Vers un meilleur accès aux informations pertinentes à l’aide du Web sémantique : application au domaine du e-tourisme

Towards a better access to relevant information with Semantic Web : application to the e-tourism domain

• Auteur / Autrice : Vincent Lully
• Direction : Claude Montacié, Philippe Laublet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques, informatique et application aux sciences de l'homme
• Date : Soutenance le 17/12/2018
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Concepts et langages (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Sens, texte, informatique, histoire (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Pierre Maret
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nathalie Aussenac-Gilles, Antoine Doucet, Milan Stankovic, María Victoria Eyharabide
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nathalie Aussenac-Gilles, Adeline Nazarenko

Mots clés

Mots clés contrôlés

Explorations de graphes

Tourisme -- Informatique

Ontologies (informatique)

Recherche de l'information

Web sémantique

Mots clés libres

Web sémantique

Graphe de connaissances

Ontologie

DBpedia

Système de recherche sémantique

Auto-Complétion des requêtes de recherche

Système de recommandation sémantique

Similarité sémantique

Semantic web

Knowledge graph

Ontology

DBpedia

Semantic search engine

Search query auto-Completion

Semantic recommender system

Semantic similarity

Résumé

Cette thèse part du constat qu’il y a une infobésité croissante sur le Web. Les deux types d’outils principaux, à savoir le système de recherche et celui de recommandation, qui sont conçus pour nous aider à explorer les données du Web, connaissent plusieurs problématiques dans : (1) l’assistance de la manifestation des besoins d’informations explicites, (2) la sélection des documents pertinents, et (3) la mise en valeur des documents sélectionnés. Nous proposons des approches mobilisant les technologies du Web sémantique afin de pallier à ces problématiques et d’améliorer l’accès aux informations pertinentes. Nous avons notamment proposé : (1) une approche sémantique d’auto-complétion qui aide les utilisateurs à formuler des requêtes de recherche plus longues et plus riches, (2) des approches de recommandation utilisant des liens hiérarchiques et transversaux des graphes de connaissances pour améliorer la pertinence, (3) un framework d’affinité sémantique pour intégrer des données sémantiques et sociales pour parvenir à des recommandations qualitativement équilibrées en termes de pertinence, diversité et nouveauté, (4) des approches sémantiques visant à améliorer la pertinence, l’intelligibilité et la convivialité des explications des recommandations, (5) deux approches de profilage sémantique utilisateur à partir des images, et (6) une approche de sélection des meilleures images pour accompagner les documents recommandés dans les bannières de recommandation. Nous avons implémenté et appliqué nos approches dans le domaine du e-tourisme. Elles ont été dûment évaluées quantitativement avec des jeux de données vérité terrain et qualitativement à travers des études utilisateurs.

This thesis starts with the observation that there is an increasing infobesity on the Web. The two main types of tools, namely the search engine and the recommender system, which are designed to help us explore the Web data, have several problems: (1) in helping users express their explicit information needs, (2) in selecting relevant documents, and (3) in valuing the selected documents. We propose several approaches using Semantic Web technologies to remedy these problems and to improve the access to relevant information. We propose particularly: (1) a semantic auto-completion approach which helps users formulate longer and richer search queries, (2) several recommendation approaches using the hierarchical and transversal links in knowledge graphs to improve the relevance of the recommendations, (3) a semantic affinity framework to integrate semantic and social data to yield qualitatively balanced recommendations in terms of relevance, diversity and novelty, (4) several recommendation explanation approaches aiming at improving the relevance, the intelligibility and the user-friendliness, (5) two image user profiling approaches and (6) an approach which selects the best images to accompany the recommended documents in recommendation banners. We implemented and applied our approaches in the e-tourism domain. They have been properly evaluated quantitatively with ground-truth datasets and qualitatively through user studies.