[PDF] Thesaurus Exemplorum Medii Aevi: une base de données

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Un système de recommandation contextuel et

composite pour la visite personnalisée de sites culturels

Un système de recommandation

contextuel et composite pour la visitepersonnalisée de sites culturels. Idir BenouaretThèse présentée pour l"obtention du grade de Docteur de l"UTC Soutenue le 25 Janvier 2017 devant un jury composé de :

Rapporteurs :

Max Chevalier Serge Garlatti

Professeur des universités Professeur

Université Paul Sabatier Toulouse Telecom Bretagne

Examinateurs :

Elsa Negre Sebastien Destercke

Maître de conférences Chercheur CNRS

Université de Paris-Dauphine Université de Technologie de Compiègne

Philippe Trigano

Professeur des universités

Université de Technologie de Compiègne

Directeur de Thèse :

Dominique Lenne

Professeur des universités

Université de Technologie de CompiègneUniversité de Technologie de Compiègne

Laboratoire Heudiasyc UMR CNRS 7253

Table des matières

Table des matières i

Liste des figures vii

Résumé ix

Abstract xi

Remerciements xiii

Introduction 1

1 Les Systèmes de recommandation 7

1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

1.2 Généralités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

1.2.1 Histoire des Systèmes de Recommandation . . . . . . . . . . .

9

1.2.2 Netflix Challenge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

1.2.3 Définitions, Terminologies et Notations . . . . . . . . . . . . .

11

1.2.4 Notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

1.2.5 Classification des systèmes de recommandation . . . . . . . .

12

1.3 Les approches basées sur le contenu . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

1.3.1 Approche générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

1.3.2 Représentation d"un item . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

1.3.3 Recommandations basées sur les vecteurs de mots-clés . . . .

15

1.3.4 Autres modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

1.3.5 Formes particulières de recommandation basée sur le contenu .

18

1.3.5.1 Recommandation basée sur la connaissance . . . . .

18

1.3.5.2 Recommandation basée sur l"utilité . . . . . . . . . .

18

1.3.6 Avantages et inconvénients des approches basées sur le contenu

19

1.4 Les approches basées sur le filtrage collaboratif . . . . . . . . . . . . .

20

1.4.1 Filtrage collaboratif basé sur les voisins . . . . . . . . . . . . .

21

1.4.1.1 Filtrage basé sur les utilisateurs . . . . . . . . . . . .

21
i ii Table des matières

1.4.1.2 Filtrage basé sur les items . . . . . . . . . . . . . .

23

1.4.1.3 Calcul de la similarité . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

1.4.2 Méthode de réduction de la dimension . . . . . . . . . . . . .

25

1.4.3 Modèles probabilistes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

1.4.4 Avantages et inconvénients du filtrage collaboratif . . . . . . .

28

1.5 Les Approches Hybrides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

1.6 Systèmes de recommandation sensibles au contexte . . . . . . . . . .

30

1.6.1 Définition du contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

1.6.2 Sources d"informations contextuelles . . . . . . . . . . . . . .

31

1.6.3 Modélisation du contexte pour les systèmes de recommandation

32

1.6.4 Méthodes d"incorporation du contexte . . . . . . . . . . . . .

33

1.6.4.1 Pré-filtrage contextuel . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

1.6.4.2 Post-filtrage contextuel . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

1.6.4.3 Modélisation directe du contexte . . . . . . . . . . .

34

1.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3 4

2 Représentation des connaissances et similarités sémantiques 37

2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

2.2 La représentation des connaissances . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

2.2.1 Fondements logiques de la représentation des connaissances .

38

2.3 Ontologies et Web sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

2.3.1 Architecture du web sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

2.3.2 Ontologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

42

2.3.3 Les langages ontologiques du web sémantique . . . . . . . . .

43

2.3.3.1 RDF (Ressource Description Framework) . . . . . .

44

2.3.3.2 RDFs (Resource Description Framework Schema) . .

45

2.3.3.3 OWL (Web Ontology Language) . . . . . . . . . . .

46

2.3.4 Conclusion sur la représentation des connaissances . . . . . .

46

2.4 Mesures de similarité sémantiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

47

2.4.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

48

2.4.2 Similarité ou proximité? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

48

2.4.3 Mesures de similarités sémantiques . . . . . . . . . . . . . . .

49

2.4.3.1 Mesures de type structurel (basées sur les hiérarchies

de concepts) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

2.4.3.2 Mesures de type intentionnel (basées sur les proprié-

tés des concepts) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

2.4.3.3 Mesures de type expressionnel (basées sur les corpus)

55

2.4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57

Table des matières iii

3 Systèmes de recommandation pour l"aide à la visite culturelle 59

3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

59

3.2 Systèmes pour l"assistance à la visite de musées . . . . . . . . . . . .

60

3.2.1 Systèmes orientés tâche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

60

3.2.2 Systèmes orientés navigation . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

61

3.2.3 Systèmes de recommandation pour la visite de musées . . . . .

62

3.3 Systèmes de recommandation pour le tourisme . . . . . . . . . . . .

65

3.3.1 Fonctionnalités offertes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66

3.3.1.1 Suggestion de destination et parcours de visite . . . .

66

3.3.1.2 Recommandation de points d"intérêt . . . . . . . . .

68

3.3.1.3 Planification de la visite . . . . . . . . . . . . . . . .

69

3.3.1.4 Aspects sociaux de la visite . . . . . . . . . . . . . .

70

3.3.2 Techniques de recommandation en e-Tourisme . . . . . . . . .

71

3.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7 3

4 Une approche hybride et contextuelle pour la visite de musée 75

4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

4.2 Modélisation sémantique du domaine . . . . . . . . . . . . . . . . . .

76

4.2.1 Sources de connaissances utilisées . . . . . . . . . . . . . . . .

77

4.2.1.1 CIDOC-CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

78

4.2.1.2 ICONCLASS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

78

4.2.1.3 AAT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

78

4.2.1.4 ULAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

80

4.2.1.5 TGN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8 1

4.2.2 Modèle sémantique de l"oeuvre . . . . . . . . . . . . . . . . . .

82

4.3 Modélisation du contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

84

4.4 Architecture de recommandation contextuelle . . . . . . . . . . . . .

85

4.4.1 Principe de fonctionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

86

4.5 Approche démographique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8 7

4.6 Approche sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

90

4.6.1 Formalisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

91

4.6.1.1 Cas où les valeurs de la propriété sont des instances

organisées hiérarchiquement . . . . . . . . . . . . . . 92

4.6.1.2 Cas où les valeurs de la propriété sont des instances

non hiérarchisées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

4.6.1.3 Cas où les valeurs de la propriété sont de type littéral

94

4.6.2 Cas des liens directs entre instances . . . . . . . . . . . . . . .

94

4.6.3 Prédictions et recommandations . . . . . . . . . . . . . . . . .

95
iv Table des matières

4.7 Approche collaborative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

96

4.7.1 Similarité entre utilisateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

96

4.7.2 Prédictions et recommandations . . . . . . . . . . . . . . . . .

98

4.8 Génération de parcours de visite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

98

4.9 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

101

5 Un système de recommandation composite pour la planification

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