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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
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
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→ Réseaux sociaux en entreprise

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Au menu…


→ Folksonomies & ontologies

→ Couplage folksonomies / ontologies

→ Approche collaborative & assistée
1. folksonomies & ontologies
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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

                  musique = music
Ambiguité des tags:



     RDF =? Ressource Description Framework

          RDF =? Rwanda Defense Force

          RDF =? Reality Distortion Field
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liens sémantiques
entre les tags:
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→   coût d 'acquisition

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ontologies - folksonomies
Semantically Interlinked Online Communities



             +
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             +
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Connecter via le partage de connaissances
SCOT + TagOntology




Lier :
→ personnes
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MOAT = Meaning Of A Tag




                     lever l’ambiguité des tags
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approche collaborative et assistée
Exploiter :


→    dynamique et simplicité du social tagging

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→    ergonomie « sociale et sémantique » des outils
Modèle collaboratif



                      skos:related
      car                            pollution
Modèle collaboratif



                      skos:related
      car                            pollution

            agrees


             John
Modèle collaboratif



                      skos:related
      car                            pollution

            agrees
                                      disagrees


             John                     Paul
Supporter divergences
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      Détecter
      Tags « related »
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→ Calcul de la similarité entre tags (Mika, 2005; Cattuto et al., 2008)

→ Différents contextes d’associations
        ressources
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        taggings
Détection des tags « related »


          tags
tags             tag1            tag2   tag3



       tag1      freq            cooc   cooc



       tag2      cooc            freq   cooc



       tag3      cooc            cooc   freq
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)
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




                                     = is broader than
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
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"
Cas d’application 1 : enrichissement d’une vue
                                  consensuelle




                                     = is broader than
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.
4. Conclusion
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)
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
fin.
freddy.limpens@inria.fr

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