57 research outputs found

    Framework for context analysis and planning of an assistive robot

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    This paper presents the developments with the SAM robot, established in the ARMEN project. We are interested in cognitive robotics. We have developed two complementary modules. The first one deals with the representation of knowledge, while the second develops the scenario generation. Indeed, the representation of knowledge tells us about the scene, the current state of the robot and the strategy to be adopted by the robot to achieve goals specified by an assisted person. The information extracted from the knowledge representation is the starting point to generate the action plan and the implementation of the scenario by the robot

    Proposition d'approches de routage de requêtes dans les systèmes pair-à-pair non structurés

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    Ces deux dernières décennies les systèmes P2P de partage de fichiers sont devenus très populaires grâce aux accès à des ressources diverses, distribuées sur Internet. Parallèlement à l'évolution de cette catégorie de systèmes, les dispositifs mobiles (téléphones cellulaires, PDA et autres appareils portatifs) ont eu un grand succès sur le marché. Équipés d'une technologie de communication sans fil (Bluetooth, et Wifi), ils peuvent communiquer sans nécessiter une infrastructure particulière en utilisant un réseau mobile adhoc (Mobile Adhoc NETwork -MANET). De la même manière, les systèmes P2P peuvent être aussi déployés sur ce type de réseau et deviennent des systèmes P2P mobiles (Mobile 2P systems). Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons essentiellement à la recherche d'information dans les systèmes P2P et plus précisément au problème de routage de requêtes. La première partie de la thèse, s'est focalisée sur le routage de requêtes dans les systèmes P2P sur Internet. Nous avons proposé (i) un modèle de routage sémantique basé sur l'historique des requêtes. Ce modèle est ensuite instancié pour définir une nouvelle méthode de routage par apprentissage. Pour pallier le problème de démarrage à froid, (ii) nous avons proposé une méthode prédictive de l'intention de l'utilisateur qui construit une base de connaissances à priori pour chaque pair. Enfin, (iii) nous avons proposé une méthode de routage hybride pour traiter le problème d'échec de sélection. Cette méthode est basée sur l'historique des requêtes et le regroupement de pairs dans des groupes sémantiques. La deuxième partie de la thèse, s'est focalisée sur le routage de requêtes dans les systèmes P2P mobiles. L'apparition des MANETs, a soulevé de nouveaux challenges de routage. Ces réseaux souffrent de plusieurs contraintes liées aux supports de transmission ou bien aux dispositifs mobiles. Dans ce cadre, nous avons proposé une méthode de routage pour les systèmes P2P non structurés mobiles basée sur le contexte de l'utilisateur. D'un point de vue technique, toutes ces propositions ont été développées, validées et évaluées grâce aux simulateurs PeerSim et NS2Peer-to-peer systems have emerged as platforms for users to search and share information over the Internet. In fact, thanks to these systems, user can share various resources, send queries to search and locate resources shared by other users. Nowadays, mobile and wireless technology has achieved great progress. These devices are also equipped with low radio range technology, like Bluetooth and Wi-Fi, etc. By means of the low radio range technology, they can communicate with each other without using communication infrastructure (e.g. Internet network) and form a mobile ad hoc network (MANET). Hence, P2P file sharing systems can be also deployed over MANET. A challenging problem in unstructured P2P systems is query routing. Researches' efficiency and effectiveness can be improved by making smart decisions for query routing. Our contributions, in this thesis, focus on two complementary axes. Firstly, our research work focalized on P2P systems over Internet. We introduced a novel semantic model for query routing based on past queries, thereafter we instantiated this model to define our specific routing method. In addition, we addressed two difficult challenging problems: (i) the bootstraping (ii) the unsuccessful relevant peers search. Secondly, we are focalized on P2P systems over MANET. Due the nature of MANET, mobile P2P systems suffer from several constraints of wireless medium and energy-limited. Indeed, query routing methods proposed for P2P system over Internet cannot be applied. In this context, we proposed a context-aware integrated routing method for P2P file sharing systems over MANET. The different contributions are developed, validated and evaluated with the network simulators PeerSim and NS2EVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

    A QUERY LEARNING ROUTING APPROACH BASED ON SEMANTIC CLUSTERS

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    ABSTRACT Peer-to-peer systems have recently a remarkable success in the social, academic, and commercial communities. A fundamental problem in Peer-to-Peer systems is how to efficiently locate appropriate peers to answer a specific query (Query Routing Proble

    Time-Dependent Influence Measurement in Citation Networks

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    In every scientific discipline, researchers face two common dilemmas: where to find bleeding-edge papers and where to publish their own articles. We propose to answer these questions by looking at the influence between communities, e.g. conferences or journals. The influential conferences are those which papers are heavily cited by other conferences, i.e. they are visible, significant and inspiring. For the task of finding such influential places-to-publish, we introduce a Running Influence model that aims to discover pairwise influence between communities and evaluate the overall influence of each considered community. We have taken into consideration time aspects such as intensity of papers citations over time and difference of conferences starting years. The community influence analysis is tested on real-world data of Computer Science conferences

    DRARS, un système de recommandation dynamique sensible au risque

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    L immense quantité d'information générée et gérée au quotidien par les systèmes d'information et leurs utilisateurs conduit inéluctablement à la problématique de surcharge d'information. Dans ce contexte, les systèmes de recommandation traditionnels fournissent des informations pertinentes aux utilisateurs. Néanmoins, avec la propagation récente des dispositifs mobiles (smartphones et tablettes), nous constatons une migration progressive des utilisateurs vers la manipulation d'environnements pervasifs. Le problème avec les approches de recommandation traditionnelles est qu'elles n'utilisent pas toute l'information disponible pour produire des recommandations. Davantage d informations contextuelles pourraient être utilisées dans le processus de recommandation pour aboutir à des recommandations plus précises. Les systèmes de recommandation sensibles au contexte (CARS) combinent les caractéristiques des systèmes sensibles au contexte et des systèmes de recommandation afin de fournir des informations personnalisées aux utilisateurs dans des environnements ubiquitaires. Dans cette perspective où tout ce qui concerne l'utilisateur est dynamique, les contenus qu il manipule et son environnement, deux questions principales doivent être adressées : i) Comment prendre en compte l'évolution des contenus de l utilisateur? et ii) Comment éviter d être intrusif, en particulier dans des situations critiques? En réponse à ces questions, nous avons développé un système de recommandation dynamique et sensible au risque appelé DRARS (Dynamic Risk-Aware Recommender System), qui modélise la recommandation sensible au contexte comme un problème de bandit. Ce système combine une technique de filtrage basée sur le contenu et un algorithme de bandit contextuel. Nous avons montré que DRARS améliore la stratégie de l'algorithme UCB (Upper Confidence Bound), le meilleur algorithme actuellement disponible, en calculant la valeur d'exploration la plus optimale pour maintenir un bon compromis entre exploration et exploitation basé sur le niveau de risque de la situation courante de l'utilisateur. Nous avons mené des expériences dans un contexte industriel avec des données réelles et des utilisateurs réels et nous avons montré que la prise en compte du niveau de risque de la situation de l'utilisateur augmentait significativement la performance du système de recommandationThe vast amount of information generated and maintained everyday by information systems and their users leads to the increasingly important concern of overload information. In this context, traditional recommender systems provide relevant information to the users. Nevertheless, with the recent dissemination of mobile devices (smartphones and tablets), there is a gradual user migration to the use of pervasive computing environments. The problem with the traditional recommendation approaches is that they do not utilize all available information for producing recommendations. More contextual parameters could be used in the recommendation process to result in more accurate recommendations. Context-Aware Recommender Systems (CARS) combine characteristics from context-aware systems and recommender systems in order to provide personalized recommendations to users in ubiquitous environments. In this perspective where everything about the user is dynamic, his/her content and his/her environment, two main issues have to be addressed: i) How to consider content evolution? and ii) How to avoid disturbing the user in risky situations?. In response to these problems, we have developed a dynamic risk sensitive recommendation system called DRARS (Dynamic Risk-Aware Recommender System), which model the context-aware recommendation as a bandit problem. This system combines a content-based technique and a contextual bandit algorithm. We have shown that DRARS improves the Upper Confidence Bound (UCB) policy, the currently available best algorithm, by calculating the most optimal exploration value to maintain a trade-off between exploration and exploitation based on the risk level of the current user's situation. We conducted experiments in an industrial context with real data and real users and we have shown that taking into account the risk level of users' situations significantly increases the performance of the recommender systemEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

    Ontology Mapping for Learning Objects Repositories Interoperability

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    International audienceIn order to deal with the need of sharing learning objects within and across learning object repositories most of the recent work argue for the use of ontologies as a means for providing a shared understanding of common domains. But with the proliferation of many different ontologies even for the same domain, it become necessary to provide mapping process to perform interoperability. The main key issue must be addressed is to define educational systems interoperability mechanisms to create a virtual learning space. Although many efforts in ontology mapping have already been carried out, few of them use resources properties to generate semantic relations between local concepts. Our approach uses inference rules to combine several matchers in order to discover mapping dynamically and to improve the results qualities

    Ontology Mapping for Web-Based Educational Systems Interoperability

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    International audienc
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