Système participatif de tags iconiques basé sur un langage visuel instinctif multi-points de vue

par Xiaoyue Ma

Thèse de doctorat en Réseaux, Connaissances, Organisations

Sous la direction de Jean-Pierre Cahier.

Soutenue le 17-06-2013

à Troyes , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube) , en partenariat avec China scholarship council (Financeur) .

Le président du jury était Gaëlle Calvary.

Le jury était composé de Jean-Pierre Cahier, Gaëlle Calvary, Michel Crampes, Manuel Zacklad, Marie-Hélène Abel, Pascal Salembier.

Les rapporteurs étaient Michel Crampes, Manuel Zacklad.


  • Résumé

    Le système de tags pour un système d’organisation des connaissances centralise et fournit les tags qui peuvent être utilisés pour classer, partager et rechercher des connaissances sur le web pour l’utilisation personnelle ou organisationnelle. Bien que les études précédentes aient pensé à améliorer le système de tags visuels en utilisant des icônes, il existe dans ce cas le problème de reconnaissance, de mémorisation et de désorientation. Notre recherche se consacre à la recherche d'une nouvelle approche pour améliorer la représentation des tags et surtout de leur structure, dans un système où les icônes bien structurées pourront améliorer l'efficacité de tagage en considérant la qualité et la rapidité. Ce système de tags iconiques s’organise sur un LVD (Langage Visuel Distinctif) lui-même basé sur le modèle Hypertopic pour la représentation de cartes de thèmes multipoints de vue développé par l’équipe Tech-CICO. Cette solution est proposée pour améliorer principalement l'interprétation sémiotique du sens de l’icone et renforcer la compréhension et l’usage de la structure de tags dans un système informatisé de partage des connaissances, notamment pour gérer et partager les tags iconiques sur une plate-forme collaborative

  • Titre traduit

    Cooperative iconic tags system based on visual distinctive language in multi-viewpoints


  • Résumé

    Tags systems for Knowledge Organization System centralize and provide the tags that can be employed in classifying, sharing and seeking knowledge on the web for personal or organizational use. However, an increased variety of vocabularies and languages cause connections between tags and documents marked by textual tags to become less and less distinctive, making the use and reuse of tags systems even harder. Although previous attempts have been made onto visual tags system by using icons, it caused the disorientation when users facing with plant of isolated symbols. Our research dedicates to searching a new approach to improve the representation of tags and their structure in a tags system, where well-structured icons enhance the tagging effectiveness by considering tagging quality and tagging speed. The LVD (Visual Distinctive Language)-based iconic tags system is proposed and presented in this thesis to bring amelioration mainly from semiotic interpretation of tag meaning and graphical code of tag structure. The arrangement of icons is as well another interesting topic that was deal with in our research to offers a more complete definition of iconic tags system. Apart from modeling and evaluating the LVD-based iconic tags system we have considered the way to build up such icon system in today’s cooperative knowledge sharing context and made it possible to manage and share iconic tags on a collaborative plate-form


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