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Séminaire MIDI : Julien Aligon

Titre du séminaire et orateur

Analyse de traces et systèmes centrés utilisateur.

Julien Aligon, Laboratoire LINA, Université de Nantes, équipe DUKe.

Date et lieu

Mardi 12 avril 2016, 14h.

Université de Cergy-Pontoise, site de St-Martin 1, locaux ETIS, 5ème étage, salle 570.

Résumé

L’analyse d’actions passées, conduites par des utilisateurs sur des plateformes web par exemple, est primordiale lorsque l’on souhaite faciliter et améliorer l’accès à l’information. En effet, il est maintenant bien établi que les systèmes centrés utilisateurs (tels que les systèmes de recommandation ou de personnalisation), basés sur le filtrage collaboratif, apportent une vraie plus-value quant à la qualité des résultats offerts à l’utilisateur.

La présentation se déroulera en trois temps.

La première partie abordera l’application de systèmes centrés utilisateurs dans un contexte OLAP (On-Line Analytical Processing, pour l’analyse de cubes de données). Notamment, un système de recommandation de séquences de requêtes OLAP, mêlant extraction de règles d’association à partir de logs et mesures de similarité, sera détaillé. L’extraction de préférences pour la personnalisation de requêtes OLAP, basée sur l’analyse de traces, sera aussi abordée. Cette partie se conclura par la présentation d’un prototype Java, appelé Falseto pour « Former AnalyticaL Sessions for lEss Tedious Olap ». Cet outil permet d’assister un utilisateur à la composition de requêtes et de sessions à l’aide de fonctions de résumés de logs (hiérarchisés par une technique de clustering), d’opérateurs de navigation, et de recommandation.

La deuxième partie se focalisera sur l’analyse de textes portant sur des données du patrimoine hébergées par la société TOPIC-TOPOS. L’utilisation conjointe de motifs fréquents et de topic models, représenté à l’aide d’un graphe biparti, y sera abordée. Des pistes de recherche pour la recommandation de mots/objets du patrimoine, basé sur ce graphe biparti, y seront également énoncées.

La troisième partie abordera, brièvement, l’extraction de motifs fréquents appliquée aux logs web, fournis par la société Renault, dans le but d’améliorer la plateforme web permettant de configurer une nouvelle voiture. Cette partie se conclura, notamment, sur les pistes possibles d’amélioration vis à vis de l’interactivité des utilisateurs avec le site de Renault.

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