Apports des réseaux sociaux pour la gestion de la relation client

National audienceDepuis quelques années, le Web s'est transformé en une plateforme d'échanges. La gestion de relation client doit évoluer pour tirer partie des données disponibles sur les réseaux sociaux et mettre l'entreprise au coeur des échanges. Nous proposons dans cet article une approche générique de détection de communautés de clients d'une entreprise, basée sur leur comportement explicite et implicite, intégrant des données de sources diverses. Nous définissons une mesure de similarité, entre un utilisateur et un tag, prenant en compte la notation et la consultation des ressources et le réseau social de l'utilisateur. Nous validons cette approche sur une base exemple en utilisant deux méthodes de détection de communautés pour trois cas d'utilisation

Adaptive gameplay for mobile gaming

In this article we propose a game design approach to build context adaptive games. This approach is based on a model of the game structure and a generic adaptation model. Our method consists of designing different game scenarios involving different gameplay for the game then, game engine selects and proposes the appropriate one according to the context. We have conducted a pilot experiment in order to evaluate the effect of this adaptation on game and player satisfaction. We stated as hypotheses that context adaptation does not have effects on the game and player satisfaction. We have developed two versions of a mobile game and a virtual city to test these hypotheses. The results show that context adaptation increase the number of game objectives which are succeeded and decreases the number which are failed. However, player satisfaction is not always superior for the version that includes context adaptation

Découverte et analyse des communautés implicites par une approche sémantique en ligne (l'outil WebTribe)

Avec l essor du Web 2.0 et des technologies collaboratives qui y sont rattachées,le Web est aujourd hui devenu une vaste plate-forme d échanges entre internautes.La majeure partie des sites Web sont actuellement soit dédiés aux interactionssociales de leurs utilisateurs, soit proposent des outils pour développer ces interactions.Nos travaux portent sur la compréhension de ces échanges, ainsi que desstructures communautaires qui en découlent, au moyen d une approche sémantique.Pour répondre aux besoins de compréhension propres aux analystes de siteWeb et autres gestionnaires de communautés, nous analysons ces structures communautairespour en extraire des caractéristiques essentielles comme leurs centresthématiques et contributeurs centraux. Notre analyse sémantique s appuie notammentsur des ontologies légères de référence pour définir plusieurs nouvelles métriques,comme la centralité sémantique temporelle et la probabilité de propagationsémantique. Nous employons une approche en ligne afin de suivre l activitéutilisateur en temps réel, au sein de notre outil d analyse communautaire Web-Tribe. Nous avons implémenté et testé nos méthodes sur des données extraites desystèmes réels de communication sociale sur le WebWith the rise of Web 2.0 and collaborative technologies that are attached to,the Web has now become a broad platform of exchanges between users. The majorityof websites is now dedicated to social interactions of their users, or offerstools to develop these interactions. Our work focuses on the understanding of theseexchanges, as well as emerging community structures arising, through a semanticapproach. To meet the needs of web analysts, we analyze these community structuresto identify their essential characteristics as their thematic centers and centralcontributors. Our semantic analysis is mainly based on reference light ontologiesto define several new metrics such as the temporal semantic centrality and thesemantic propagation probability. We employ an online approach to monitor useractivity in real time in our community analysis tool WebTribe. We have implementedand tested our methods on real data from social communication systemson the WebDIJON-BU Doc.électronique (212319901) / SudocSudocFranceF

Annotation de documents par le contexte de citation basée sur une ontologie

This thesis presents an approach and tools for annotating documents with ontologies. In our context, this problem is regarded as annotating documents using a set of concepts that belong to a domain ontology. We deal with this problem by developing an approach based on the citation relationship. This relation is the core of a method to refine propagation of annotations between the documents. The approach is independent from documents content and uses clusters of references that are buillt with unsupervised fuzzy classification. We also considered the problem of updating the ontology in order to be able to take into account the various evolutions of documents and to refine the annotation step. A tool, named RAS,Reference System Annotation, has been developed and experiments were realized byusing the Citeseer base.Documents annotation with citation context based on ontology.Cette thèse présente une approche et des outils pour l'annotation de documents en se basant sur des ontologies. Dans notre contexte, ceci se traduit par des documents annotés par un ensemble de concepts clés issus de l'ontologie du domaine. Nous traitons le problème de l'annotation en développant une approche basée sur la relation de citation. Cette relation constitue la base d'une méthode pour affiner la propagation des annotations entre les documents. L'approche est indépendante du contenu et utilise un regroupement thématique des références construit à partir d'une classification floue non-supervisée. L'annotation étant basée sur l'utilisation d'ontologies, nous avons également abordé le problème de l'enrichissement de l'ontologie afin de pouvoir prendre en compte les différentes évolutions des documents et affiner la phase d'annotation. Un outil, nommé RAS, Reference Annotation System, a été développé et des expérimentations ont été réalisées en utilisant la base Citeseer

A Framework to Share Water Information

International audienceBuilding a decentralised water information portal based on the aggregation of national water information systems is a promising solution in terms of flexibility, system sustainability (commitment from developing countries) and responsiveness to end-users needs. In this domain, the Euro-Mediterranean Information System on Know-How in the Water Sector (EMWIS) is bringing significant experience at organisational and technical levels. Today, Internet technologies and associated standards offer unique opportunities to build in such flexible integrated systems able to collect dynamically information from peer systems. International efforts should concentrate on communication protocols and information structures to efficiently use and share water information and build new knowledge. Water information is a cornerstone, necessary to build new cooperation initiatives, to monitor and assess projects achievements, to build efficient dialogue among stakeholders, to ensure public awareness and for planning and decision making. Its importance has widely been recognised at the highest political level. Web services are based on the extensible mark-up language (XML) also used to develop the so-called "semantic Web". EMWIS is exploring the development of a specific XML grammar (Water-ML) to insure the interoperability of water information systems developed in various part of the world. To complete this specific grammar and repository of water information services, water ontology is being developed. It make searches easier and more accurate for the end-user

Enrichissement d'Ontologies dans le Secteur de l'Eau Douce en Environnement Internet Distribué et Multilingue

National audienc

Automatic Annotation Using Citation Links and Co-citation Measure: Application to the Water Information System

International audienceThis paper describes an approach to automatically annotate documents for the Euro-Mediterranean Water Information System. This approach uses the citation links and co-citation measure in order to refine annotations extracted from an indexation method. An experiment of this approach with the CiteSeer database is presented and discussed

Annotation de documents par le contexte de citation basée sur une ontologie

Cette thèse présente une approche et des outils pour l'annotation de documents en se basant sur des ontologies. Dans notre contexte, ceci se traduit par des documents annotés par un ensemble de concepts clés issus de l'ontologie du domaine. Nous traitons le problème de l'annotation en développant une approche basée sur la relation de citation. Cette relation constitue la base d'une méthode pour affiner la propagation des annotations entre les documents. L'approche est indépendante du contenu et utilise un regroupement thématique des références construit à partir d'une classification floue non-supervisée. L'annotation étant basée sur l'utilisation d'ontologies, nous avons également abordé le problème de l'enrichissement de l'ontologie afin de pouvoir prendre en compte les différentes évolutions des documents et affiner la phase d'annotation. Un outil, nommé RAS, Reference Annotation System, a été développé et des expérimentations ont été réalisées en utilisant la base CiteseerThis thesis presents an approach and tools for annotating documents with ontologies. In our context, this problem is regarded as annotating documents using a set of concepts that belong to a domain ontology. We deal with this problem by developing an approach based on the citation relationship. This relation is the core of a method to refine propagation of annotations between the documents. The approach is independent from documents content and uses clusters of references that are buillt with unsupervised fuzzy classification. We also considered the problem of updating the ontology in order to be able to take into account the various evolutions of documents and to refine the annotation step. A tool, named RAS,Reference System Annotation, has been developed and experiments were realized byusing the Citeseer baseMONTPELLIER-BU Sciences (341722106) / SudocSudocFranceF

Annotation sémantique de documents basée sur la relation de citation

National audienceL’annotation sémantique est le coeur du principe du Web sémantique. Effectivement, l’annotation des ressources par des métadonnées rend possible l’exploitation des ressources par les utilisateurs et les agents logiciels, même en étant dans un contexte distribué et de taille importante comme le Web. Cependant, l’annotation ne devrait pas être considérée comme garantie, particulièrement avec le nombre croissant des ressources où il est quasiment impossible d’effectuer une annotation manuelle. Nous proposons dans cet article, une approche semi-automatique d’annotation de ressources basée sur le contexte de citation et la propagation des annotations entre les ressources. L’approche présentée dans cet article a été expérimentée et évaluée sur la base de documents scientifiques Citeseer. L’évaluation montre l’avantage d’utiliser, non seulement le contenu des ressources pour l’annotation, mais également les liens de citation comme contexte pour décrire les thèmes des ressources

Enhancing car damage repair cost prediction: Integrating ontology reasoning with regression models

International audienceThe estimation of repair costs for car damage is a critical yet challenging task for insurance companies and repair shops. Accurate and the rapid predictions are essential for providing reliable cost estimates to customers. Traditional methods in this domain face multiple challenges, including manual processes and inaccuracies in repair cost estimation, as outlined in our article. This paper introduces a novel approach that combines regression models with ontology reasoning to enhance the accuracy of car damage repair cost predictions. An Ontology for Car Damage (OCD)1 , 2 has been developed, which is meticulously structured and populated using Named Entity Recognition (NER) and Relation Extraction (RE) techniques. This ontology provides a comprehensive framework for organizing and understanding the complex domain of car damage, capturing essential semantic relationships and variables that significantly influence repair costs. By integrating OCD with seven regression models, such as Random Forest and Decision Tree, we have proposed a hybrid methodology that leverages both structured data and semantic understanding. Our approach not only accounts for typical variables such as the type and severity of damage, and labor costs but also identifies novel features through the use of SWRL (Semantic Web Rule Language) rules, enhancing the model's predictive capabilities. The performance of our models was evaluated using a substantial real-world dataset comprising over 300,000 records. This evaluation used metrics such as mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and R-squared. The results indicate that our hybrid approach, which incorporates ontology reasoning, significantly outperforms traditional regression models. The Random Forest model, especially when combined with the OCD ontology, showcased superior performance, exhibiting a minimal average deviation from the actual repair costs and achieving a low MAE. This study's findings demonstrate the potential of combining ontology reasoning with machine learning techniques for precise cost prediction in the automotive repair industry. Our methodology offers a robust tool for insurance companies and repair shops to generate more accurate, reliable, and automated cost estimates, ultimately benefiting both businesses and customers