910 research outputs found
MĂ©moire organisationnelle adaptative en vue d'une classification automatique pour la capitalisation d'informations
International audienceUne mĂ©moire organisationnelle est un espace de capitalisation dâinformations diverses circulant au sein dâune entreprise. Lâobjectif de nos travaux est dâassister les usagers dans le classement de ces informations au sein de cette mĂ©moire organisationnelle tout en limitant leur contribution. Pour ce faire, nous proposons un mĂ©ta-modĂšle de mĂ©moire organisationnelle sur lequel nous souhaitons faire reposer un processus de classification automatique
Ăvaluation des Interfaces Utilisateur d'Information
Tout processus de recherche d'information (RI) n'a de sens aux yeux des utilisateurs qu'à travers l'ultime étape qui consiste à visualiser les résultats. L'importance que prend la visualisation (ou restitution) des résultats est à l'origine des nombreuses propositions d'interfaces, qu'elles soient textuelles, 2D ou 3D. Si des évaluations de certaines de ces interfaces ont été proposées, aucune comparaison n'a réellement été réalisée dans ce contexte faute de contraintes sur ces interfaces et de critÚres de comparaison relatifs à la tùche de RI. Dans cet article, nous proposons d'introduire des pistes d'évaluation afin d'aboutir à un cadre expérimental permettant l'évaluation et ainsi la comparai-son des Interfaces Utilisateur d'Information
Un systÚme data mining en ligne pour la maintenance ontologique d'une mémoire corporative DM
L'intégration de la connaissance dans la mémoire corporative (RibiÚre 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 problÚme. 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 derniÚres années, plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problÚme 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 problÚme 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 contrÎle les relations syntaxiques entre les entrées dans l'ontologie. De plus, des rÚgles structurelles et des heuristiques sont appliquées pour améliorer le degré de similitude entre les entités ontologiques. Ce processus hybride crée des rÚgles 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 tùche d'enrichissement du domaine conceptuel. L'évaluation des ontologies demeure un problÚme important et le choix d'une approche appropriée dépend des critÚres utilisés. Dans notre approche, nous adoptons la vérification de la cohérence décrite dans (Maziar Amirhosseini et al., 2011) et (Abderrazak et al., 2011).\ud
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MOTS-CLĂS DE LâAUTEUR : Data Mining, Traitement automatique du langage naturel, Apprentissage machine, Recherche d'information, IntĂ©gration, Ontologie, MĂ©moire corporative, Web sĂ©mantique
Usagers & Recherche d'Information
La recherche d'information est confrontée à une variété de plus en plus importante tant en termes d'usagers, de tùches à remplir, d'outils.... Face à cette hétérogénéité de nombreux travaux, s'attachent à améliorer la recherche d'information par le biais d'approches adaptatives, de systÚmes de recommandation... Mes travaux s'inscrivent dans ce cadre et apportent un éclairage essentiellement porté sur l'usager et ses activités et plus particuliÚrement sur la recherche d'information. Les résultats correspondent à 3 angles d'investigation nous permettant d'aborder cette problématique de l'hétérogénéité en Recherche d'Information
Un systÚme de recherche d'information personnalisée basé sur la modélisation multidimensionnelle de l'utilisateur
Depuis l'explosion du Web, la Recherche d'Information (RI) s'est vue Ă©tendue et les moteurs de recherche sur le Web ont vu le jour. Les mĂ©thodes classiques de la RI, surtout destinĂ©es Ă des recherches textuelles simples, se sont retrouvĂ©es face Ă des documents de diffĂ©rents formats et des contenus riches. L'utilisateur, en rĂ©ponse Ă cette avancĂ©e, est devenu plus exigeant quant aux rĂ©sultats retournĂ©s par les systĂšmes de RI. La personnalisation tente de rĂ©pondre Ă ces exigences en ayant pour objectif principal l'amĂ©lioration des rĂ©sultats retournĂ©s Ă l'utilisateur en fonction de sa perception et de ses intĂ©rĂȘts ainsi que de ses prĂ©fĂ©rences. Le prĂ©sent travail de thĂšse se situe Ă la croisĂ©e des diffĂ©rents aspects prĂ©sentĂ©s et couvre cette problĂ©matique. Elle a pour objectif principal de proposer des solutions nouvelles et efficaces Ă cette problĂ©matique. Pour atteindre cet objectif, un systĂšme de personnalisation de la recherche spatiale et sĂ©mantique sur le Web et intĂ©grant la modĂ©lisation de l'utilisateur, a Ă©tĂ© proposĂ©. Ce systĂšme comprend deux volets : 1/ la modĂ©lisation de l'utilisateur ; 2/ la collaboration implicite des utilisateurs Ă travers la construction d'un rĂ©seau de modĂšles utilisateurs, construit itĂ©rativement lors des diffĂ©rentes recherches effectuĂ©es en ligne. Un prototype supportant le systĂšme proposĂ© a Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ© afin d'expĂ©rimenter et d'Ă©valuer l'ensemble de la proposition. Ainsi, nous avons effectuĂ© un ensemble d'Ă©valuation, dont les principales sont : a) l'Ă©valuation de la qualitĂ© du modĂšle de l'utilisateur ; b) l'Ă©valuation de l'efficacitĂ© de la recherche d'information ; c) l Ă©valuation de l'efficacitĂ© de la recherche d'information intĂ©grant les informations spatiales ; d) l'Ă©valuation de la recherche exploitant le rĂ©seau d'utilisateurs. Les expĂ©rimentations menĂ©es montrent une amĂ©lioration de la personnalisation des rĂ©sultats prĂ©sentĂ©s par rapport Ă ceux obtenus par d'autres moteurs de recherche.The web explosion has led Information Retrieval (IR) to be extended and web search engines emergence. The conventional IR methods, usually intended for simple textual searches, faced new documents types and rich and scalable contents. The users, facing these evolutions, ask more for IR systems search results quality. In this context, the personalization main objective is improving results returned to the end user based sing on its perception and its interests and preferences. This thesis context is concerned with these different aspects. Its main objective is to propose new and effective solutions to the personalization problem. To achieve this goal, a spatial and semantic web personalization system integrating implicit user modeling is proposed. This system has two components: 1/ user modeling; /2 implicit users' collaboration through the construction of a users' models network. A system prototype was developed for the evaluation purpose that contains: a) user model quality evaluation; b) information retrieval quality evaluation; c) information retrieval quality evaluation with the spatial user model data; d) information retrieval quality evaluation with the whole user model data and the users' models network. Experiments showed amelioration in the personalized search results compared to a baseline web search.PARIS11-SCD-Bib. Ă©lectronique (914719901) / SudocSudocFranceF
Conception et implémentation d'une plate-forme d'évaluation adaptative des apprentissages
Des avancĂ©es importantes ont Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©es au cours de ces derniĂšres dĂ©cennies dans le domaine du E-learning. Ceci permet par exemple l'interopĂ©rabilitĂ© des plates-formes et l'adaptation du dĂ©roulement des apprentissages Ă l'apprenant. Mais certains composants du E-learning comme l'Ă©valuation en ligne des apprentissages, sont encore en phase de dĂ©veloppement. Comme consĂ©quence de ce retard, dans la plupart des plates-formes de E-learning, les Ă©valuations sont sous le format classique des tests malgrĂ© leurs limites et problĂšmes de prĂ©cision. Or, en mettant Ă profit des techniques d'intelligence artificielle (lA), des thĂ©ories en psychomĂ©trie et les normes actuelles dans le domaine du E-learning, il est possible d'intĂ©grer des fonctionnalitĂ©s permettant d'administrer des Ă©valuations adaptatives et plus informatives Ă ces plates-formes. Les travaux prĂ©sentĂ©s dans ce mĂ©moire se situent dans ce contexte. Le mĂ©moire prĂ©sentera des algorithmes et des stratĂ©gies permettant l'adaptation des Ă©valuations selon le niveau des habiletĂ©s cognitives des apprenants. Les rĂ©sultats de ces Ă©valuations serviront Ă faire un diagnostic cognitif sur les apprentissages de ces apprenants. Pour ce faire, nous devons nous assurer de la vĂ©racitĂ© des rĂ©ponses fournies par les apprenants. Un mĂ©canisme de dĂ©tection de patrons de rĂ©ponses inappropriĂ©es sera donc implĂ©mentĂ©. Cette derniĂšre fonctionnalitĂ© et le diagnostic cognitif seront prĂ©sentĂ©s de façon sommaire. La plate-forme dĂ©veloppĂ©e qui intĂšgre toutes ses fonctionnalitĂ©s est nommĂ©e PersonFit. Elle sera prĂ©sentĂ©e ainsi que des stratĂ©gies permettant son intĂ©gration dans la plate-forme de E-learning Moodle. Finalement, une prĂ©sentation et discussion sur les rĂ©sultats d'implĂ©mentation permettront de juger de la pertinence et de l'efficacitĂ© du travail effectuĂ©. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLĂS DE LâAUTEUR : E-learning, SystĂšmes Tutoriels Intelligents, ThĂ©orie de la RĂ©ponse Ă l'Item, E-testing, ModĂšle de l'apprenant, Adaptation Ă l'apprenant, Moodle, PersonFit
Du blog de bibliothĂšque aux blogues en bibliothĂšques : sources, services, outils et enjeux.
Pour les espaces et structures Ă vocation documentaire, les weblogs ou blogues sont aujourd'hui l'occasion de crĂ©er un espace professionnel en ligne pour rĂ©pondre Ă diffĂ©rents besoins, mettre en place de nouveaux services ou dĂ©velopper ceux existants : partage d'expĂ©riences, activitĂ©s pĂ©dagogiques Ă destination des publics ou formation continue en interne Ă l'Ă©tablissement, agenda permettant de signaler des informations importantes, crĂ©ation de portails documentaires « Ă la volĂ©e » reprenant (grĂące Ă la syndication de contenus) des contenus d'autres sites/blogues, etc. Ils permettent Ă©galement de crĂ©er des contenus immĂ©diatement valorisables et mutualisables en multipliant les canaux de communication (podcast notamment). Ils sont l'occasion de dĂ©velopper son rĂ©seau professionnel (connaĂźtre, faire connaĂźtre, ĂȘtre reconnu). Le tout gratuitement (les principales plateformes de crĂ©ation de blogues sont des outils sous licence libre ), sans jamais entrer dans une technique parfois rĂ©barbative ou absconse (code HTML, FTP), et sans nĂ©cessiter d'environnement logiciel lourd
Composition adaptative de services pour lâInternet des objets
L'internet des objets (IoT) est une technologie Ă©mergente, qui reprĂ©sente lâintĂ©gration ou la fusion de l'espace d'information et de l'espace physique. Au fil du temps, lâIoT est devenu de plus en plus populaire dans plusieurs endroits. Afin de rĂ©pondre Ă la demande compliquĂ©e des utilisateurs, la plupart des appareils IoT ne fonctionnent pas seuls, une composition de services multiples doit ĂȘtre effectuĂ©e et elle est dĂ©finie comme la composition de services. Pour des raisons de conductivitĂ©s, pannes, batterie, charge et autres, la disponibilitĂ© des services IoT est imprĂ©visible. Cette imprĂ©visibilitĂ© de la disponibilitĂ© et l'Ă©volution dynamique des besoins des utilisateurs, font que la composition du service doit gĂ©rer cette dynamique et s'adapter Ă de nouvelles configurations non prĂ©vues Ă la conception. La composition adaptative des services consiste Ă modifier le systĂšme pour lui permettre de se comporter correctement dans diffĂ©rents contextes afin d'assurer la disponibilitĂ© des services offerts, afin de rĂ©pondre Ă une situation non prĂ©vue lors de la phase de conception. De ce fait, notre objectif est de proposer une mĂ©thode de composition de services IoT adaptative et sensible au contexte afin de satisfaire les besoins des
utilisateurs.
Dans notre travail, nous considĂ©rons que la croissance de l'Internet des Objets (IoT) implique la disponibilitĂ© d'un trĂšs grand nombre de services qui peuvent ĂȘtre similaires ou identiques, la gestion de la QualitĂ© de Service (QoS) permet de diffĂ©rencier un service d'un autre. La composition de services offre la possibilitĂ© d'effectuer des activitĂ©s complexes en
combinant les fonctionnalités de plusieurs services au sein d'un seul processus. TrÚs peu de travaux ont présenté une solution de composition de services adaptative gérant les attributs de QoS, en plus dans le domaine de la santé, qui est l'un des plus difficiles et délicats car il concerne la précieuse vie humaine. Dans cette thÚse, nous présenterons une approche de
composition de services adaptative sensible aux QoS basée sur un algorithme génétique multipopulation dans un environnement Fog-IoT. Notre algorithme P-MPGA implémente une méthode de sélection intelligente qui nous permet de sélectionner le bon service. En outre, PMPGA implémente un systÚme de surveillance qui surveille les services pour gérer le
changement dynamique des environnements IoT. Les résultats expérimentaux montrent les excellents résultats du P-MPGA en termes de temps d'exécution, de valeurs de fitness moyennes et de rapport temps d'exécution / meilleure valeur de fitness malgré l'augmentation de la population. P-MPGA peut rapidement obtenir un service composite satisfaisant les besoins de
QoS de l'utilisateur, ce qui le rend adapté à un environnement IoT à grande échelle
Un Algorithme gĂ©nĂ©tique spĂ©cifique Ă une reformulation multi-requĂȘtes dans un systĂšme de recherche d'information
National audienceCet article prĂ©sente une approche de reformulation de requĂȘte fondĂ©e sur l'utilisation combinĂ©e de la stratĂ©gie d'injection de pertinence et des techniques avancĂ©es de l'algorithmique gĂ©nĂ©tique. Nous proposons un processus gĂ©nĂ©tique d'optimisation multi-requĂȘtes amĂ©liorĂ© par l'intĂ©gration des heuristiques de nichage et adaptation des opĂ©rateurs gĂ©nĂ©tiques. L'heuristique de nichage assure une recherche d'information coopĂ©rative dans diffĂ©rentes directions de l'espace documentaire. L'intĂ©gration de la connaissance Ă la structure des opĂ©rateurs permet d'amĂ©liorer les conditions de convergence de l'algorithme. Nous montrons, Ă l'aide d'expĂ©rimentations rĂ©alisĂ©es sur une collection TREC, l'intĂ©rĂȘt de notre approche
Mise en valeur de collections numériques réparties : de l'information aux connaissances
International audienceThe idea is to work in a spirit of federation and link a document or object to a cultural environment. The connections are made through a new social tool. This tool is adapted to the spirit transdisciplinary and trans. The bridge-building takes account of existing projects. This platform provides the means for researchers to find a maximum of links between projects and objects of academic research. It is interesting to place digital objects in their environment to enhance thematic collections outside an institutional framework. Knowledge or information contained in the basic concern metadata attributes to define an overall pattern of relationships between digital objects and actors.L'idée novatrice est de travailler dans un esprit fédératif et de relier un objet documentaire ou culturel à tout un environnement. Les liaisons se font au travers d'un nouvel outil social et particuliÚrement adapté à l'esprit transdisciplinaire et transrégional. La construction de liens pour rapprocher virtuellement des collections réparties sur un plan géographique tient compte des projets existant pour s'articuler avec eux. Cette plateforme donne les moyens aux chercheurs de retrouver un maximum de liens entre les projets et les objets académiques de recherche. PlutÎt que de se concentrer uniquement sur les objets numériques il est intéressant de les replacer dans leur environnement de façon à valoriser des fonds entiers de collections thématiques et cela en sortant d'un cadre institutionnel. Les métas connaissances pour la représentation des connaissances du domaine d'application relÚvent de la méta base chargée de contenir les structures des bases métiers. Les connaissances ou les informations contenues dans la méta base portent sur les attributs nécessaires pour définir un schéma global des relations entre les objets numériques et les acteurs
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