Indexation et recommandation d'informations : vers une qualification précise des items par une approche ontologique, fondée sur une modélisation métier du domaine : application à la recommandation d'articles économiques

par David Werner

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Christophe Cruz et de Aurélie Bertaux.

Le président du jury était Nuno Silva.

Le jury était composé de Christophe Nicolle.

Les rapporteurs étaient Jacky Akoka, Cecilia Zanni-Merk.


  • Résumé

    La gestion efficace de grandes quantités d’informations est devenue un défi de plus en plus importantpour les systèmes d’information. Tous les jours, de nouvelles sources d’informations émergent surle web. Un humain peut assez facilement retrouver ce qu’il cherche, lorsqu’il s’agit d’un article,d’une vidéo, d’un artiste précis. En revanche, il devient assez difficile, voire impossible, d’avoir unedémarche exploratoire pour découvrir de nouveaux contenus. Les systèmes de recommandationsont des outils logiciels ayant pour objectif d’assister l’humain afin de répondre au problème desurcharge d’informations. Les travaux présentés dans ce document proposent une architecturepour la recommandation efficace d’articles d’actualité. L’approche ontologique utilisée repose surun modèle permettant une qualification précise des items sur la base d’un vocabulaire contrôlé.Contenu dans une ontologie, ce vocabulaire constitue une modélisation formelle de la vue métier surle domaine traité. Réalisés en collaboration avec la société Actualis SARL, ces travaux ont permis lacommercialisation d’un nouveau produit hautement compétitif, FristECO Pro’fil.

  • Titre traduit

    Information indexing and recommendation : toward a precise description if items by an ontological approach based on business domain modeling : application to recommander system of economic news


  • Résumé

    Effective management of large amounts of information has become a challenge increasinglyimportant for information systems. Everyday, new information sources emerge on the web. Someonecan easily find what he wants if (s)he seeks an article, a video or a specific artist. However,it becomes quite difficult, even impossible, to have an exploratory approach to discover newcontent. Recommender systems are software tools that aim to assist humans to deal withinformation overload. The work presented in this Phd thesis proposes an architecture for efficientrecommendation of news. In this document, we propose an architecture for efficient recommendationof news articles. Our ontological approach relies on a model for precise characterization of itemsbased on a controlled vocabulary. The ontology contains a formal vocabulary modeling a view on thedomain knowledge. Carried out in collaboration with the company Actualis SARL, this work has ledto the marketing of a new highly competitive product, FristECO Pro’fil.



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