Etude d’opportunité pour le développement d’une application permettant d’aider une personne à choisir un vin

GWS - Aux Services du Vin SA, entreprise mandante de cette étude, a pour activité principale l’organisation de dégustations professionnelles de vin. Cette société souhaite élargir ses activités et s’intéresse au potentiel d’une application mobile qui permettrait de recommander des vins suisses aux clients de restaurants et de supermarchés. Les objectifs de cette recherche consistaient à déterminer s’il existe un marché pour une application de ce type et, si tel était le cas, identifier le public cible et ses besoins. Le mandant souhaitait également que la solution recommandée s’intègre dans l’infrastructure existante pour l’organisation des concours de vin. Pour terminer, l’étude d’opportunité devait proposer un Business Model et contenir un Product Backlog

Personalized question-based cybersecurity recommendation systems

En ces temps de pandémie Covid19, une énorme quantité de l’activité humaine est modifiée pour se faire à distance, notamment par des moyens électroniques. Cela rend plusieurs personnes et services vulnérables aux cyberattaques, d’où le besoin d’une éducation généralisée ou du moins accessible sur la cybersécurité. De nombreux efforts sont entrepris par les chercheurs, le gouvernement et les entreprises pour protéger et assurer la sécurité des individus contre les pirates et les cybercriminels. En raison du rôle important joué par les systèmes de recommandation dans la vie quotidienne de l'utilisateur, il est intéressant de voir comment nous pouvons combiner les systèmes de cybersécurité et de recommandation en tant que solutions alternatives pour aider les utilisateurs à comprendre les cyberattaques auxquelles ils peuvent être confrontés. Les systèmes de recommandation sont couramment utilisés par le commerce électronique, les réseaux sociaux et les plateformes de voyage, et ils sont basés sur des techniques de systèmes de recommandation traditionnels. Au vu des faits mentionnés ci-dessus, et le besoin de protéger les internautes, il devient important de fournir un système personnalisé, qui permet de partager les problèmes, d'interagir avec un système et de trouver des recommandations. Pour cela, ce travail propose « Cyberhelper », un système de recommandation de cybersécurité personnalisé basé sur des questions pour la sensibilisation à la cybersécurité. De plus, la plateforme proposée est équipée d'un algorithme hybride associé à trois différents algorithmes basés sur la connaissance, les utilisateurs et le contenu qui garantit une recommandation personnalisée optimale en fonction du modèle utilisateur et du contexte. Les résultats expérimentaux montrent que la précision obtenue en appliquant l'algorithme proposé est bien supérieure à la précision obtenue en utilisant d'autres mécanismes de système de recommandation traditionnels. Les résultats suggèrent également qu'en adoptant l'approche proposée, chaque utilisateur peut avoir une expérience utilisateur unique, ce qui peut l'aider à comprendre l'environnement de cybersécurité.With the proliferation of the virtual universe and the multitude of services provided by the World Wide Web, a major concern arises: Security and privacy have never been more in jeopardy. Nowadays, with the Covid 19 pandemic, the world faces a new reality that pushed the majority of the workforce to telecommute. This thereby creates new vulnerabilities for cyber attackers to exploit. It’s important now more than ever, to educate and offer guidance towards good cybersecurity hygiene. In this context, a major effort has been dedicated by researchers, governments, and businesses alike to protect people online against hackers and cybercriminals. With a focus on strengthening the weakest link in the cybersecurity chain which is the human being, educational and awareness-raising tools have been put to use. However, most researchers focus on the “one size fits all” solutions which do not focus on the intricacies of individuals. This work aims to overcome that by contributing a personalized question-based recommender system. Named “Cyberhelper”, this work benefits from an existing mature body of research on recommender system algorithms along with recent research on non-user-specific question-based recommenders. The reported proof of concept holds potential for future work in adapting Cyberhelper as an everyday assistant for different types of users and different contexts

Share and reuse of context metadata resulting from interactions between users and heterogeneous web-based learning environments

L'intérêt pour l'observation, l'instrumentation et l'évaluation des systèmes éducatifs en ligne est devenu de plus en plus important ces dernières années au sein de la communauté des Environnements Informatique pour l'Apprentissage Humain (EIAH). La conception et le développement d'environnements d'apprentissage en ligne adaptatifs (AdWLE - Adaptive Web-based Learning Environments) représentent une préoccupation majeure aujourd'hui, et visent divers objectifs tels que l'aide au processus de réingénierie, la compréhension du comportement des utilisateurs, ou le soutient à la création de systèmes tutoriels intelligents. Ces systèmes gèrent leur processus d'adaptation sur la base d'informations détaillées reflétant le contexte dans lequel les étudiants évoluent pendant l'apprentissage : les ressour-ces consultées, les clics de souris, les messages postés dans les logiciels de messagerie instantanée ou les forums de discussion, les réponses aux questionnaires, etc. Les travaux présentés dans ce document sont destinés à surmonter certaines lacunes des systèmes actuels en fournissant un cadre dédié à la collecte, au partage et à la réutilisation du contexte représenté selon deux niveaux d'abstraction : le contexte brut (résultant des interactions directes entre utilisateurs et applications) et le contexte inféré (calculé à partir des données du contexte brut). Ce cadre de travail qui respecte la vie privée des usagers est fondé sur un standard ouvert dédié à la gestion des systèmes, réseaux et applications. Le contexte spécifique aux outils hétérogènes constituant les EIAHs est représenté par une structure unifiée et extensible, et stocké dans un référentiel central. Pour faciliter l'accès à ce référentiel, nous avons introduit une couche intermédiaire composée d'un ensemble d'outils. Certains d'entre eux permettent aux utilisateurs et applications de définir, collecter, partager et rechercher les données de contexte qui les intéressent, tandis que d'autres sont dédiés à la conception, au calcul et à la délivrance des données de contexte inférées. Pour valider notre approche, une mise en œuvre du cadre de travail proposé intègre des données contextuelles issues de trois systèmes différents : deux plates-formes d'apprentissage Moodle (celle de l'Université Paul Sabatier de Toulouse, et une autre déployée dans le cadre du projet CONTINT financé par l'Agence Nationale de la Recherche) et une instanciation locale du moteur de recherche de la fondation Ariadne. A partir des contextes collectés, des indicateurs pertinents ont été calculés pour chacun de ces environnements. En outre, deux applications qui exploitent cet ensemble de données ont été développées : un système de recommandation personnalisé d'objets pédagogiques ainsi qu'une application de visualisation fondée sur les technologies tactiles pour faciliter la navigation au sein de ces données de contexte.An interest for the observation, instrumentation, and evaluation of online educational systems has become more and more important within the Technology Enhanced Learning community in the last few years. Conception and development of Adaptive Web-based Learning Environments (AdWLE) in order to facilitate the process of re-engineering, to help understand users' behavior, or to support the creation of Intelligent Tutoring Systems represent a major concern today. These systems handle their adaptation process on the basis of detailed information reflecting the context in which students evolve while learning: consulted resources, mouse clicks, chat messages, forum discussions, visited URLs, quizzes selections, and so on. The works presented in this document are intended to overcome some issues of the actual systems by providing a privacy-enabled framework dedicated to the collect, share and reuse of context represented at two abstraction levels: raw context (resulting from direct interactions between users and applications) and inferred context (calculated on the basis of raw context). The framework is based on an open standard dedicated to system, network and application management, where the context specific to heterogeneous tools is represented as a unified and extensible structure and stored into a central repository. To facilitate access to this context repository, we introduced a middleware layer composed of a set of tools. Some of them allow users and applications to define, collect, share and search for the context data they are interested in, while others are dedicated to the design, calculation and delivery of inferred context. To validate our approach, an implementation of the suggested framework manages context data provided by three systems: two Moodle servers (one running at the Paul Sabatier University of Toulouse, and the other one hosting the CONTINT project funded by the French National Research Agency) and a local instantiation of the Ariadne Finder. Based on the collected context, relevant indicators have been calculated for each one of these environments. Furthermore, two applications which reuse the encapsulated context have been developed on top of the framework: a personalized system for recommending learning objects to students, and a visualization application which uses multi-touch technologies to facilitate the navigation among collected context entities

Modèle hybride combinant réseau de neurones convolutifs et modèle basé sur le choix pour la recommandation de sièges

Avec la vente de billets en ligne, les consommateurs souhaitant réserver un ticket pour un concert, une pièce de théâtre ou un film ont désormais la possibilité de choisir leur emplacement. Ce choix influence l’expérience vécue : différents facteurs sont à considérer, et chaque client fait son propre raisonnement (plus ou moins consciemment) pour prendre cette décision. Par exemple, dans un cinéma, certaines personnes vont privilégier les sièges au centre pour avoir la meilleure vision possible de l’écran, tandis que d’autres pourront préférer les sièges latéraux pour être moins dérangés par la présence d’autrui, en particulier si beaucoup de sièges au centre sont déjà réservés. Cet exemple illustre l’hétérogénéité de raisonnement d’un consommateur dans cette situation, et met en valeur deux catégories de facteurs influant sur la prise de décision : la position dans la salle, et la proximité aux autres. La réservation en ligne a ainsi permis de collecter ces choix dans des bases de données, et pour l’industrie culturelle (dans notre exemple le gérant de cinéma), cette information peut être cruciale. D’abord, connaître les sièges les plus attractifs à un instant donné peut permettre de modifier la tarification et ainsi augmenter l’affluence dans les salles et donc les recettes. De plus, si cette connaissance se fait spécifiquement pour chaque utilisateur ayant déjà effectué des réservations par le passé, cela peut également permettre d’améliorer les stratégies marketing par la mise en place d’un système de recommandation personnalisé de sièges. Un premier objectif du mémoire est la revue de méthodes permettant l’estimation de l’attractivité d’un siège dans une salle partiellement remplie. Deux stratégies sont possibles : la première consiste à traiter chaque client individuellement afin d’assurer une modélisation personnelle de la prise de décision, mais qui est limité par la quantité de données disponible par clients. L’autre stratégie consiste à regrouper l’ensemble des données pour pouvoir appliquer des modèles avec plus de capacité comme de l’apprentissage profond, mais qui perd l’information du comportement individuel. Une hypothèse de ce mémoire est que malgré une performance plus faible pour la deuxième stratégie, cette dernière apporte de l’information utile, et une combinaison des deux permet d’améliorer la performance globale et de pallier au problème de la stratégie individualisée du possible manque de données.----------ABSTRACT: With online ticket sales, consumers wishing to book a ticket for a concert or a movie now have the opportunity to choose their location. This choice influences the lived experience: different factors have to be considered, and each client makes his own reasoning (more or less consciously) to make this decision. For example, in a movie theatre, some people may prefer centre seats to get the best possible view of the screen, while others may prefer side seats to be less disturbed by the presence of others, especially if many centre seats are already reserved. This example illustrates the heterogeneity of reasoning of a consumer in this situation, and highlights two categories of factors influencing decision making: position in the room, and proximity to others. Online booking has thus made it possible to collect these choices in databases, and for the cultural industry, this information can be crucial. Firstly, knowing the most attractive seats at a given time can help to modify the pricing and thus increase attendance in halls and thus revenues. Moreover, if this knowledge is done specifically for each user who has made reservations in the past, it can also help improve marketing strategies by implementing a personalized seat recommendation system. A first objective here is the review of methods for estimating the attractiveness of a seat in a partially-filled room. Two strategies are possible: the first one is to treat each client individually to ensure personal modeling of decision making, but this is limited by the amount of data available per client. The other strategy is to aggregate the data to be able to apply models with more capacity such as deep learning, but lose the information about individual behaviour. One hypothesis of this paper is that despite weaker performance for the second strategy, the latter provides useful information, and a combination of the two can improve overall performance and overcome the problem of the individualized strategy of the possible lack of data

Analyse des opinions pour personnaliser la recommandation d’articles dans les portails d’informations

In this thesis, we have investigated how to exploit user-generated-content for personalized news recommendation purpose. The intuition behind this line of research is that the opinions provided by users, on news websites, represent a strong indicator about their profiles. We have addressed this problem by proposing three main contributions. Firstly, we have proposed a profile model that accurately describes both users’ interests and news article contents. The profile model was tested on three different applications ranging from identifying the political orientation of users to the context of news recommendation and the diversification of the list of recommended news articles. Results show that our profile model give much better results compared to state-of-the-art models. Secondly, we have investigated the problem of noise on opinions and how we can retrieve only relevant opinions in response to a given query.The proposed opinion ranking strategy is based on users’ debates features. We have used a variation of PageRank technique to define the score of each opinion. Results show that our approach outperforms two recent proposed opinions ranking strategies, particularly for controversial topics. Thirdly, we have investigated different ways of leveraging opinions on news article contents including all opinions, topk opinions based on opinion ranking strategy, and a set of diverse opinion. To extract a list of diverse opinions, we have employed a variation of an existing opinion diversification model. Results show that diverse opinions give the best performance over other leveraging strategies.La motivation principale de cette thèse est de proposer un système de recommandation personnalisé pour les plateformes d’informations. Pour cela, nous avons démontré que les opinions peuvent constituer un descripteur efficace pour améliorer la qualité de la recommandation. Au cours de cette thèse, nous avons abordé ce problème en proposant trois contributions principales. Tout d’abord, nous avons proposé un modèle de profil qui décrit avec précision les intérêts des utilisateurs ainsi que le contenu des articles de presse. Le modèle de profil proposé repose sur trois éléments : les entités nommées, les aspects et les sentiments. Nous avons testé notre modèle de profil sur les trois applications différentes que sont l’identification des orientations politiques des utilisateurs, la recommandation personnalisée des articles de presse et enfin la diversification de la liste des articles recommandés. Deuxièmement, nous avons proposé une approche de classement des opinions permettant de filtrer et sélectionner seulement les opinions pertinentes. Pour cela, nous avons utilisé une variation de la technique de PageRank pour définir le score de chaque opinion. Les résultats montrent que notre approche surpasse deux approches récemment proposées pour le classement des opinions. Troisièmement, nous avons étudié différentes façons d’enrichir le contenu des articles de presse par les opinions : par toutes les opinions, par seulement le topk des opinions, et enfin par un ensemble d’opinions diversifiées. Les résultats montrent que l’enrichissement des contenus des articles de press

Recommender systems based on variational autoencoders and graph convolutional neural networks

The high prevalence of online social networks along with the rapid growth of mobile devices makes people have an easier access to large amounts of online multimedia content. Meanwhile, such prevalence and growth also provide a great opportunity for companies to build recommender systems which are used to satisfy the strong demand for personalized items and products. However, due to personal privacy concerns and the increase of users and items, recommender systems need to tackle several challenging problems: (1) the data sparsity affects the recommendation performance; (2) the cold-start problem makes it difficult to recommend new items. In this thesis, in order to solve the problems mentioned above, we aim to build effective and efficient recommender systems to extract more powerful latent representations and perform better recommendation services. More specific, we explore two different ways and put forward six efficient recommender systems. The first way is based on variational autoencoders and the multimodal learning. Following this way, we create the first model: the cross multimodal variational autoencoder, which not only learns the user and item latent representations from user ratings and the item content but also discovers the relations between these two kinds of information sources. Following the second way based on graph convolutional neural networks (GCNNs) and the graph learning, we build another five models, including GCNN-based recommender systems, GCNN-based recommender systems with uniform sampling mini-batches, GCNN-based recommender systems with importance sampling mini-batches, User-Item RelationGCNN recommender systems and Item-Item RelationGCNN recommender systems. Among these five models, the first one directly uses GCNNs to extract the user and item latent representations. GCNN-based recommender systems with uniform sampling mini-batches and GCNN-based recommender systems with importance sampling mini-batches are proposed to cope with the memory-inefficiency of GCNN-based recommender systems. User-Item RelationGCNN and Item-Item RelationGCNN are proposed to utilize auxiliary information to obtain more effective latent representations. Since Item-Item RelationGCNN is based on GCNN-based recommender systems with importance sampling mini-batches, it is also memory-efficient. Finally, with the state-of-the-art and proposed models, we conduct extensive experiments on three real-world datasets regarding different evaluation metrics. The experimental results illustrate the improvements and superiority of our models in the top-k recommendation services.La prévalence élevée des réseaux sociaux en ligne et la croissance rapide des appareils mobiles permettent aux gens d'avoir facilement accès à de grandes quantités de contenu multimédia sur l'internet. En même temps, ils offrent également aux entreprises une excellente opportunité de créer des systèmes de recommandation qui peuvent d'être utilisés pour satisfaire les forts besoins des produits personnalisés. Cependant, à cause des problèmes de sécurité personnelle et du nombre d'utilisateurs et d'articles, le système de recommandation personnalisé est confronté à plusieurs défis. (1) le manque de données décline la performance de la recommandation; (2) le problème du cold-start rend difficile la recommandation de nouveaux articles. Dans cette thèse, afin de résoudre ces problèmes, nous visons à construire un système de recommandation efficace et performant qui puisse extraire des représentations latentes plus puissantes et offrir de meilleurs recommandations. Plus précisément, nous explorons deux façons différentes et proposons six excellents systèmes de recommandation. La première façon est basée sur les auto-encodeurs variationnels et l'apprentissage multimodal. Nous créons ainsi le premier modèle: l'auto-encodeur variationnel multimodal croisé, qui non seulement apprend les représentations latentes de l'utilisateur et de l'élément à partir des évaluations des utilisateurs et des contenus des articles, mais découvre également les relations entre ces deux types de facteurs latents. Suivant la deuxième façon basée sur les réseaux de neurones convolutionnels de graphes (GCNNs) et l'apprentissage de graphes, cinq autres modèles sont construits, y compris le système de recommandation basé sur le GCNN, le système de recommandation basé sur le GCNN avec des mini-batchs d'échantillonnages uniformes, le système de recommandation basé sur le GCNN avec des mini-batchs d'échantillonnages à l'aide de l'importance, le système de recommandation basé sur le RelationGCNN entre les utilisateurs et les articles et le système de recommandation basé sur le RelationGCNN entre entre les articles eux-même. Parmi ces cinq modèles, le premier utilise directement les GCNN pour extraire les représentations latentes de l'utilisateur et de l'article. Le deuxième et le troisième sont proposés pour résoudre le problème de l'inefficacité de la mémoire du premier modèle. Le quatrième et le cinquième sont proposés afin d'utiliser plus d'informations supplémentaires pour obtenir des représentations latentes plus efficaces. De plus, le cinquième est basé sur le troisième, c'est-à-dire, il est également efficace en mémoire. A la fin, avec les bases de state-of-the-art, nous menons des expériences massives sur de données réelles en termes de mesures d'évaluation différentes. Les résultats expérimentaux illustrent les améliorations et la supériorité de nos modèles