Tagging collaboratif et filtrage de tags à base de profil utilisateur.

Abstract

Le ‘Tagging collaboratif’ ne cesse de gagner une popularité sur le web 2.0, cette nouvelle génération du web qui fait de l’utilisateur un lecteur-rédacteur. Le ‘Tagging’ est un des moyens permettant à l’utilisateur de s’exprimer librement via des ajouts d’étiquettes appelées ‘Tags’ à des ressources partagées. L’un des problèmes rencontrés dans les systèmes du Tagging actuels est la définition des tags les plus appropriés pour une ressource. Les tags sont généralement classés par ordre de popularité tel que del-icio-us. Or la popularité du tag ne reflète pas toujours son importance et sa représentativité vis-à-vis de la ressource à laquelle il est associé. Partant des hypothèses qu’un même tag pour une ressource peut prendre des significations différentes selon les utilisateurs, et un tag issu d’un utilisateur connaisseur serait plus important qu’un tag issu d’un utilisateur novice, nous proposons une approche de pondération des tags d’une ressource à base du profil utilisateur. Pour ceci nous définissons un modèle utilisateur permettant son intégration dans le calcul du poids d’un tag ainsi qu’une formule de calcul de ce dernier à base de trois facteurs concernant l’utilisateur à savoir, le degré de rapprochement entre ses centres d’intérêts et le domaine de la ressource, son expertise et son estimation personnelle vis-à-vis des tags qu’il associe à la ressource. Un descripteur de ressource contenant les meilleurs tags est ainsi créé.