Web social et web sémantique :
Vers une symbiose entre
tagging et ontologies.
LIRMM – Séminaire Invité - 27 novembre 2009
Freddy Limpens, Edelweiss, INRIA Sophia-Antipolis
Edelweiss
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
isicil.inria.fr - ANR
→ Réseaux sociaux en entreprise
→ Outiller la « veille » scientifique & technologique
→ Communautés de pratiques, d’intérêts, d’experts
→ « Fusion » Web social / Web Sémantique
→ partenaires: Orange Labs & Ademe
Au menu…
→ Folksonomies & ontologies
→ Couplage folksonomies / ontologies
→ Approche collaborative & assistée
1. folksonomies & ontologies
Web 2.0 ↔↔↔↔Web social
« Social Tagging » = catégorisation libre
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
Manque de
liens sémantiques
entre les tags:
Une ontologie = une vue sur le monde
Ontologies: de la représentation à la formalisation
www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-1700977
www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-1700977
Ontologies: de la représentation à la formalisation
www.slideshare.net/fabien_gandon/web-smantique-et-web-social-1700977
Ontologies: de la représentation à la formalisation
Limites des ontologies:
→ coût d 'acquisition
→ intégrer toute l'expertise de la communauté
→ goulet d'étranglement à la formalisation
2. Couplages
ontologies - folksonomies
Semantically Interlinked Online Communities
FOAF = Friend Of A Friend
Simple Knowledge Organization System
+
+
Connecter via le partage de connaissances
SCOT + TagOntology
Lier :
→→→→ personnes
→→→→ tags
→→→→ resources
MOAT = Meaning Of A Tag
lever l’ambiguité des tags
= les tags comme concepts
Comment articuler les modèles de tagging ?
Scot:Tag
Moat:Tag
CommonTag:Tag
Nepomuk:Tag
etc…
NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009)
les tags comme graphes nommés
Pas de contraintes
sur le modèle
de tag
NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009)
les tags comme graphes nommés
Modélisation de l’usage des tags
NiceTag Ontology (Limpens et al, 2009)
les tags comme graphes nommés
3. Enrichissement sémantique
des folksonomies :
approche collaborative et assistée
Exploiter :
→ dynamique et simplicité du social tagging
→ ergonomie « sociale et sémantique » des outils
→ traitements automatiques sur les tags
→ expertises des utilisateurs
car pollutionskos:related
Modèle collaboratif
car pollutionskos:related
John
agrees
Modèle collaboratif
car pollutionskos:related
John
agrees
Paul
disagrees
Modèle collaboratif
Supporter divergences
Traitements automatiques sur les tags
Détecter
Tags « related »
→ Calcul de la similarité entre tags (Mika, 2005; Cattuto et al., 2008)
→ Différents contextes d’associations
� ressources
� utilisateurs
� taggings
Détection des tags « related »
tag1 tag2 tag3
tag1 freq cooc cooc
tag2 cooc freq cooc
tag3 cooc cooc freq
tagstags
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)
Détection des tags « related »
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 ?l1FILTER (?l1 = ‘pollution’@en)?statement srtag:approvedBy
?userApprov?statement srtag:rejectedBy
?userReject}
→ 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 1 : enrichissement d’une vue
consensuelle
→ 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.
Cas d’application 2 : détection de communautés
d’intérêt
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
