Mesures de Similarité pour Comparer des Épisodes dans les Traces Modélisées

Raafat Zarka 1 Amélie Cordier 1 Elod Egyed-Zsigmond 2 Luc Lamontagne Alain Mille 1
1 SILEX - Supporting Interaction and Learning by Experience
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
2 DRIM - Distribution, Recherche d'Information et Mobilité
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Cet article rend compte d'une mesure de similarité pour comparer des épisodes de traces modélisées. Une trace modélisée est un enregistrement structuré d'observations capturées à partir des interactions avec les utilisateurs d'un système informatique. Un épisode est une sous-partie de la trace modélisée, décrivant une tâche particulière exécutée par l'utilisateur. Notre méthode se base sur la définition de la mesure de similarité pour comparer des éléments d'épisodes. Combiné avec l'implementation de l'algorithme de Smith-Waterman pour la comparaison des épisodes. Cet algorithme est à la fois précis en termes de séquence temporelle et tolérante au bruit trouvés généralement dans les traces que nous traitons. Nos évaluations montrent que notre approche offre une qualité tout à fait satisfaisante de comparaison et en temps de réponse. Nous illustrons son utilisation dans le cadre d'une application de recommandation de séquences de vidéo.
Document type :
Conference papers
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Contributor : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Submitted on : Wednesday, June 29, 2016 - 3:48:24 PM
Last modification on : Friday, January 11, 2019 - 5:09:21 PM

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  • HAL Id : hal-01339193, version 1

Citation

Raafat Zarka, Amélie Cordier, Elod Egyed-Zsigmond, Luc Lamontagne, Alain Mille. Mesures de Similarité pour Comparer des Épisodes dans les Traces Modélisées. 11èmes Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA 2013), Jul 2013, Lille, France, France. pp.1-15. ⟨hal-01339193⟩

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