Ecole d'ingénieur et centre de recherche en télécommunications

Xueliang LIU

Xueliang LIU
Xueliang LIU
Eurecom - Communications Multimédia 
Doctorant ( 2009 - 2012)
Alumni EURECOM

Thèse

Fouille d?informations multimédia partagées orienté événements

Responsable(s)

 

 

Au cours des dernières années, nous avons pu assister à une croissance rapide de la quantité d’information multimédia disponible via les médias sociaux en ligne. La croissance exponentielle des données des médias sociaux a mis en avant un besoin de technologies efficaces, fiables et capables de passer à l’échelle afin de pouvoir les gérer et les indexer. La notion d’"évènement" est une des clés majeures permettant de se remémorer des souvenirs. La valeur mémorielle d’un évènement le rend des plus utiles lorsqu’il s’agit d’organiser des données. Avec le développement du Web 2.0, beaucoup de sites de partage d’information au sujet d’évènements font leur apparition sur internet, et une grande variété d’évènements sont programmés et décrits par plusieurs services et réseaux sociaux en ligne. L’étude des relations entre medias sociaux et évènements pourrait tirer parti des connaissances liées au domaine des évènements et des ontologies afin de formuler les problèmes soulevés ; l’exploitation des caractéristiques multimodales peut aussi permettre d’explorer les caractéristiques en profondeur, et ainsi de gagner en performance par rapport à d’autres méthodes. Dans cette thèse, nous étudions le problème de l’extraction de connaissances quant aux relations entre évènements et données des réseaux sociaux. Trois problèmes sont au centre de notre analyse. Le premier problème porte sur l’enrichissement visuel des évènements : notre recherche vise à comprendre comment utiliser les médias sociaux pour illustrer des évènements. Le deuxième problème, la découverte d’évènement, se concentre sur la découverte de caractéristiques dans les évènements à partir des flux d’informations provenant des médias sociaux. Nous proposons d’utiliser la détection de niveaux et des méthodes de détection de sujet pour découvrir des évènements grâce aux annotations spatiales et temporelles présentes dans les médias sociaux. Le troisième problème concerne la modélisation visuelle des évènements, dont la problématique est de rassembler de façon automatique des échantillons d’apprentissage, afin de mettre en œuvre une représentation visuelle des évènements. La solution proposée consiste à rassembler des exemples à la fois positifs et négatifs ; de même, elle est dérivée de l’analyse du contexte des médias sociaux. Grâce aux approches proposées dans cette thèse, la relation intrinsèque entre les médias sociaux et les évènements est étudiée en profondeur, ce qui nous fournit un moyen d’explorer et d’organiser les medias en ligne de manière efficace.