Annotation et recherche contextuelle des documents multimédias

Ou comment pourrait-on profiter du contexte et des réseaux sociaux pour avoir une annotation riche et personnalisée?

L’objectif de ce travail est d’instrumentaliser des moyens, centrés utilisateur, de représentation, d’acquisition, d’enrichissement et d’exploitation des métadonnées décrivant des documents multimédias socio-personnels.

Pour cela, nous avons proposé un modèle d’annotation, appelé SeMAT avec une vision originale du contexte.

Nous avons proposé d’utiliser des ressources sémantiques externes telles que GeoNames pour enrichir les annotations partant des éléments de contexte capturés.

Afin d’accentuer l’aspect sémantique des annotations, nous avons modélisé la notion de profil social avec des outils du web sémantique en focalisant sur la notion de liens sociaux et un mécanisme de raisonnement permettant d’inférer de nouveaux liens sociaux non explicités.

Le modèle proposé, appelé SocialSphere, construit un moyen de personnalisation des annotations suivant la personne qui consulte les documents.

Enfin, pour résoudre le problème d’appariement, nous l'avons ramené à l’isomorphisme de sous-graphe partiel.

Nous avons proposé un algorithme, appelé h-Pruning, permettant de faire une correspondance rapprochée entre les nœuds des deux graphes : motif (représentant la requête) et social.