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

 ARTICLE VOL 21/5-6 - 2016  - pp.83-106  - doi:10.3166/isi.21.5-6.83-106
TITRE
Motifs fréquents pour améliorer la catégorisation dans un wiki sémantique

TITLE
Frequent patterns for improving categorization IN semantic wiki

RÉSUMÉ
Les wikis sémantiques sont des sites collaboratifs qui permettent aux utilisateurs d’une communauté de créer et de partager des connaissances. Les pages du wiki sont sémantiquement annotées et des tags (mots-clés) peuvent être associés librement à celles-ci. Les catégories permettent d’organiser les liens entre les pages dans le wiki. Elles sont créées par les experts. Cette manière d’utiliser le wiki permet de stocker une quantité énorme de données sémantiques sur les pages du wiki. Ces données sémantiques peuvent être exploitées et des nouvelles connaissances peuvent être extraites pour améliorer l’organisation du contenu du wiki. Dans ce papier, nous proposons une approche qui permet d’extraire parmi les tags des motifs fréquents de tags utiles pour guider la découverte de nouvelles catégories et améliorer la catégorisation du contenu du wiki. Nous utilisons l’ontologie associée au wiki pour bénéficier de plus d’informations structurées pour guider l’expert dans la création de ces nouvelles catégories dans le wiki. Les pages tagguées par ces nouvelles catégories sont automatiquement catégorisées dans le wiki. L’originalité de l’approche consiste à construire un contexte d’extraction à partir du contenu du wiki et d’extraire des motifs fréquents de tags utiles pour améliorer la catégorisation du wiki. Les expérimentations réalisées sur un wiki sémantique dont les pages sont annotées montrent que la méthode permet d’améliorer la catégorisation du contenu du wiki et la recherche sémantique par catégorie.


ABSTRACT
Semantic wikis allow collaboration between users of a community for creating and sharing knowledge. The wiki pages are semantically annotated and tags (keywords) can be freely associated with them. The categories organize links between pages in the wiki and are created by the experts. In this way, data stored in semantic wikis can be extracted and the resulting knowledge pattern can be reused in order to improve the wiki organization. In this 84 ISI. Volume 21 – n° 5-6/2016 paper, we propose a method which allows to extract frequent patterns useful of tags in the wiki for guiding new categories discovery and improving categorization. We use an external ontology of the wiki for guiding the experts to create these new categories in the wiki. Pages annotated by these new categories are categorized. The originality of our approach is to build from the content of wiki an extraction context and to extract knowledge units from this content. This will allow to improve the hierarchy category and improve the semantic research by categories. The experiments on a semantic wiki annotated show the substantial results.


AUTEUR(S)
Yaya TRAORÉ, Cheikh TALIBOUYA DIOP, Fatou KAMARA-SANGARE, Sadouanouan MALO, Moussa LO, Stanislas OUARO

MOTS-CLÉS
Wiki sémantique, motifs fréquents, ontologie, catégorisation.

KEYWORDS
Semantic wiki, frequent pattern, ontology, categorization.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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