Equipe de recherche : LORIA - Knowledge Information and Web Intelligence

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Description :

Notre objectif est d'améliorer la qualité du service rendu par un système informatique (comme par exemple un intranet d'entreprise, une bibliothèque numérique en ligne, un portail d'informations, le web, ...) à un utilisateur identifié ou non. Dans ce cadre, nos recherches s'articulent autour des thèmes suivants :
Comportement par apprentissage par renforcement collectif et décentralisé
AVEC
Décision dans l'incertain
Modèles statistiques (n-grammes, triggers)
Modèles stochastiques (MDP)
Modèles graphiques (réseaux bayésiens)
Modèles à base de grammaires (grammaires d'arbres)
POUR
Modéliser le comportement des utilisateurs en interaction avec un service
Personnaliser l'accès à l'information multimédia dans des bases hétérogènes
Déterminer la satisfaction de l'utilisateur
EN COLLABORATION AVEC
INIST, Crédit Agricole S.A. (Projet PERCAL), Technoscope (Projet PIGIST), Alcatel, Supélec Metz, Université Nancy 2, Université de Besançon, Université d'Ahmerst (Massachussets), Université de Linkoping (Suède), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)

Positionnement e-éducation :

Nom du laboratoire :

URL publication :

Secteur scientifique :

Institution de rattachement :

Niveau(x) d'enseignements concerné(s) :

Projet(s) :
- Online Presence for Learning
- Production Collaborative de Connaissances et eLearning : une approche par wikis sociaux sémantiques
- e-insertion : ou comment le numérique vient en appui des stratégies d’insertion des étudiants
- Apprentissage et identité Numérique
- e-Portfolio for Human Resource