Recommandation de parcours culturels personnalisés : Étude interdisciplinaire de la proposition automatique de visites

Recommendation of personalized cultural sightseeing tours : An Interdisciplinary study on automated proposal of visits

• Auteur / Autrice : Mayeul Mathias
• Direction : Juan-Manuel Torres-Moreno, Didier Josselin, Fen Zhou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 22/01/2021
• Etablissement(s) : Avignon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et agrosciences (Avignon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire informatique d'Avignon
• Jury : Président / Présidente : Francesco De Pellegrini
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Enrico Natalizio, Marie-Sylvie Poli
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Sébastien Mustière, Patrice Bellot

Mots clés

Mots clés contrôlés

Routage (informatique)

Traitement automatique du langage naturel

Programmation linéaire

Analyse automatique (linguistique)

Visites touristiques

Tourisme -- Informatique

Mots clés libres

Parcours touristique

Programmation linéaire mixte en nombres entiers

Traitement automatique de la langue naturelle écrite

Système de recommandation

Optimisatisation du routage

Recommendation system

Sightseeing tour

Natural language processing

Routing optimization

Mixed integer linear programming

Résumé

Cette thèse s'intéresse à la recommandation de visites culturelles à travers une approche interdisciplinaire. Ces travaux mêlent des techniques issues de la Recherche Opérationnelle et du traitement automatique de la langue naturelle écrite tout en se basant sur des concepts issus de la sociologie des publics et de la géographie. Nous proposons de nouvelles méthodes autour de l'évaluation des points d'intérêt culturel ainsi que la création automatique de parcours touristiques prenant en compte les envies exprimées par un visiteur. Ces principes sont appliqués à deux échelles et contextes différents, la visite de musées et les parcours culturels dans une ville.Dans une première partie, nous nous concentrons sur les visites dans les musées d'art en fonction des préférences exprimées par le visiteur et du prestige des œuvres. Cette double approche permet de classer les œuvres à la fois en fonction des affinités culturelles du visiteur mais aussi en fonction de leur importance au sein du musée. Cette dernière est calculée en appliquant des algorithmes de résumé automatique de texte aux cartouches officiels du musée qui décrivent les œuvres et permet d'obtenir un profil de visite reflétant la découverte d'un musée en fonction de ses chefs-d'œuvre. Ce profil peut ensuite être modifié en fonction des goûts du visiteur pour obtenir une visite lui correspondant tout en préservant le point de vue du musée.Par la suite, nous assimilons la construction d'un parcours à un problème de routage, visant à trouver un itinéraire parmi les différentes salles et œuvres dont le but est de maximiser la satisfaction du visiteur tout en respectant des contraintes de temps. Deux méthodes sont proposées, un modèle de programmation linéaire en nombres entiers puis une heuristique qui peut être utilisée pour de la proposition de parcours en temps réel, par exemple à leur arrivée dans le musée.Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à la recommandation touristique en ville en établissant des métriques permettant de construire un parcours. À partir d'une étude interdisciplinaire, nous mettons en évidence l'importance de la personnalisation des parcours et identifions un facteur essentiel lors de leur construction en plus des goûts culturels, la cadence de visite. Une nouvelle méthode de mesure de la qualité d'expérience d'un parcours regroupant ces deux critères est utilisée. Cette dernière unit des méthodes de la littérature pour ce qui est de l'évaluation de l'intérêt culturel et utilise des actogrammes comme représentation géographique d'un parcours et ainsi définir une mesure de la cadence de visite.Par la suite, nous développons un système de recommandation de visites touristiques sous la forme d'un modèle de programmation linéaire en nombre entiers basé sur un formalisme extensible permettant de prendre en compte une grande diversité de contraintes et qui intègre trois critères pour l'évaluation du parcours : d'une part l'intérêt culturel et la cadence de visite, qui dépendent des préférences du touristes sont mesurés à différentes échelles, permettant d'introduire une cohérence dans la construction du parcours ; d'autre part, nous proposons d'intégrer dans la fonction objectif, l'effet apogée-fin, une heuristique psychologique célèbre qui a déjà été appliquée dans de nombreux autres domaines.En nous basant sur des études de cas concrets, nous montrons que l'utilisation conjointe de techniques issues de diverses disciplines permettent d'obtenir de bons résultats, tant au niveau de l'estimation de l'attrait des points d'intérêt que de la construction de parcours touristiques.

This thesis focuses on the recommendation of cultural visits through an interdisciplinary approach. This work mixes techniques from Operational Research and Natural Language Processing and is based on concepts from the sociology and geography. We propose new methods around the evaluation of cultural points of interest as well as the automatic creation of sightseeing tours, taking into account the preferences of the visitor. These principles are applied to two different scales and contexts, museum visits and cultural tours in a city.In the first part, we focus on visits in art museums, according to the preferences expressed by the visitor and the prestige of the artworks. This double approach allows us to classify the exhibits, both according to the cultural affinities of the visitor, but also according to their importance within the museum. The latter is calculated by applying automatic text summarization algorithms to the museum's official texts that describe the artworks and provides a profile reflecting the discovery of a museum based on its masterpieces. This profile can then be modified according to the visitor's tastes to obtain a visit corresponding to him or her while preserving the museum's point of view.Subsequently, we liken the construction of a tour to a routing problem, aiming to find a path among the different rooms and exhibits whose purpose is to maximize visitor satisfaction while respecting time constraints. Two methods are proposed, an integer linear programming model and an heuristic that can be used to propose a route in real time, for example upon arrival in the museum.In a second part, we emphasize on the tourist recommendation in the city, by establishing metrics to be considered for route computation. Based on an interdisciplinary study, we highlight the importance of customizing the routes and identify an essential factor in their construction in addition to cultural tastes, the pace of the visit. A new method of measuring the quality of experience of a tour that combines these two criteria is used. The latter combines methods from the literature to evaluate cultural interest and uses actograms as a geographical representation of a route and thus defines a measure of the pace of a visit.Subsequently, we develop a system to recommend sightseeing tours, in the form of an integer linear programming model based on an extensible formalism that allows for a wide variety of constraints and that integrates three criteria for the evaluation of the route. On the one hand, the cultural interest and the rate of visit, which depend on tourist preferences, are measured at different scales, making it possible to introduce coherence into the construction of the itinerary. On the other hand, we propose to integrate into the objective function, the peak-end rule, a famous psychological heuristic that has already been applied in many other fields.Based on concrete case studies, we show that the combination of techniques from various disciplines allows us to obtain good results, both in the estimation of the attractiveness of points of interest and in the construction of tourist routes.