Vol 1 - Numéro 4

Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information

Liste des articles

Vous trouverez, dans ce numéro, une sélection d’articles étendus après leur présentation en mai 2018 à Nantes lors de la 36ème édition du Congrès Inforsid.

La flexibilité dans la structuration des données dans les bases orientées document est appréciée pour permettre un développement initial rapide. Cependant, les possibilités de structuration des données sont nombreuses et le choix de structuration adopté reste assez crucial par son impact potentiel sur plusieurs aspects de la qualité des applications. En effet, chaque structuration peut présenter des avantages et des inconvénients notamment en matière d’empreinte mémoire, redondance de données engendrée, coût de navigation dans les structures et accès à certaines données. Cet article introduit le projet SCORUS qui vise à assister les utilisateurs dans la modélisation des données pour des bases orientées document. La principale contribution est la proposition d’un ensemble de métriques structurelles pour des "schémas" de documents JSON. Ces métriques permettent de refléter la complexité des schémas et des critères de qualité tels que leur lisibilité et maintenabilité. La définition des métriques est complétée par un scénario de validation.

La montée en volume des données et informations de sources diverses exige un filtrage d’informations efficace afin d’être au plus près de l’utilisateur et répondre au mieux à ses besoins. Dans cet objectif, les systèmes de recommandation contextuels qui prennent en compte le contexte de l’utilisateur dans leur processus de recommandation, ont été proposés. Cependant il n’existe toujours pas de définition unique pour ce contexte. Dans cet article nous proposons une typologie du contexte utilisateur dans le cadre des systèmes de recommandation contextuels, afin de pallier les manques des précédentes propositions et répondre à un spectre assez large de cas d’application. En effet, cette typologie se veut générique avec une grande applicabilité. Nous montrons également comment l’utiliser, que ce soit dans la phase de recueil des informations contextuelles, celle de la modélisation ou celle de l’intégration au sein d’un système de recommandation contextuel.

La détection des communautés d’intérêt est un problème complexe qui a été abordé sous différents angles. Dans ce travail, nous proposons une approche centrée sur l’utilisateur intégrant des profils utilisateurs sociaux dans la détection des communautés dans les réseaux sociaux en ligne. Dans notre approche, nous calculons d’abord l’acquisition explicite des connaissances. En explorant les réseaux égocentriques des utilisateurs, nous pouvons déduire des similitudes implicites des intérêts. Ces similitudes sont estimées en référence à l’homophilie et à l’influence sociale. Cette dernière est utilisée pour améliorer l’analyse des sentiments au sein des communautés. Enfin, nous menons des expériences sur des ensembles de données extraits de réseaux sociaux réels.

Reprenant trois des contributions présentées lors du Forum Jeunes Chercheuses Jeunes Chercheurs d’Inforsid 2018, le présent article s’interroge les apports possibles des architectures réseaux centrée sur la donnée, cherche à établir une composition de services sensible au contexte et vise à proposer une modélisation des mécanismes de filtrage de grandes collections de vidéo dans le cadre des systèmes de vidéosurveillance.