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1 Knowledge Enabled Real-Time Recommendation System Syed Gillani, Jules Chevalier Institut Henri Fayol, École des Mines de Saint-Étienne LT2C, Télécom Saint Etienne, Université Jean Monnet Octobre 2014

2 Recherche active Utilisateur actif Sait ce qu il cherche Service passif 2 / 20

3 Recommandation Service actif Propose du contenu Utilisateur passif 3 / 20

4 Le Web Sémantique De plus en plus présent sur le Web Permet de structurer les données brutes Déduit de nouvelles connaissances grâce à des logiques Avantages Bases de connaissances ouvertes Les données sémantiques se multiplient sur le web Modèles ouverts liant les données entre elles 4 / 20

5 5 / 20

6 6 / 20

7 7 / 20

8 8 / 20

9 Cas d usage Bob est allé voir Deep Purple en concert à Paris Bob participe à un événement le 12 mai Deep Purple est classé "Hard Rock" AC/DC est classé "Hard Rock" AC/DC est en concert à Paris les 12 et 13 mai 9 / 20

10 Cas d usage Bob est allé voir Deep Purple en concert à Paris Bob participe à un événement le 12 mai Concert AC/DC 13 mai 20:00 Deep Purple est classé "Hard Rock" AC/DC est classé "Hard Rock" AC/DC est en concert à Paris les 12 et 13 mai Call: H2020-MSCA-ITN / 20

11 Communautés Alice et Ted vont au concert Carole va au concert Tarif groupe 11 / 20

12 Concert Communautés AC/DC 13 mai 20:00 Alice et Ted vont au concert Carole va au concert Tarif groupe Alice Carole Ted Tarif Groupe Call: H2020-MSCA-ITN / 20

13 12 / 20

14 Méthode Collecter des données brutes de sources hétérogènes Sémantiser et lier les données grâce à l ontologie du domaine Expliciter les informations implicites grâce au Reasoning Gérer l ensemble des données grâce à l Event Processing Notifier l utilisateur grâce au Continuous Querying 13 / 20

15 TRIPLE STORE Incremental Reasoning Complex Event Processing RECOMMANDATIONS Continuous Querying Domain Ontology 14 / 20

16 Contribution Incremental Reasoning : Slider Complex Event Processing : IntelSCEP, IntelSPM Continuous Querying : IntelCQuery 15 / 20

17 Slider Raisonneur incrémental Gère des flux de données en entrée Générique et adaptable Architecture sous forme de flux Conçu pour le passage à l échelle 16 / 20

18 IntelSCEP Modèle d événement basé sur des graphes RDF Fusion des informations de contexte Processus de requêtage distribué Automates sémantiques IntelSPM Pattern Matching sur les données entrantes et historiques temporelle et géographique Séquençage, Négation, calcul de fermeture de Kleene 17 / 20

19 IntelCQuery Extension de SPARQL 1.1 Automates sémantiques continus Opérateurs sur des fenêtres historiques et temporelles 18 / 20

20 Social Networks Domain Ontology TRIPLE STORE Incremental Reasoning RECOMMANDATIONS 3 Content Complex Event Processing Events Users Continuous Querying Information Sources 19 / 20

21 Merci de votre attention 20 / 20

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