Filtrage automatique de courriels : une approche adaptative et multi niveaux

International audienceCet article propose un système de courriers électroniques paramétrable avec plusieurs niveaux de filtrage: un filtrage simple basé sur l'information contenue dans l'entête du courriel ; un filtrage booléen basé sur l'existence ou non de mots clés dans le corps du courriel ; un filtrage vectoriel basé sur le poids de contribution des mots clés du courriel ; un filtrage approfondi basé sur les propriétés linguistiques caractérisant la structure et le contenu du courriel. Nous proposons une solution adaptative qui offre au système la possibilité d'apprendre à partir de données, de modifier ses connaissances et de s'adapter à l'évolution des intérêts de l'utilisateur et à la variation de la nature des courriels dans le temps. De plus, nous utilisons un réseau lexical permettant d'améliorer la représentation du courriel en prenant en considération l'aspect sémantique.<BR /

Recent Decisions

International audienceCommunity structure is one of the most prominent features of complex networks. Community structure detection is of great importance to provide insights into the network structure and functionalities. Most proposals focus on static networks. However, finding communities in a dynamic network is even more challenging, especially when communities overlap with each other. In this article , we present an online algorithm, called OLCPM, based on clique percolation and label propagation methods. OLCPM can detect overlapping communities and works on temporal networks with a fine granularity. By locally updating the community structure, OLCPM delivers significant improvement in running time compared with previous clique percolation techniques. The experimental results on both synthetic and real-world networks illustrate the effectiveness of the method

Une approche par apprentissage basée sur des modèles linguistiques

International audienceNous proposons une double amélioration des systèmes de filtrage de courriels existants. D'une part, en utilisant une méthode d'apprentissage automatique permettant à un système de filtrage d'élaborer des profils utilisateur. D'autre part, nous utilisons un ensemble de connaissances linguistiques sous forme de modèles réduits issues de modèles linguistiques de textes. Dans ce contexte, nous cherchons à évaluer si l'utilisation de connaissances et de traitements linguistiques peut améliorer les performances d'un système de filtrage. En effet, nous utilisons, au-delà des caractéristiques lexicales, un ensemble d'indicateurs sur le message portant sur la structure et le contenu. Ces connaissances sont indépendantes du domaine d'application et la fiabilité repose sur l'opération d'apprentissage. Pour tenter de statuer sur la faisabilité de notre approche et d'évaluer son efficacité, nous l'avons expérimenté sur un corpus de 1 200 messages. Nous présentons les résultats d'un ensemble d'expériences d'évaluation

A New Distributed Chinese Wall Security Policy Model

The application of the Chinese wall security policy model (CWSPM) to control the information flows between two or more competing and/or conflicting companies in cloud computing (Multi-tenancy) or in the social network, is a very interesting solution. The main goal of the Chinese Wall Security Policy is to build a wall between the datasets of competing companies, and among the system subjects. This is done by the applying to the subjects mandatory rules, in order to control the information flow caused between them. This problem is one of the hottest topics in the area of cloud computing (as a distributed system) and has been attempted in the past; however the proposed solutions cannot deal with the composite information flows problem (e.g., a malicious Trojan horses problem), caused by the writing access rule imposed to the subject on the objects. In this article, we propose a new CWSP model, based on the access query type of the subject to the objects using the concepts of the CWSP. We have two types of walls placement, the first type consists of walls that are built around the subject, and the second around the object. We cannot find inside each once wall two competing objects\u27 data. We showed that this mechanism is a good alternative to deal with some previous models\u27 limitations. The model is easy to implement in a distributed system (as Cloud-Computing). It is based on the technique of Object Oriented Programming (Can be used in Cloud computing Software as a service SaaS ) or by using the capabilities as an access control in real distributed system

Approche multicritère de recherche d’information structurée basée sur l’apprentissage d’ordonnancement

Il est connu que, dans la recherche d’information, des meilleures performances sont obtenues lorsque plusieurs sources de pertinence sont combinées en utilisant des méthodes d’apprentissage d’ordonnancement. Dans cet article, nous proposons une approche multicritère pour la recherche d’information dans les documents structurées basée sur les méthodes d’apprentissage d’ordonnancement pour apprendre automatiquement un modèle de Ranking et mesurer l’impact de chaque source de pertinence. Des expérimentations sur une grande collection de la compagne d’évaluation de la recherche d’information XML (INEX) ont montré la performance de notre approche.Mot-cles: XML, Recherche d’information structurée, Apprentissage d’ordonnancement, Ranking SVM, BM25English AbstractIt’s known that, in information retrieval, best performances are obtained when many sources of evidence are combined using learning to rank methods. In this paper, we propose a multiple criteria approach for XML information retrieval based on learning to rank methods to automatically learn a ranking model and measure the impact of each source of evidence. Experiments on a large collection from the XML Information Retrieval evaluation campaign (INEX) showed good performance of the approach.Keywords: XML, structured information retrieval, learning-to-rank, Ranking SVM, BM2

Mécanisme de prédiction pour une plateforme de filtrage collaboratif

Face à la quantité et la rapidité d’apparition de nouvelles informations le développement de systèmes d’information pour cibler au mieux les réponses fournies aux utilisateurs afin qu’elles soient plus proches de leurs attentes et de leurs goûts personnels est devenu une nécessité incontournable. Les systèmes de filtrage collaboratif s’inscrivent parmi ces systèmes d’information avec certaines particularités qui font la différence. Le terme de filtrage collaboratif désigne les techniques utilisant les goûts connus d’un groupe d’utilisateurs pour prédire la préférence inconnue d’un nouvel utilisateur. Cet article décrit une plateforme de base de filtrage collaboratif qui permet aux utilisateurs la découverte de documents intéressants, grâce à l’automatisation du processus naturel de recommandation, elle leur permet d’exprimer leurs avis quant à la pertinence des documents, selon leurs goûts et la qualité qu’ils perçoivent des documents ; elle offre la possibilité de bénéficier des évaluations sur les documents que d’autres utilisateurs, de profil proche, ont jugés intéressants. Tous ces avantages sont apportés aux utilisateurs par le principe de collaboration, en contrepartie d’un effort individuel : l’évaluation des documents.Mots clés: Filtrage collaboratif, plateforme, communautés, prédictions, recommandationsEnglish Title: Prediction mechanism for a platform of collaborative filteringEnglish AbstractWith the explosive growth of the quantity of new information the development of information systems to target the best answers provided to users, so they are closer to their expectations and personal taste, has become an unavoidable necessity. The collaborative filtering systems are among these information systems with particular characteristics that make the difference. The term refers to collaborative filtering techniques using the familiar tastes of a group of users to predict the unknown preference of a new user. This article describes a basic platform of collaborative filtering, which allows users to discover interesting documents, through automation of the natural process of recommendation, it allows them to express their opinion about the relevance of documents, according to their tastes and documents’ quality they perceive; it offers the opportunity to benefit from the evaluations on documents of other users, with similar profile, have found interesting. All these benefits are provided to users by the principle of collaboration, in return for an individual effort: evaluating documents.Keywords: Collaborative filtering, community, platform, predictions, recommender system