C. Marie-Françoise Canut

An Adaptation Approach: Query Enrichment by User Profile

In semi-structured information systems, generally, the adaptation of documents is essential to give the user the feeling that the query result is adapted to his preferences. The users needs can be defined in a user profile. But, in the literature, adaptation systems are designed for a particular domain and are oriented towards either navigation adaptation or content adaptation. Adaptation takes place after the users query has been evaluated. So, in this paper, we contribute to propose an adaptation algorithm which is domain independent and whose adaptation takes place before users query evaluation. This algorithm consists in enriching the user query on the basis of user profile in order to adapt the results to the user.

Deriving user's profile from sparse egocentric networks: Using snowball sampling and link prediction

Several studies demonstrate effectiveness and benefits of using users social network information to enrich users profile. In this context, one of our contributions [1] proposes an algorithm enabling to compute users interests using information from egocentric network extracted communities. Therefore, mining information from a small or a sparse network remains challenging because there is not enough information to enrich a relevant users profile. So, one of the main lock is to cope with the lack of information that is considered as an important issue to extract a relevant community and could lead to misinterpretations in the users profile modeling process. We aim to improve the performance of [1], regarding the lack of information problem, in the case of a small and/or a sparse network. We propose to add more information (i.e. relations) into users network before extracting the data and enriching his profile. To achieve this enrichment, we suggest using snowball sampling technique to identify and add users distance-2 neighbors (friends of a friend) into the users egocentric network. Our experimentation conducted in DBLP demonstrates the interest of node integration into small and sparse network. This leads to the study of link prediction that enables us to provide better performances and results compared to the existing work.

Construction du profil social de l'utilisateur dans un contexte dynamique : application d'une méthode de pondération temporelle

Les mecanismes d’adaptation de l’information (personnalisation, recommandation) s’appuient tous sur un profil utilisateur. Une des difficultes majeures est la construction de ce profil dont la pertinence vis-a-vis des besoins/interets de l’utilisateur joue un role important dans la qualite des adaptations produites. Les reseaux sociaux numeriques (RSN) sont une source d’informations tres riche sur l’utilisateur. Nous nous interessons au processus de construction du profil utilisateur a partir de son RSN appele « profil social ». Nous proposons dans ce travail d’integrer des criteres temporels dans le processus de construction du profil de l’utilisateur. Le poids « temporel », qui reflete la pertinence d’un interet a un instant donne, est calcule, d’une part, a partir de la pertinence des individus du reseau egocentrique de l’utilisateur en prenant en compte « la fraicheur » de leurs liens avec l’utilisateur et, d’autre part, a partir de la pertinence des informations qu’ils partagent en prenant en compte la « fraicheur » de ces informations. Cet article est une version etendue de celui presente a Inforsid 2015 (Canut et al., 2015) en proposant un etat de l’art plus complet, la description et l’analyse d’experimentations plus poussees.

Adaptation visuelle de documents légataires

Avec l’apparition d’internet, la masse enorme de documents semi-structures induit souvent une surcharge cognitive chez l’utilisateur. Meme si l’utilisateur consulte les memes structures de documents frequemment, il passe son temps a reduire l’affichage pour garder les structures qui lui semblent interessantes et repondant a ses besoins. Pour remedier a ce probleme de surcharge cognitive, differents processus ont ete proposes dans la litterature en adaptant des documents appartenant a des domaines particuliers et construits a priori pour l’adaptation. Compte tenu de notre contexte qui porte sur des documents legataires de type XML non construits a priori pour l’adaptation, nous proposons dans cet article un mecanisme d’adaptation visuelle de ces documents selon les preferences de l’utilisateur.