Convergence entre Web Social et Web Sémantique. Application à l'innovation à l'aide du Web

par Milan Stankovic

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jean-Pierre Desclès et de Philippe Laublet.

Soutenue le 07-12-2012

à Paris 4 , dans le cadre de École doctorale Concepts et langages (Paris) , en partenariat avec Sens, texte, informatique, histoire (Paris) (équipe de recherche) .

Le président du jury était Chantal Reynaud.

Le jury était composé de Jean-Pierre Desclès, Philippe Laublet, Fabien Gandon, Aldo Gangemi, Alexandre Passant.

Les rapporteurs étaient Chantal Reynaud, Fabien Gandon.


  • Résumé

    Cette thèse s’inscrit dans le cadre de travaux relatifs au Web Social Sémantique, dans la perspective de la complémentarité et de la coévolution de deux aspects du Web, l’aspect social et sémantique. Le développement du Web au cours de ces dernières années a fait émerger un énorme graphe de données structurées, sémantiques résultant en partie de l’activité des utilisateurs, le LOD. Nous nous intéressons à l’utilisation de ce graphe afin de faciliter l’accès à l’information présente sur le Web, et ce de manière utile, informative et enrichissante pour l’utilisateur. Cette problématique est notamment étudiée dans les scénarios de l’innovation sur le Web – pratiques visant à utiliser des technologies du Web pour contribuer à l’émergence de l’innovation. Une spécificité de ce contexte, assez peu abordé dans la littérature existante, est sans doute le besoin d’inciter les découvertes inattendues et fortuites. Au delà de la simple pertinence sollicitée dans toute situation de recherche et de recommandation sur le Web, le contexte d’innovation impose une certaine ouverture d’esprit pour permettre à l’utilisateur d’accéder aux informations inattendues mais néanmoins pertinentes, et permet par la même occasion de s’inspirer et de transposer des idées d’un domaine à l’autre. Les travaux présentés dans cette thèse ont donc pour objectif d’aider, de manière directe ou indirecte, les acteurs de l’innovation en ligne (e.g., les entreprises qui cherchent à innover, les experts et les porteurs d’idées) de faire des découvertes. Cet objectif ce décline particulièrement par les travaux de construction d’un système de recherche d’experts, un système de recommandation de mots-clés pertinents pour un problème et un système de recommandation de collaborateurs pour aider à un expert d’affronter des problèmes pluridisciplinaires.

  • Titre traduit

    Convergence between the Social and the Semantic Web. Application to Innovation on the Web


  • Résumé

    This thesis builds upon the work on the Social Semantic Web, a research perspective on the complementarity and coevolution of two aspects of the Web, the social and semantic one. Web development in recent years has given rise to a huge graph of semantically structured data, partly resulting from user activity. We are particularly interested in the use of this graph in order to facilitate access to information found on the Web, in a useful, informative manner. This problem is particularly studied in scenarios related to innovation on the Web - practices to use Web technologies to contribute to the emergence of innovation. A notable specificity of this context, so far little discussed in literature, is the need to encourage serendipity and discovery. Beyond the simple relevance sought in any search and recommendation situation on the Web, the context of innovation requires a certain openness to allow the user to access information relevant yet unexpected, and should also open opportunities to learn and translate ideas from one domain to another.The work presented in this thesis therefore aims to assist, directly or indirectly, the innovators online (eg, companies seeking to innovate, experts and carriers of ideas) to make discoveries. We address each of these challenges in different parts of the thesis. This vision is principally implemented through the construction of an expert search system, Hy.SemEx, a system for keyword recommendation allowing to discover unknown relevant keywords, HyProximity, and an approach for recommending collaborators to experts in order to help them face multidisciplinary problems.


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