Gérer et exploiter des connaissances produites par une communauté en ligne : application au raisonnement à partir de cas

par Emmanuelle Gaillard

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jean Lieber et de Emmanuel Nauer.

Le président du jury était Anne Boyer.

Le jury était composé de Patrick Gallinari.

Les rapporteurs étaient Sylvie Despres, Alain Mille.


  • Résumé

    Cette thèse propose deux approches pour améliorer la qualité des réponses d'un système de raisonnement à partir de cas (RàPC) utilisant des connaissances produites par une communauté en ligne. La première approche concerne la mise en œuvre d'un modèle permettant de gérer la fiabilité des connaissances produites par la communauté sous la forme d'un score. Ce score de fiabilité est utilisé d'une part pour filtrer les connaissances non fiables afin qu'elles ne soient pas utilisées par le système de RàPC et d'autre part pour classer les réponses retournées par le système. La deuxième approche concerne la représentation de la typicalité entre sous-classes et classes dans une organisation hiérarchique. La typicalité est alors utilisée pour réorganiser les connaissances hiérarchiques utilisées par le système de RàPC. L'apport de ces deux approches a été évalué dans le cadre de eTaaable, un système de RàPC qui adapte des recettes de cuisine en utilisant des connaissances produites par une communauté en ligne. L'évaluation montre que la gestion de la fiabilité des connaissances produites par la communauté améliore la qualité des réponses retournées par eTaaable. De même, l'évaluation montre que l'utilisation par eTaaable des hiérarchies des connaissances réorganisées en exploitant la typicalité améliore également la qualité des réponses

  • Titre traduit

    Managing and exploiting knowledge produced by an e-community : application to case-based reasoning


  • Résumé

    This research work presents two approaches to improve the quality of the results returned by a case-based reasoning system (CBR) exploiting knowledge produced by an e-community. The first approach relies on a new model to manage the trustworthiness of the knowledge produced by the e community. In this model, the trustworthiness is represented through a score which is used to filter untrustworthy knowledge so that the CBR system will not use it anymore. Moreover, the trustworthiness score is also used to rank the CBR results. The second approach addresses the issue of representing the typicality between subclasses and classes in a hierarchy. The typicality is used to change the hierarchical organization used by the CBR system. Both approaches have been evaluated in the framework of eTaaable, a CBR system which adapts cooking recipes using knowledge coming from an e-community. The evaluations show that managing the trustworthiness of the knowledge produced by an e-community improves the quality of the results returned by eTaaable. The evaluations also shows that eTaaable returns also better results when using knowledge reorganized according to typicality.


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