Le présent travail prend son importance dans l’application des mesures de similarités sémantiques à l’adaptation dynamique de services en informatique diffuse. Ainsi, plusieurs contributions vont ressortir à la fin de ce travail à savoir :
1. Définition des contextes de référence, applications des similarités contextuelles entre contexte courant et contexte de référence pour offrir des services à un utilisateur et amélioration du cycle de raisonnement par cas ou Case Based Reasoning (CBR) par l’introduction du contexte;
2. Proposition d’une pondération des variables contextuelles de type catégoriques ; 3. Amélioration de la mesure de similarité de Wu et Palmer entre taxonomies; 4. Connaissance de l’activité d’un utilisateur à partir des capteurs du smartphone;
5. Prédiction de la localisation future d’un utilisateur à partir des informations contextuelles accessibles et du clustering spatio-temporel des données GPS et effet du bruit dans la prédiction.
0.5.1 Définition du contexte de référence
Un contexte de référence ou de base est un contexte dont les informations contextuelles (environnementale, utilisateur, système) qui le décrivent ainsi que les services à fournir à l’utilisateur ou au système sont prédéfinies. Dans plusieurs travaux le contexte de référence est l’équivalent de « Situation » qui est une interprétation sémantique d’un niveau supérieure du contexte (S. Dobson et al., 2006).
Le choix de ces contextes de référence dépendra des points suivants :
1. La probabilité P d’occurrence d’un contexte particulier dans une durée prédéterminée, (plus P est grand plus le contexte est candidat pour être considéré comme contexte de référence);
2. Les contextes de références doivent être assez dissimilaires pour que les services fournis à l’utilisateur soient de natures différentes (un seuil minimal de similarité sémantique S doit être déterminé);
3. Les contextes de référence ne doivent pas être choisis par rapport à l’état mental (heureux, triste,..) ou physique (soif, faim, fatigue,….) de l’utilisateur parce qu’ils changent souvent et ne peuvent être capturés avec précision.
0.5.2 Mesure de similarité entre un contexte courant et un contexte de référence
L’hétérogénéité des informations/variables contextuelles, impose l’application d’une série de mesures de similarités sémantiques partielles, qui se fait entre variables du même genre. La mesure de similarité globale entre le contexte courant et les contextes de référence sera la somme pondérée de ces mesures de similarités partielles.
Soient les deux contextes (Contexte de référence) et (Contexte courant), définis par n variables scalaires/vectorielles et m variables catégoriques:
Où : Vrs et Vrc sont respectivement une variable scalaire/vectorielle et une variable catégorique du contexte de référence. Vs et Vc sont respectivement une variable scalaire/vectorielle et une variable catégorique du contexte courant.
Partant de l’Hypothèse « Deux contextes sont similaires si les variables contextuelles du
même genre qui les caractérisent sont similaires », déterminer la similarité entre ces deux
contextes revient donc à déterminer la similarité entre les variables du même genre des deux contextes. La similarité sémantique entre les variables contextuelles des deux contextes est :
( , ) = 1 si localisation est la même ∑ ( , ) ∑ ( , ) ∑ ∑ sinon (0.2)
Où : ( , ) est la similarité sémantique entre la variable scalaire/vectorielle du contexte de référence et la variable scalaire/vectorielle du contexte courant .
( , ) est la similarité sémantique entre la variable catégorique du contexte de référence et la variable catégorique du contexte courant .
ws : Poids de la variable scalaire/vectorielle. wc : Poids de la variable catégorique.
∑
= 1 , ∑
c = 1,
( , ) ∈ [0,1] (0.3)0.5.3 Application des mesures de similarité à l’adaptation dynamique de services
L’application des mesures de la similarité sémantique dans le domaine de l’informatique diffuse n’est pas très répandue malgré leur développement dans les modèles ontologiques et leurs applications dans plusieurs autres domaines.
Dans le présent travail, les mesures de similarités sémantiques sont introduites comme outil d’aide à la décision afin de proposer le service pertinent à un contexte particulier (Figure 0.2).
Figure 0.2 Processus d’adaptation par mesure de similarités sémantiques.
0.5.4 Proposition d’une pondération des informations contextuelles de type catégoriques
Dans la littérature, la pondération des variables de type catégorique est inversement proportionnelle au nombre de ces variables (Overlap measure, Eskin measure, IOF, OF, Smirnov, Gambaryan,…). Cette pondération est ainsi identique à toutes les variables catégoriques et ne peut identifier la contribution de chaque variable dans la mesure de la similarité sémantique. Nous proposons une pondération qui montre la contribution de chaque variable de type catégorique dans la caractérisation du contexte de référence.
0.5.5 Amélioration de la mesure de similarité de Wu et Palmer entre taxonomies
Les mesures de similarité sémantiques appliquées aux ontologies dans leur majorité ont des avantages et des inconvénients et dépendent toujours de la topologie de l’ontologie et de la conception du concepteur. Nous avons choisi une mesure de similarité sémantique simple appliquée aux ontologies et qui peut être employée sur des équipements avec ressources limitées (la mesure de Wu et Palmer) que nous avons modifiée afin que la similarité de deux concepts dans la même hiérarchie ne puisse pas être plus petite que deux concepts appartenant à différentes hiérarchies.
0.5.6 Reconnaissance de l’activité d’un utilisateur à partir des capteurs d’un dispositif électronique (smartphone)
La reconnaissance de l’activité physique d’un utilisateur de smartphone (marcher, courir, assis, debout, monter des escaliers, descendre des escaliers) est en générale faite à partir de ses capteurs inertiels (accéléromètre, gyroscope, magnétomètre) et l’extraction des caractéristiques fréquentielles et statistiques de ses signaux (FFT, Peak, médiane, SD,…). Nous avons montré qu’il est possible de faire la reconnaissance de l’activité physique à partir de l’accéléromètre seulement et des caractéristiques -mean, standard deviation (SD) et variance (VAR).
0.5.7 Prédiction de la localisation
Prédire la localisation future d’un utilisateur à partir des informations contextuelles accessibles par GPS (localisation courante, temps, jour de la semaine et vitesse de déplacement) et du clustering spatio-temporel DBSCAN des données GPS et effet du bruit dans la prédiction.