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Traces d'Interaction au sein d'un Environnement de Collaboration

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Traces d'Interaction au sein d'un Environnement de Collaboration. Qiang LI. 16/05/2011 Chambéry. Atelier Trace IC 2011. Trace & Trace numérique (TN). Web Mining – Web Usage Mining. Trois Niveaux de Trace Numérique. Plan. Environnement : E- MEMORAe 2.0. Conclusion et Perspective.

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Presentation Transcript
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Traces d'Interaction au sein d'un Environnement de Collaboration

Qiang LI

16/05/2011 Chambéry

Atelier Trace IC 2011

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Trace & Trace numérique (TN)

Web Mining – Web Usage Mining

Trois Niveaux de Trace Numérique

Plan

Environnement: E-MEMORAe2.0

Conclusion et Perspective

16/05/2011 Chambéry

Atelier Trace IC 2011

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16/05/2011 Chambéry

Atelier Trace IC 2011

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Trace

Etymologie

Latin:

«tractiare»--

L’action de tirer.

« une petite quantité, résiduelle, subsistante »

« l’exemple à suivre »

« paradigme indiciaire »

……

1989

1847

Des siècles

1120

1250

1530

1190

« Une suite d’empreintes laissée par le passage d’un homme ou d’un animal »

« l’impression qu’il reste quelque chose » ou « ce qui reste du passé »

« La marque laissée par ce qui agit sur quelque chose »

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Atelier Trace IC 2011

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Traces Numériques

Une trace numérique d’interaction peut se définir comme une suite temporellement située d’observés, qui relève soit d’une interaction entre humains, médiatisée et médiée de diverses façon par ordinateur soit d’une suite d’actions et réactions entre un humain et une machine [LundK. & Mille A., 2009].

Figure 2 Généralisation de systèmes traçants [Laflaquière J., 2009]

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Atelier Trace IC 2011

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Généralisation de systèmes traçants

Visualisation

Presentation

Process

User

Interpretation

/Transformation Process

Collection

Server

(SQL or cache)

Analysis

Process

Record

Read

Techniques de Web Usage Mining

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Atelier Trace IC 2011

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1

2

3

Web Content Mining:

texte, image, records, etc.

Web Usage Mining

(Web log mining):

http logs, app server logs, etc.

Web Mining

Web Structure Mining:

hyperlinks, tags, etc.

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Atelier Trace IC 2011

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Web Usage Mining

« Web usage mining is the application of data mining techniques to discover usage patterns from Web data, in order to understand and better serve the needs of Web-based applications » [Srivastava J. et al. 2000].

Figure 3. High Level Web Usage Mining Process [Srivastava J. et al. 2000]

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Atelier Trace IC 2011

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Trois Niveaux de Trace Numérique

Organisation

TN

Filtre d’Organisation

EN1

EN2

G2

G1

G3

Filtre de Groupe

ENn

EN3

U3

U1

U2

Un

Filtre Individuel

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Environnement E-MEMORAe

E-MEMORAe (MEMoireORganisation Appliqué e à l’e-learning) est une plateforme de collaboration informatique qui facilite l’apprentissage organisationnel et la capitalisation des connaissances (Leblanc A. & Abel M.-H., 2010).

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Empreintes Numériques

Dans la plateforme E-EMEMORAe2.0, TNI constitue la trace de base et elle sera exploitée pour constituer les traces de groupe (niveaux supérieurs).

ENi

Usage

Données qui décrivent le modèle d’usage de pages de Web, tel qu’adresses IP, références de la page et le temps d’accès etc.

Profil d’utilisateur

Les données d’enregistrement;

Les informations de profil d’utilisateur;

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Conclusion et Perspective

Conclusion

Perspective

Personnalisation

E-MEMORAe2.0

Semantic Web Mining

Web Mining

TN

Fusion de TN

Web Intelligence

Moteur de Recommandation

Les trois niveaux de TNI

Traitement de l’Information Multimédia

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Références

Lund K. & Mille A. (2009). Traces, traces d'interaction, traces d'apprentissages : définition, modèles informatiques, structurations, traitements et usage, Chapitre 1, Analyse de traces et personnalisation des Environnements Informatiques d'Apprentissage Humain, IC2 - Série Informatique et Systèmes d'Information, Hermes.

Leblanc A. & Abel M.-H. (2009). Knowledge Sharing via the E-MEMORAe2.0 Platform. Proceedings of 6th International Conference on Intellectual Capital, Knowledge Management & Organisational Learning, Montreal Canada, pp. 10-19.

Laflaquière J. (2009). Conception de système à base de traces numériques dans les environnements informatiques documentaires. Thèse.

Srivastava J., Cooley R., Deshpande M., et Tan P.-N. (2000). Web usage mining: Discovery and applications of usage patterns from web data.SIGKDD Explorations, 1(2).

Marty J.C & Mille, A. (2009). Analyse de traces et personnalisation des environnements informatiques pour l'apprentissage humain. Hermes Scien­ces Publications.

Raymond K. & HendrikB. (2000), Web mining Research: A Survey, ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery in Data, Volume 2 Issue 1, p1-15, June.

RuselleS. & Norvig P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3/E. Prentice Hall.

Etc..

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Merci

李强

16/05/2011 Chambéry

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