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1279-5127
 

 ARTICLE VOL 15/1 - 2012  - pp.7-8
TITRE
INTRODUCTION

RÉSUMÉ

L’activité de l’internaute a fortement évolué ces dernières années avec d’une part l’évolution du web et, d’autre part, l’évolution des pratiques comme le nomadisme et surtout les activités collaboratives via les réseaux sociaux. Ainsi, la contextualisation de l’accès automatique aux informations pertinentes demandées par les utilisateurs est une préoccupation importante en recherche. Les domaines d'application sont vastes et ils s’étendent du web dans sa globalité aux bibliothèques numériques. Parmi les limites des approches courantes, celle qui a suscité un grand intérêt de la part de la communauté scientifique est la modélisation du contexte d’utilisation des systèmes et de leurs utilisateurs. Les articles présentés dans ce numéro sont principalement focalisés soit sur la modélisation et l’exploitation du contexte social dans les systèmes de recherche d’information et dans les systèmes pour le filtrage d’informations, soit sur l’amélioration de la pertinence des réponses fournies par les systèmes ainsi que sur l’agrégation de ces dernières. Ce numéro comprend six articles : trois d’entre eux sont des communications étendues présentées lors du congrès INFORSID’2011, qui s’est tenu à Lille du 24 au 26 mai ; trois autres sont issus de communications présentées au congrès CORIA’2011 tenu à l’Université d’Avignon du 16 au 18 mars 2011. L’article Une approche de recherche d’attributs pertinents pour l’agrégation d’information s’intéresse à une forme de réponse aux requêtes des utilisateurs qui est une alternative à la classique liste ordonnée de documents. Les auteurs présentent différentes stratégies d’agrégation multisource et se concentrent sur la recherche agrégée relationnelle qui permet, à partir de requêtes de type classe, une mise en relation de classes, d’instances et d’attributs. Les résultats de la recherche sont présentés à l’utilisateur sous forme de tableaux. L’évaluation se fait sur des données accessibles depuis la base de connaissances DBPedia. L’article Recommandation sociale et locale basée sur la confiance propose un algorithme de recommandation qui prend en compte la confidentialité des données et qui peut être implémenté sur des architectures décentralisées, notamment en pair à pair. L’approche proposée n’a besoin d’aucune connaissance globale du réseau. Elle limite l’échange de données aux relations d’amitié et de confiance entre les pairs et évite la diffusion des données privées sur le réseau. Des évaluations de différents algorithmes de recommandation ont été réalisées qui permettent de les comparer aux algorithmes centralisés. L’article Filtrage contextuel par cache pour application de réalité augmentée mobile propose une approche de filtrage contextuel d’information pour les utilisateurs nomades. Les informations sont sélectionnées en fonction d’un contexte utilisateur défini selon cinq dimensions : spatial, temporel, technique, social et activité. Dans le cadre des applications mobiles, le filtrage des informations pertinentes pour l’utilisateur est mené  de manière « semi-continue » et le papier répond au problème de son optimisation, principalement pour les deux dimensions qui varient le plus : le temps et l’espace. Deux méthodes de filtrage sont présentées et des expérimentations préliminaires ont été réalisées.



AUTEUR(S)
Patrice BELLOT, Corine CAUVET, Gabriella PASI, Nathalie VALLES-PARLANGEAU

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
GRATUIT
   
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