A scalable mining of frequent quadratic concepts in d-folksonomies

Folksonomy mining is grasping the interest of web 2.0 community since it represents the core data of social resource sharing systems. However, a scrutiny of the related works interested in mining folksonomies unveils that the time stamp dimension has not been considered. For example, the wealthy number of works dedicated to mining tri-concepts from folksonomies did not take into account time dimension. In this paper, we will consider a folksonomy commonly composed of triples and we shall consider the time as a new dimension. We motivate our approach by highlighting the battery of potential applications. Then, we present the foundations for mining quadri-concepts, provide a formal definition of the problem and introduce a new efficient algorithm, called QUADRICONS for its solution to allow for mining folksonomies in time, i.e., d-folksonomies. We also introduce a new closure operator that splits the induced search space into equivalence classes whose smallest elements are the quadri-minimal generators. Carried out experiments on large-scale real-world datasets highlight good performances of our algorithm

PERSOREC : un système personnalisé de recommandations pour les folksonomies basé sur les concepts quadratiques

National audienceCe papier présente un nouveau système personnalisé de recommandations pour les folksonomies basé sur les concepts quadratiques.This paper introduces a new personalized recommender system for folksonomies based on quadratic concepts

Vers des recommandations plus personnalisées dans les folksonomies

Session 3 : Web socialNational audiencePlusieurs approches ont été proposées dans la littérature pour personnaliser les recommandations dans les folksonomies. Dans ce papier, nous considérons une nouvelle dimension dans les folksonomies comme information supplémentaire pour offrir aux utilisateurs une recommandation plus ciblée et mieux conforme à leurs besoins. Cela passe par un regroupement des utilisateurs ayant des intérêts communs sous forme de structures appelées quadri-concepts. Notre approche, dans laquelle nous répondons également au challenge de cold start, est ensuite évaluée sur deux jeux de données du monde réel, MOVIELENS et BOOKCROSSING. Cette évaluation comprend une mesure de la précision et du rappel, une évaluation sociale ainsi que plusieurs métriques d'évaluation comme la diversité, la couverture ou la scalabilité

Nouvelle approche de recommandation personnalisée dans les folksonomies basée sur le profil des utilisateurs

International audienceDans ce papier, nous considérons le profil de l'utilisateur comme quatrìème dimension d'une folksonomie et nous proposons une approche de regroupe-ment des utilisateurs au profil et intérêt équivalents sous forme de quadriconcepts. Nous présentons aussi un système personnalisé de recommandation

Étude du profil utilisateur pour la recommandation dans les folksonomies

National audienceDans les folksonomies, les utilisateurs partagent des ressources (films, livres, sites web, etc.) en lesannotant avec des tags librement choisis. Dans ce papier, nous considérons une nouvelle dimension dans unefolksonomie qui contient des des informations supplémentaires sur les utilisateurs. Nous définissons un degréde proximité entre deux utilisateurs comme le nombre d’informations de profil en commun entre eux et nousproposons un système personnalisé de recommandations basé sur cette définition. Les expérimentations menéessur un jeu de données du monde réel, MOVIELENS, montrent l’utilité de la nouvelle dimension introduite etquelles informations sont les plus influentes durant le processus de recommandation

A personalized recommender system based on users' information in folksonomies

International audienceThanks to the high popularity and simplicity of folksonomies, many users tend to share objects (movies, songs, bookmarks, etc.) by annotating them with a set of tags of their own choice. Users represent the core of the system since they are both the contributors and the creators of the information. Yet, each user has its own profile and its own ideas making thereby the strength as well as the weakness of folksonomies. Indeed, it would be helpful to take account of users' profile when suggesting a list of tags and resources or even a list of friends, in order to make a more personal recommandation. The goal is to suggest tags (or resources) which may correspond to a user's vocabulary or interests rather than a list of most used and popular tags in folksonomies. In this paper, we consider users' profile as a new dimension of a folksonomy classically composed of three dimensions "users, tags, ressources" and we propose an approach to group users with equivalent profiles and equivalent interests as quadratic concepts. Then, we use quadratic concepts in order to propose our personalized recommendation system of users, tags and resources according to each user's profile. Carried out experiments on the large-scale real-world filmography dataset MovieLens highlight encouraging results in terms of precision

Ma thèse en 180 secondes

National audienceDeuxième prix du jury : Antoine VERNAY, qui effectue sa thèse intitulée « Rôle des interactions azote - eau du sol dans les rapports de compétition entre plantes suite à une éclaircie - Application à la régénération de jeunes plants de Chêne en compétition avec la Molinie