Web social et web sémantique :

Vers une symbiose entre

tagging et ontologies.

LIRMM – Séminaire Invité - 27 novembre 2009

Freddy Limpens, Edelweiss, INRIA Sophia-Antipolis

freddy.limpens@inria.fr

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

fin.

freddy.limpens@inria.fr