CP-Nets (Conditional Preferences Networks). Le formalisme CP-Net est utilisé d'une part, pour la représentation graphique de requêtes flexibles exprimant des préférences qualitatives et d'autre part pour l'évaluation flexible de la pertinence des documents. Pour l'utilisateur, l'expression de préférences qualitatives est plus simple et plus intuitive que la formulation de poids numériques les quantifiant. Cependant, un système automatisé raisonnerait plus simplement sur des poids ordinaux. Nous proposons alors une approche de pondération automatique des requêtes par quantification des CP-Nets correspondants par des valeurs d'utilité. Cette quantification conduit à un UCP-Net qui correspond à une requête booléenne pondérée. Une utilisation des CP-Nets est également proposée pour la représentation des documents dans la perspective d'une évaluation flexible des requêtes ainsi pondéreés. Dans notre seconde contribution, nous proposons une approche d'indexation conceptuelle basée sur les CP-Nets. Nous proposons d'utiliser le formalisme CP-Net comme langage d'indexation afin de représenter les concepts et les relations conditionnelles entre eux d'une manière relativement compacte. Les noeuds du CP-Net sont les concepts représentatifs du contenu du document et les relations entre ces noeuds expriment les associations conditionnelles qui les lient. Notre contribution porte sur un double aspect : d'une part, nous proposons une approche d'extraction des concepts en utilisant WordNet. Les concepts résultants forment les noeuds du CP-Net. D'autre part, nous proposons d'étendre et d'utiliser la technique de règles d'association afin de découvrir les relations conditionnelles entre les concepts noeuds du CP-Nets. Nous proposons enfin un mécanisme d'évaluation des requêtes basé sur l'appariement de graphes (les CP-Nets document et requête en l'occurrence)

Contribution à la modélisation des métadonnées associées aux documents multimédias et à leur enrichissement par l’usage

De nos jours, ce ne sont pas que les collections multimédias qui deviennent de plus en plus volumineuses, mais aussi les métadonnées qui les décrivent. L’extraction des métadonnées est très coûteuse en consommation de ressources. Cela pose le problème de la gestion efficace de ces grands volumes de données, en minimisant cette consommation. Le fait que les utilisateurs sont en constante interaction avec les documents multimédias et les métadonnées complique encore plus cette gestion. Dans cette thèse, nous étudions le problème de la gestion de métadonnées en intégrant les interactions des utilisateurs à deux niveaux: dans le processus de création de métadonnées et dans leur enrichissement. La grande variété de standards et normes de métadonnées existants ne sont pas interopérables. Les solutions proposées à ce problème d’interopérabilité se sont focalisées sur la création d’ontologies qui décrivent les contenus multimédias du point de vue sémantique, sans forcément prendre en compte les standards de métadonnées et d’autres informations de plus bas niveau sur les documents. Pour résoudre ce problème nous proposons un format de métadonnées qui intègre les standards et normes les plus utilisés et qui est flexible et extensible en structure et en vocabulaire. Dans le cadre d’un système de gestion des contenus multimédias, le processus d’indexation est celui qui consomme le plus de ressources, à travers les algorithmes d’indexation qui extraient les métadonnées. Dans les systèmes classiques, cette indexation est accomplie avec un ensemble d’algorithmes d’indexation figé dans le temps, sans se soucier de la consommation des ressources ni de l’évolution des besoins de l’utilisateur. Pour prendre en compte les besoins que l’utilisateur spécifie dans sa requête, afin de n’extraire que les métadonnées nécessaires et ainsi limiter d’un côté le volume de métadonnées à gérer et de l’autre la consommation des ressources, nous proposons de répartir le processus d’indexation en deux phases: une fois à l’acquisition des contenus (indexation implicite), et une deuxième fois, si besoin, au moment de l’exécution de la requête de l’utilisateur (indexation explicite) en ayant recours à une liste d’algorithmes d’indexation déterminée principalement en fonction de la requête de l’utilisateur. L’utilisateur est de plus en plus pris en compte dans les systèmes multimédias à travers ses interactions avec le système et le document. Nous proposons d’aller plus loin dans la prise en compte de l’utilisateur, en considérant ses interactions avec les différentes parties du document mais aussi avec les métadonnées qui décrivent le document. Cela a été réalisé à travers l’extension du format de métadonnées proposée, par l’ajout d une température à chaque élément du format, qui varie dans le temps, étant calculée en fonction de la façon dont l’utilisateur interagit avec le document, mais aussi avec les métadonnées dans une période de temps. Nous avons validé nos propositions dans deux domaines différents: la vidéo surveillance et le commerce électronique. Le projet LINDO nous a permis la validation du format des métadonnées et de la sélection des algorithmes d’indexation dans le cadre de l’indexation explicite, dans le cadre de la vidéo surveillance. Dans le domaine du commerce électronique, nous avons exploité les interactions des utilisateurs réels avec un site de vente en ligne pour calculer la température des métadonnées associées aux pages du site pendant une période de deux mois. Nous avons utilisé cette température pour réaliser le reclassement des résultats obtenus pour une requête de l’utilisateur. Nous avons réalisé un test utilisateur sur une vingtaine de personnes. Ce test montre que pour certaines requêtes de l’utilisateur ce reclassement des résultats aide les utilisateurs à trouver les informations recherchés plus vite. Ce travail a permis de répondre au problème de la prise compte de l’utilisateur dans le processus de gestion des documents multimédias, en proposant: un modèle de métadonnées qui intègre les standards de métadonnées les plus utilisés; l’indexation différée des contenus multimédias (indexation implicite et explicite); l’enrichissement des métadonnées en considérant les interactions des utilisateurs avec le système, les documents multimédias et les métadonnées

Modèle multi-agents pour le filtrage collaboratif de l'information

Les systèmes de recommandation sont nés de la volonté de pallier le problème de surcharge d'information du web. Combinant des techniques de filtrage d'information, personnalisation, intelligence artificielle, réseaux sociaux et interaction personne-machine, les systèmes de recommandation fournissent à des utilisateurs des suggestions qui répondent à leurs besoins et préférences informationnelles. En effet, les systèmes de recommandation sont particulièrement sollicités dans les applications de commerce électronique. Cependant, ce type de système a été en grande partie confiné à une architecture centralisée. Récemment, l'architecture distribuée a connu une popularité croissante, comme en témoigne par exemple, les réseaux pair-à-pair (« peer-to-peer »), le calcul distribué (« Grid computing »), le web sémantique, etc., et s'impose peu à peu comme une alternative à l'approche client/serveur classique. L'hypothèse des chercheurs est que les systèmes de recommandation peuvent tirer profit d'une architecture distribuée. Dans cette thèse, nous étudions les défis que posent les systèmes de recommandation distribués et nous proposons une nouvelle architecture pair-à-pair, de filtrage collaboratif, basée sur la discrimination du voisinage. Nous étudions l'évolution de la performance, de la couverture et de la qualité des prédictions pour différentes techniques de recommandation. En outre, nous identifions la méthode de recommandation la plus efficace pour cette nouvelle architecture pair-à-pair. Bien que cette thèse se concentre essentiellement sur le domaine décentralisé de système de recommandation, nos contributions ne se limitent pas strictement à ce domaine de recherche. En effet, ces contributions touchent des problèmes de recherche dans plusieurs autres domaines de recherche (système multi-agents, gestions profils utilisateurs, réduction de la complexité computationnelle, collecte des préférences utilisateurs, PageRank, etc.). ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Filtrage de l'information, Filtrage collaboratif, Système de recommandation, Système distribué, Agent social

Un système data mining en ligne pour la maintenance ontologique d'une mémoire corporative DM

L'intégration de la connaissance dans la mémoire corporative (Ribière et Matta, 1998), (Dieng et al., 1998) fait face à l'hétérogénéité des données (Visser, Jones et al., 1997). L'utilisation de l'ontologie est une approche possible pour surmonter ce problème. Cependant, l'ontologie est une structure de donnée comme n'importe quelle structure informatique, elle est donc dynamique et évolue dans le temps à cause des conditions dynamiques résultant des changements du domaine conceptuel, les changements de conceptualisation, les changements de spécification, les changements descendants, etc. (Yildiz, 2006). Ces dernières années, plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problème de la maintenance des ontologies. Cependant, la précision et le rappel ne permettent pas de satisfaire les besoins des utilisateurs. De plus, ces approches ne prennent pas en compte toute l'information disponible pour prendre une décision réaliste. Pour résoudre le problème de l'évolution de la connaissance dans les ontologies, nous proposons une approche hybride qui utilise l'apprentissage machine et un processus d'alignement qui contrôle les relations syntaxiques entre les entrées dans l'ontologie. De plus, des règles structurelles et des heuristiques sont appliquées pour améliorer le degré de similitude entre les entités ontologiques. Ce processus hybride crée des règles de correspondance qui définissent comment transformer les entrées dans l'ontologie en définissant tous les types d'associations possibles entre les entités ontologiques. L'approche d'enrichissement de l'ontologie exploite les techniques de la fouille de données, les techniques du traitement automatique du langage naturel et la recherche d'information pour améliorer la performance d'apprentissage durant la tâche d'enrichissement du domaine conceptuel. L'évaluation des ontologies demeure un problème important et le choix d'une approche appropriée dépend des critères utilisés. Dans notre approche, nous adoptons la vérification de la cohérence décrite dans (Maziar Amirhosseini et al., 2011) et (Abderrazak et al., 2011).\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Data Mining, Traitement automatique du langage naturel, Apprentissage machine, Recherche d'information, Intégration, Ontologie, Mémoire corporative, Web sémantique