Web social et web sémantique :
  Vers une symbiose entre
    tagging et ontologies.
 Freddy Limpens, Edelweiss, INRIA Soph...
www-sop.inria.fr/edelweiss


→ Extraction & gestion de connaissances partagées
                                         su...
isicil.inria.fr - ANR


→ Réseaux sociaux en entreprise

→ Outiller la « veille » scientifique & technologique

→ Communau...
Au menu…


→ Folksonomies & ontologies

→ Couplage folksonomies / ontologies

→ Approche collaborative & assistée
1. folksonomies & ontologies
Web 2.0 ↔ Web social
« Social Tagging » =                 catégorisation libre




cc - flickr.com/photos/pulguita/2868952310/
« Social Tagging » =   catégorisation libre
...et partagée
Du « social tagging » ...




              (Markines et al, 2009)
...à la folksonomie




www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-1700977
limites des folksonomies
Variation d'écriture des tags:




                newyork = new_york

                  ademe = ADEME

                  ...
Ambiguité des tags:



     RDF =? Ressource Description Framework

          RDF =? Rwanda Defense Force

          RDF =...
Manque de
liens sémantiques
entre les tags:
Une ontologie = une vue sur le monde
Ontologies: de la représentation à la formalisation




www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-17009...
Ontologies: de la représentation à la formalisation




www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-17009...
Ontologies: de la représentation à la formalisation




www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-17009...
Limites des ontologies:


→   coût d 'acquisition

→   goulet d'étranglement à la formalisation

→   intégrer toute l'expe...
2. Couplages
ontologies - folksonomies
Semantically Interlinked Online Communities



             +
FOAF = Friend Of A Friend


             +
Simple Knowledge ...
Connecter via le partage de connaissances
SCOT + TagOntology




Lier :
→ personnes
→ tags
→ resources
MOAT = Meaning Of A Tag




                     lever l’ambiguité des tags
= les tags comme concepts
Comment articuler les modèles de tagging ?


Scot:Tag
Moat:Tag
CommonTag:Tag
Nepomuk:Tag
etc…
NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009)
les tags comme graphes nommés
NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009)
                 les tags comme graphes nommés




Pas de contraintes
sur le modèle...
NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009)
                 les tags comme graphes nommés



Modélisation de l’usage des tags
3. Enrichissement sémantique
                des folksonomies :
approche collaborative et assistée
Exploiter :


→    dynamique et simplicité du social tagging

→    traitements automatiques sur les tags

→    expertises ...
Modèle collaboratif



                      skos:related
      car                            pollution
Modèle collaboratif



                      skos:related
      car                            pollution

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Modèle collaboratif



                      skos:related
      car                            pollution

            agre...
Supporter divergences
Traitements automatiques sur les tags




      Détecter
      Tags « related »
Détection des tags « related »


→ Calcul de la similarité entre tags (Mika, 2005; Cattuto et al., 2008)

→ Différents con...
Détection des tags « related »


          tags
tags             tag1            tag2   tag3



       tag1      freq     ...
Détection des tags « related »


         Tag                      "Most related" tags


    environnement           dével...
Exploiter l’expertise des utilisateurs




Interface d’édition
(SRTags Editor)
Intégrer fonctionnalités sémantiques
                       dans les tâches de navigation
Intégrer fonctionnalités sémantiques
                       dans les tâches de navigation
Cas d’application 1 : enrichissement d’une vue
                                  consensuelle




                        ...
Cas d’application 1 : enrichissement d’une vue
                                     consensuelle

SELECT *
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    GRAP...
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Cas d’application 1 : enrichissement d’une vue
                                  consensuelle




                        ...
Cas d’application 2 : détection de communautés
                                          d’intérêt



→ Pour John, "car" e...
4. Conclusion
Vers une synergie ontologies - folksonomies

→ Ontologies pour représenter les folksonomies
                              ...
Travaux en cours et futurs

 → Amorçage : intégration ressources
terminologiques (docs, ontologies, thesaurus, etc.)

→ Se...
fin.
freddy.limpens@inria.fr
Social Web and Semantic Web: towards synergy between folksonomies and ontologies
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Social Web and Semantic Web: towards synergy between folksonomies and ontologies

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Web social et web sémantique : tagging et ontologies.

L’essor du tagging et des folksonomies pour l’organisation des ressources partagées au sein du Web social et collaboratif constitue une opportunité pour l’acquisition des connaissances par ceux-là même qui les manipulent. Cependant l’absence de liens sémantiques entre les tags, ou la variabilité d’écriture de certains tags appauvrissent les potentiels de navigation et de recherche d’information. Pour remédier à ces limitations, nous proposons d’exploiter l’interaction entre les utilisateurs et les systèmes à base de folksonomies pour valider ou invalider des traitements automatiques effectués sur les tags. Ces opérations se basent sur notre modèle pour l’assistance à la structuration des folksonomies qui autorise des vues conflictuelles portant sur les liens entre les tags, tout en permettant aux concepteurs des systèmes d’exploiter la diversité de ces descriptions sémantiques afin d’offrir des fonctionnalités de navigation enrichies.

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Social Web and Semantic Web: towards synergy between folksonomies and ontologies

  1. 1. Web social et web sémantique : Vers une symbiose entre tagging et ontologies. Freddy Limpens, Edelweiss, INRIA Sophia-Antipolis freddy.limpens@inria.fr Edelweiss LIRMM – Séminaire Invité - 27 novembre 2009
  2. 2. www-sop.inria.fr/edelweiss → Extraction & gestion de connaissances partagées sur le Web → Graphes conceptuels, ontologies (Web Sémantique) → Focus sur les communautés (Web 2.0) → Approche ergonomique
  3. 3. isicil.inria.fr - ANR → Réseaux sociaux en entreprise → Outiller la « veille » scientifique & technologique → Communautés de pratiques, d’intérêts, d’experts → « Fusion » Web social / Web Sémantique → partenaires: Orange Labs & Ademe
  4. 4. Au menu… → Folksonomies & ontologies → Couplage folksonomies / ontologies → Approche collaborative & assistée
  5. 5. 1. folksonomies & ontologies
  6. 6. Web 2.0 ↔ Web social
  7. 7. « Social Tagging » = catégorisation libre cc - flickr.com/photos/pulguita/2868952310/
  8. 8. « Social Tagging » = catégorisation libre
  9. 9. ...et partagée
  10. 10. Du « social tagging » ... (Markines et al, 2009)
  11. 11. ...à la folksonomie www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-1700977
  12. 12. limites des folksonomies
  13. 13. Variation d'écriture des tags: newyork = new_york ademe = ADEME musique = music
  14. 14. Ambiguité des tags: RDF =? Ressource Description Framework RDF =? Rwanda Defense Force RDF =? Reality Distortion Field
  15. 15. Manque de liens sémantiques entre les tags:
  16. 16. Une ontologie = une vue sur le monde
  17. 17. Ontologies: de la représentation à la formalisation www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-1700977
  18. 18. Ontologies: de la représentation à la formalisation www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-1700977
  19. 19. Ontologies: de la représentation à la formalisation www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-1700977
  20. 20. Limites des ontologies: → coût d 'acquisition → goulet d'étranglement à la formalisation → intégrer toute l'expertise de la communauté
  21. 21. 2. Couplages ontologies - folksonomies
  22. 22. Semantically Interlinked Online Communities + FOAF = Friend Of A Friend + Simple Knowledge Organization System
  23. 23. Connecter via le partage de connaissances
  24. 24. SCOT + TagOntology Lier : → personnes → tags → resources
  25. 25. MOAT = Meaning Of A Tag lever l’ambiguité des tags
  26. 26. = les tags comme concepts
  27. 27. Comment articuler les modèles de tagging ? Scot:Tag Moat:Tag CommonTag:Tag Nepomuk:Tag etc…
  28. 28. NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009) les tags comme graphes nommés
  29. 29. NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009) les tags comme graphes nommés Pas de contraintes sur le modèle de tag
  30. 30. NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009) les tags comme graphes nommés Modélisation de l’usage des tags
  31. 31. 3. Enrichissement sémantique des folksonomies : approche collaborative et assistée
  32. 32. Exploiter : → dynamique et simplicité du social tagging → traitements automatiques sur les tags → expertises des utilisateurs → ergonomie « sociale et sémantique » des outils
  33. 33. Modèle collaboratif skos:related car pollution
  34. 34. Modèle collaboratif skos:related car pollution agrees John
  35. 35. Modèle collaboratif skos:related car pollution agrees disagrees John Paul
  36. 36. Supporter divergences
  37. 37. Traitements automatiques sur les tags Détecter Tags « related »
  38. 38. Détection des tags « related » → Calcul de la similarité entre tags (Mika, 2005; Cattuto et al., 2008) → Différents contextes d’associations ressources utilisateurs taggings
  39. 39. Détection des tags « related » tags tags tag1 tag2 tag3 tag1 freq cooc cooc tag2 cooc freq cooc tag3 cooc cooc freq
  40. 40. Détection des tags « related » Tag "Most related" tags environnement développement_durable, énergie environment france, green, ecology, sustainable, energy déchets administration, EEDD, renouvelable développementdurable ecologie , EEDD, france, climat ,imported (données delicious.com)
  41. 41. Exploiter l’expertise des utilisateurs Interface d’édition (SRTags Editor)
  42. 42. Intégrer fonctionnalités sémantiques dans les tâches de navigation
  43. 43. Intégrer fonctionnalités sémantiques dans les tâches de navigation
  44. 44. Cas d’application 1 : enrichissement d’une vue consensuelle = is broader than
  45. 45. Cas d’application 1 : enrichissement d’une vue consensuelle SELECT * WHERE{ GRAPH ?statement { ?tag1 skos:semanticRelation ?tag2 } ?tag1 rdfs:label ?l1 FILTER (?l1 = ‘pollution’@en) ?statement srtag:approvedBy ?userApprov ?statement srtag:rejectedBy ?userReject
  46. 46. Cas d’application 1 : enrichissement d’une vue consensuelle → Une majorité s’accordent sur un lien entre "pollution" et "co2" → Pas d’unanimité sur un lien entre "pollution" et "car"
  47. 47. Cas d’application 1 : enrichissement d’une vue consensuelle = is broader than
  48. 48. Cas d’application 2 : détection de communautés d’intérêt → Pour John, "car" et "pollution" sont associés, mais pas pour Paul → Création de 2 concepts : « polluting cars » et « eco-friendly car » → Inférences de 2 communautés d’intérêts → etc.
  49. 49. 4. Conclusion
  50. 50. Vers une synergie ontologies - folksonomies → Ontologies pour représenter les folksonomies (NiceTag, SCOT, etc.) → Folksonomies pour construire des ontologies (modèle SRTags) → Tagging sémantique : structuration des tags (Extension FF, server de tag sémantique)
  51. 51. Travaux en cours et futurs → Amorçage : intégration ressources terminologiques (docs, ontologies, thesaurus, etc.) → Services "sémantiques« pour l’exploitation des données de tagging et de structuration sémantiques → ISICIL : Evaluation & Tests Ademe & Orange Labs
  52. 52. fin. freddy.limpens@inria.fr

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