1.
Réalisé par : Encadré par :
- DEMRAOUI Lamiae - Pr. R.BENNABOU
- CHATOUI Kaoutar

2.
FSTF-MST-SIR
2

3.
emantically- nterlinked nline ommunities
 C’est une application de web sémantique qui permet de relier
différents réseaux sociaux
 C’est une ontologie qui décrit les objets utilisés sur ce type de
réseau.
 Elle repose sur le RDF
Définir un vocabulaire commun à la multitude de réseaux
sociaux, l'échange entre les différentes communautés est possible
d'une manière simple et standardisée.
FSTF-MST-SIR
3

4.
4
FSTF-MST-SIR

5.
 SIOC est constitué de classes et de propriétés décrivant leurs
relations.
5
FSTF-MST-SIR

6.
 Les données au format SIOC sont ensuite réutilisables par une
multitude d'applications du web 2.0,dans le but de lier les
différentes discussions afin d’améliorer et faciliter la recherche.
 SIOC permet de lier, à l'aide des information sémantique, des
postes de différentes applications du web 2.0.
 SIOC nécessite que les applications supportent l'exportation et
l'importation de données en SIOC.
Plusieurs API dans bien des langages
(PHP/JAVA/PERL/RDFs on Rails) permettent de réaliser ces
interfaces inter-application.
6
FSTF-MST-SIR

7.
7
FSTF-MST-SIR

8.
riend f riend
 C’est un projet de création de pages Web décrivant de façon lisible
par des machines :
• Des gens
• Les liens entres eux
• Les choses qu'ils créent et font
 FOAF est un processus ouvert qui définit la technologie décentralisée
pour la connexion des sites Web sociaux, et les gens qu'ils décrivent.
FSTF-MST-SIR
8

9.
 Permettre aux machines de comprendre les pages personnelles afin
de les mettre en relation plus facilement.
 2 technologies :
• RDF (Ressource Description Framework)
• W3C (World Wild Web Consortium)
Intégrer l'information à partir de votre page d'accueil
avec celle de vos amis et les amis de vos amis, et leurs amis ...
9
FSTF-MST-SIR

10.
 <foaf:Person>
<foaf:name>Peter Parker</foaf:name>
<foaf:gender>Male</foaf:gender>
<foaf:title>Mr</foaf:title>
<foaf:givenname>Peter</foaf:givenname>
<foaf:family_name>Parker</foaf:family_name>
<foaf:mbox
rdf:resource="mailto:peter.parker@dailybugle.com"/>
<foaf:mbox_sha1sum>cf2f4bd069302febd8d7c26d803f63fa7f20
bd82</foaf:mbox_sha1sum>
<foaf:homepage
rdf:resource="#">http://www.peterparker.com"/>##
<foaf:weblog
rdf:resource="#">http://www.peterparker.com/blog/"/>##
 </foaf:Person> 10
FSTF-MST-SIR

11.
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#">
<foaf:Person rdf:nodeID="harry"> <foaf:name>Harry
Osborn</foaf:name> <rdfs:seeAlso
rdf:resource="http://www.osborn.com/harry.rdf"/> </foaf:Person>
<foaf:Person> <foaf:name>Peter Parker</foaf:name> <foaf:knows
rdf:nodeID="harry"/> <foaf:knows> <foaf:Person>
<foaf:name>Aunt May</foaf:name> </foaf:Person> </foaf:knows>
</foaf:Person>
</rdf:RDF>
11
FSTF-MST-SIR

12.
FOAF-a-Matic:
 Fournir les informations que l'on veut voir apparaître
• Minimum : nom + adresse postale
• Ajouter les noms + adresses d'amis
Permettre aux outils d'indexation de trouver des liens
réseaux d'individus à travers sa description
12
FSTF-MST-SIR

13.
Avantages
 Facile à utiliser tout en permettant une combinaison facile avec
d’autres vocabulaires dans le but d’avoir des éléments de
métadonnées plus riches.
 Transforme le net en un réseau social.
Inconvénients :
 La sécurité est mal gérée avec le FOAF
13
FSTF-MST-SIR

14.
 Pour éviter l’utilisation d’une taxonomie de classes représentée au
sein d’un modèle OWL classique, on peut utiliser la solution
SKOS.
 SKOS permet en effet de définir une hiérarchie d’instances, au sens
d’organisation taxonomique d’instances et non plus de classes.
 L’objectif de SKOS est ainsi de permettre la définition sur le Web
Sémantique des modèles de représentation des connaissances plus
légers que des ontologies comme des thesaurus ou des taxonomies.

15.
• SKOS définit :
 une classe skos:Concept : identifiés par des URI.
 Étiquettes : avec des chaînes dans plusieurs langues.
 Relations : informelles entre concepts.
 Documentation : avec divers types de notes.
 Schèmes d'agrégation de concepts: représente un vocabulaire
traditionnel et intègre des thésaurus ou classification existants

16.
 Pour les concepts en matière d'étiquetage:
 Skos: prefLabel, skos: altLabel, skos: hiddenLabel
 Pour documenter des concepts
 skos:note, skos:scopeNote, skos:definition, skos:editorialNote...
 Pour lier des concepts
 skos:broader, skos:narrower, skos:related

17.
 collections de concepts
 relations entre tag
 coordination de concepts
 relations hiérarchiques transitives
 différentes notations.
 modélise les standards de représentation de thesaurus

18.
 Partant d’un besoin d’interopérabilité des tags entre applications,
SCOT définir un modèle relatif à la représentation des nuages de
tags.
 Leur objectif est de permettre l’export de l’ensemble des tags d’un
utilisateur et leur utilisation fréquente d’un service vers un autre,
dans l’idée d’appliquer la portabilité des données sociales.
 Pour ce faire, SCOT introduit différentes classes et propriétés pour
modéliser entre autres les cooccurrences entre tags au sein d’un
système particulier (propriété scot:cooccurIin et classe
scot:Cooccurrence).

19.
 L'ontologie SCOT s'intéresse de près à des nuages de tags et
commence à s'imposer comme moyen de "représenter la
structure et la sémantique des données du social tagging afin
de les partager et de les réutiliser".
 SCOT dans la suite de SIOC s'intègre parfaitement au sein du
trio ontologique FOAF, SIOC et SKOS .

20.
FSTF-MST-SIR
22

21.
 Si les ontologies précédentes modélisent les notions de tag et
d’activité de tagging, aucune ne permet de prendre en compte
la signification qui peut être associée à un tag dans le cadre
d’une action de tagging particulière.
 Nous considérons en effet que lorsqu’un utilisateur associe un
tag à une ressource, il lui assigne une signification particulière
qu’il est nécessaire de prendre en compte pour interpréter
correctement cette annotation.
 À partir de ce constat, il est nécessaire de formaliser la
signification d’un tag dans le contexte d’une action de tagging
particulière et l’ensemble des significations potentielles que
celui-ci peut avoir dans une folksonomie, i.e. selon un service
ou une communauté donnée.

22.
 Notre proposition, MOAT, a donc pour objectif de créer un
pont entre cette notion souple de folksonomies et d’annotation
contrôlée par l’utilisateur et notamment l’indexation
sémantique, en indexant donc les documents non plus par de
simple termes (i.e. les tags) mais par des URIs de concepts.
 On passe ainsi d’une indexation par mot-clé à une indexation
par concept (ou instance identifié par une URI référante)
d’ontologie, permettant de résoudre les différents problèmes
posés par les systèmes à base de tags.

23.
 Ainsi, à partir de ces deux définitions, nous pouvons
représenter une folksonomie non plus comme composée de
trois ensembles mais de quatre :
 Enfin, nous avons présenté MOAT, modèle permettant de
combiner ontologies, bases de connaissances formelles, tags et
folksonomies afin d’offrir un moyen de résoudre les problèmes
des ontologies précédentes tout en conservant leur souplesse.