Multi-points of view semantic enrichment of folksonomies

par Freddy Limpens

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Fabien Gandon et de Michel Buffa.

Soutenue en 2010

à Nice .

  • Titre traduit

    Enrichissement sémantique multi-points de vue de folksonomie


  • Résumé

    This thesis is set in the research effort to bridge Social Web (also called Web 2. 0) with Semantic Web. In particular, we looked for ways of bridging Social taggingbased systems with structured representations such as thesauri or ontologies (in the informatics sense). Social tagging platforms allow their users to associate freely chosen signs to their favorite resources. These platforms have recently become very popular as a means to classify large sets of resources shared among on-line communities over the social Web. However, the folksonomies resulting from the use of these systems revealed limitations: tags are ambiguous and their spelling may vary, and folksonomies are difficult to exploit in order to retrieve or exchange information. The goal of this thesis is to overcome these limitations and to support the use of folksonomies with formal languages and ontologies from the Semantic Web, while proposing an approach to take the benefits of social dynamics found on theWeb 2. 0 for the elaboration of thesauri or ontologies. This thesis present our multi-points of view approach to the semantic enrichment of folksonomies. We propose a socio-technical system, grounded on a usage analysis, and combining automatic processing of tags and users’ contributions through user-friendly interfaces. Automatic processing of tags allows bootstrapping the process by using a combination of a custom method analyzing tags’ labels and adapted methods analyzing the structure of folksonomies. The contributions of users are described thanks to our model SRTag (Semantically Related Tag) that allows supporting diverging points of view, and captured thanks to our user friendly interface allowing the users to structure tags while searching the folksonomy. Conflicts arising between individual points of view are then detected and temporarily solved by an automatic agent, whose outcome is then exploited to help a referent user maintain a global and coherent structuring of the folksonomy. Each individual point of view can then be enriched with the others’ contributions, with the global point of view serving as a reference to guaranty a local coherence for all users. The result of our method allows enhancing the navigation within tag-based knowledge systems, but can also serve as a base for building thesauri or ontologies fed by a truly bottom up process, providing therefore a solution to the bottleneck effect of knowledge acquisition.


  • Résumé

    Cette thèse s’inscrit dans un effort de convergence entre approches Web Social (appelé aussi Web 2. 0) et Web Sémantique. A cet égard, nous nous intéressons en particulier au rapprochement entre folksonomies et représentations structurées de connaissances tels que les theasauri ou les ontologies informatiques. Les folksonomies résultent de la collection de tags partagés au sein d’utilisateurs de plateformes de social tagging. Ces plateformes permettent à leurs utilisateurs d’organiser leurs resources favorites en leur associant de manière libre des signes appelées tags. Cependant, ces tags ne présentent aucune structure, et constituent, in fine, des listes de termes non organisés qu’il est difficile d’exploiter efficacement pour la naviguation. L’objectif de cette thèse est de fournir des solutions pour améliorer les usages liées au plateformes de social tagging tout en proposant une approche mettant à profit la dynamique participative constatées sur le Web 2. 0 pour l’élaboration de thesauri ou d’ontologies. Cette thèse présente notre approche multi-points de vue de l’enrichissement sémantique des folksonomies. Nous proposons un système sociotechnique combinant, à partir d’une analyse des usages de nos communautés cibles, traitements automatiques et contributions des utilisateurs via des interfaces ergonomiques. Les traitements automatiques permettent d’extraire des relations sémantiques entre tags et sont assurées par la combinaison d’une méthode que nous avons mise au point et analysant les labels de tags, et de méthodes que nous avons adaptées et analysant la structure des folksonomies. Notre solution permet à chaque utilisateur d’organiser les tags selon son propre point de vue, tout en bénéficiant des contributions de ses pairs. Ceci est permis à la fois par notre modèle, SRTag (Semantically Related Tag), qui permet de representer des relations entre tags tout en supportant les points de vue divergents, et par une interface intégrant des fonctionnalités de structuration des tags dans les taches de navigation au sein de la folksonomie. Les éventuels conflits entre points de vue des utilisateurs sont détectés et temporairement solutionnés par un agent automatique dont les résultats sont ensuite exploités pour aider un utilisateur référent à maintenir une structuration globale et cohérente de la folksonomie. Ce point de vue cohérent est alors exploité pour enrichir chaque point de vue individuel avec les autres contributions tout en garantissant une cohérence locale. Nous montrons de plus comment le résultat de notre méthode permet d’améliorer la navigation dans les systèmes de connaissances à base de tags, mais aussi comment il sert de base à des ontologies ou thesauri incluant la participation des membres de la communauté, proposant ainsi une solution au problème de goulet d’étranglement lors de l’acquisition de connaissances.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (xii-279 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. [267]-279. Résumés en français et en anglais

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Section Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 10NICE4034
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.