Ollagnier Anaïs

Ollagnier Anaïs

Docteur en Informatique

Je suis actuellement ATER au sein de l'École d'ingénieurs Polytech Marseille. En 2017, j'ai obtenu mon doctorat en informatique que j'ai effectué effectué sous la direction de Mr Bellot Patrice et Mr Fournier Sébastien au sein du Laboratoire des sciences de l'information et des systèmes (LSIS) à Marseille. Mes recherches dans le cadre de ma thèse à l'Université d’Aix-Marseille se sont orientées vers la recherche d’information, et plus précisément vers la réalisation d’un système de recommandation de lectures.

Cette thèse a bénéficié d’une aide de l'État gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du programme Investissements d’avenir dans le cadre des projets EquipEx DILOH (ANR-11-EQPX-0013).

À l'issue des travaux réalisés dans le cadre de ma thèse, je poursuis mes activités de recherche en m’orientant plus particulièrement sur l'intégration d’autres types de liens lors de la recommandation. Actuellement, je m’intéresse tout particulièrement à la modélisation des données issues de la plateforme OpenEdition sous la forme d'un graphe afin d'exploiter des algorithmes dédiés au parcours de ce dernier. L'objectif de mes travaux futurs s'oriente sur les graphes de recommandation au sein desquels je compte mettre en avant l’emploi des interactions bénéfiques entre la RI et la bibliométrie.

Ollagnier Anaïs

Profil Linkedin

@ollagnierA

Twitter

Thèse

    Texte intégral

  • Résumé

    Au cours des dernières années, le Web a connu une énorme croissance en matière de contenus et d'utilisateurs. Ce phénomène a entraîné des problèmes liés à la surcharge d'information face à laquelle les utilisateurs ont des difficultés à trouver les bonnes informations. Des systèmes de recommandation ont été développés pour résoudre ce problème afin de guider les utilisateurs dans ce flux d'informations. Les approches de recommandation se sont multipliées et ont été mises en œuvre avec succès, notamment au travers d’approches telles que le filtrage collaboratif. Cependant, il existe encore des défis et des limites qui offrent des opportunités pour de nouvelles recherches. Parmi ces défis, la conception de systèmes de recommandation de lectures est devenue un axe de recherche en pleine expansion suite à l’apparition des bibliothèques numériques.
    Traditionnellement, les bibliothèques jouent un rôle passif dans l’interaction avec les utilisateurs et ce, faute d’outils efficaces de recherche et de recommandation. Dans ce manuscrit, nous nous sommes donc penchés sur la création d’un système de recommandation de lectures au travers duquel nous tentons d’exploiter les possibilités du numérique en matière d’accès à l’information scientifique. Nos objectifs portent sur :

    • améliorer la compréhension des besoins utilisateurs exprimés au sein des requêtes en langage naturel de recherches de livres, articles et billets. Ces travaux nécessiteront de mettre en place des procédés capables d'exploiter la structuration des ouvrages et leur dimension;
    • pallier l'absence d'hyperliens explicites entre ouvrages et articles de revues par la détection et l'analyse automatique des références bibliographiques afin de proposer des hyperliens. Ce travail nécessitera d'établir des procédés permettant de rendre compte de la grande variété de la composition et de la structuration des références bibliographiques présentes souvent de façon incomplète et sans homogénéité de style, dans le corps du texte et dans les notes;
    • parvenir à un système de recommandation de lectures s'appuyant sur des données textuelles permettant de fournir une liste de recommandations personnalisées aux utilisateurs actifs, à l'image des systèmes exploitant des profils utilisateurs.
    Abstract

    In the recent years, the Web has undergone a tremendous growth regarding both content and users. This has lead to an information overload problem in which people are finding it increasingly difficult to locate the right information at the right time. Recommender systems have been developed to address this problem, by guiding users through the big ocean of information. The recommendation approaches have multiplied and have been successfully implemented, particularly through approaches such as collaborative filtering. However, there are still challenges and limitations that offer opportunities for new researches. Among these challenges, the design of reading recommendation systems has become a new expanding research focus following the emergence of digital libraries.
    Traditionally, libraries play a passive role in interaction with users due to the lack of effective search and recommendation tools. In this manuscript, we will study the creation of a reading recommendation system in which we'll try to exploit the possibilities of digital access to scientific information. Our objectives are:

    • to improve the understanding of users needs expressed in natural language search queries for books, articles and tickets. This work will require the establishment of processes capable of exploiting the structures of data and their dimension;
    • to compensate the absence of explicit hyperlinks between books and journal articles by automatically detecting and analyzing bibliographic references, and then to propose hyperlinks. This work will require the establishment of methods to heed the wide variety of bibliographic references, often incomplete and without homogeneity of style, in the body of the text and in the notes;
    • to achieve a reading recommendation system based on textual data to provide a customized recommendation list to active users, similar to systems already used by users profiles.

Publications

  • Revue francophone
    2015H-index 4

    - Ollagnier Anaïs, Fournier Sébastien, Bellot Patrice. Analyse en dépendance et classification de requêtes en langue naturelle. Application à la recommandation de livres. Dans : Traitement Automatique des Langues, volume 56(3) (2015). PDF

  • Conférences internationales
    2016

    Ollagnier Anaïs, Fournier Sébastien, Bellot Patrice. A Supervised Approach for Detecting Allusive Bibliographical References in Scholarly Publications. Dans : ACM WIMS Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS), Nîmes, France (2016). PDF

    2016H-index 5: 14.00

    Ollagnier Anaïs, Fournier Sébastien, Bellot Patrice. Linking Task : Identifying authors and book titles in verbose queries. Dans : Conference on Multilingual and Multimodal Information Access Evaluation (CLEF), Évora, Portugal (2016). PDF

    2015H-index : 0.82 Rank : C

    Benkoussas Chahinez, Bellot Patrice, Ollagnier Anaïs. The Impact of Linked Documents and Graph Analysis on Information Retrieval Methods for Book Recommendation. Dans : IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), Singapore (2015). PDF

    2016H-index 5: 14.00

    Benkoussas Chahinez, Ollagnier Anaïs, Bellot Patrice. Book Recommendation Using Information Retrieval Methods and Graph Analysis. Dans : Conference on Multilingual and Multimodal Information Access Evaluation (CLEF 2015), Toulouse, France (2015). PDF

    2016H-index 5: 14.00

    Benkoussas Chahinez, Hamdan Hussam, Albitar Shereen, Ollagnier Anaïs, Bellot Patrice. Collaborative Filtering for Book Recommendation. Dans : Conference on Multilingual and Multimodal Information Access Evaluation (CLEF 2014), Sheffield, Angleterre (2014). PDF

  • Conférences nationales
    2016H-index 3

    Ollagnier Anaïs, Fournier Sébastien, Bellot Patrice. Cascade de CRFs et SVM pour la détection de références bibliographiques diffuses dans les articles scientifiques. Dans : Conférence francophone en Recherche d’Information et Applications (CORIA), Toulouse, France (2016). PDF

    2014

    Ollagnier Anaïs, Fournier Sébastien, Bellot Patrice, Béchet Frédéric. Impact de la nature et de la taille des corpus d’apprentissage sur les performances dans la détection automatique des entités nommées. Dans : JEP-TALN-RECITAL Conférence sur Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Marseille, France (2014). PDF

  • Article soumis
    2017

    Ollagnier Anaïs, Fournier Sébastien, Bellot Patrice, Young-Min Kim. Analysis of Feature Influence on Automated Citation Extraction. International Journal on Digital Libraries -JASIST - Journal of the Association for Information Science and Technology (2017).

Enseignements

Voici la liste de mes enseignements pour l'année 2017. Tous les cours sont disponibles via la plateforme Amétice

  • - Développement Web

    • HTML
    • CSS
    • JavaScript

    - Introduction à l'informatique

    • Excel
    • VBA
    • Base de données

    - Programmation et analyse de données

    - Programmation et langage C

    - Programmation et langage Java

Mon Adresse Professionnelle

Domaine Universitaire de Saint-Jérôme

Batiment Polytech

Avenue Escadrille Normandie-Niemen

13397 MARSEILLE CEDEX 20

Numéro

04-91-05-60-28

About Me

I love to work, so don't be shy, i am just an email away.