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Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 18/4 - 2013  - pp.87-108  - doi:10.3166/isi.18.4.87-108
TITRE
Préférences contextuelles pour la personnalisation des requêtes sur flux de données

TITLE
Contextual preferences for query personalization on data stream

RÉSUMÉ
La prise en compte des préférences utilisateurs constitue un moyen puissant pour personnaliser des réponses dans le cadre de l’évaluation de requêtes. De nombreux travaux existent sur les préférences dans le cadre de requêtes pour SGBD relationnels mais peu pour l’évaluation de requêtes sur flux de données. Les propositions existantes concernent essentiellement des requêtes de type skyline, top-k et top-k dominantes combinées avec l’opérateur de fenêtre glissante. Cet article propose une solution qui enrichit les travaux existants sur la personnalisation de requêtes sur les flux de données en proposant des opérateurs relationnels qui prennent en compte les préférences et le contexte de l’utilisateur pour filtrer les réponses d’une large gamme de requêtes. Des algorithmes pour implémenter les nouveaux opérateurs de préférences sont proposés et leur performance est validée sur des données réelles du marché financier.


ABSTRACT
Preference queries have been largely studied for relational systems but few proposals exist for stream data systems. Most of the existing proposals concern the skyline, top-k or top-k dominating queries, coupled with the sliding-window operator. However, user preferences queries on data streams may be more sophisticated than skyline or top-k and may involve more expressive operations on streams. This paper improves the existing work on data stream queryanswering personalization by proposing a solution to express and handle contextual preferences together with a large variety of queries including one-shot and continuous queries. It adopts a more expressive preference model supporting context-based preferences, allowing to capture a wide range of situations. We propose algorithms to implement the new preference operators on stream data and validate their performance on a real-world dataset of stock market streams.


AUTEUR(S)
Loïc PETIT, Sandra DE AMO, Claudia RONCANCIO, Cyril LABBÉ

MOTS-CLÉS
personnalisation de requêtes, contexte, préférences utilisateurs, flux de données.

KEYWORDS
query personalization, context awareness, user preferences, data streams.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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