Séminaire Zenith : Didier Parigot “Une fabrique logicielle pour la construction automatique de réseaux sociaux dédiés” 15 mars 2016

Une fabrique logicielle pour la construction automatique de réseaux sociaux dédiés

Didier Parigot, Benjamin Billet et David Fernandez

Mardi 15 mars à 15h, Bâtiment 4, salle des séminaires

En partenariat avec la startup BEEPEERS (http://www.beepeers.com/), nous concevons une fabrique logicielle pour le développement rapide de réseaux sociaux spécialisés (RSS), à destination de communautés ciblées (p. ex. fédérées autour d’un évènement ou d’une activité sportive). Du fait de la diversité de ces communautés en matière de vocabulaire et d’interaction, cette fabrique a pour objectif de construire rapidement et simplement de nouveaux réseaux dédiés. Cette fabrique opère par spécialisation d’un réseau social générique, à l’aide de mécanismes de sous-typage et de configuration des comportements, sans qu’il soit nécessaire de réaliser un nouveau travail de développement.

Cette plateforme exploite les bases de données graphe (BDG), de façon à implémenter efficacement des RSS manipulant des données connectées (p. ex. liste d’amis, de publications ou d’activités). Par exemple, le typage et de sous-typage des sommets et des arcs est requis pour faciliter la réutilisation des modèles de données, tout comme la recherche de motifs dans le voisinage d’un sommet (p. ex. les amis en communs).

Cependant, les BDG destinées au monde industriel ne répondent pas à ces besoins, ou partiellement. Pour résoudre ce problème, nous introduisons une couche logicielle permettant d’abstraire les BDG existantes et de fournir les fonctionnalités nécessaires pour le développement rapide de RSS. En pratique, cette couche logicielle permet à BEEPEERS de développer rapidement de nouveaux RSS à la demande, par simple configuration des schémas et des requêtes à appliquer sur la BDG. De plus, certains traitements complexes d’analyse de données requièrent une spécialisation plus fine que la simple réécriture de motifs. C’est notamment le cas pour les composants logiciels chargés de recommander du contenu aux utilisateurs.

Pour la réalisation de telles analyses, nous avons conçu un langage de Workflow qui permet de décrire très simplement (description en XML) les algorithmes classiques de recommandation sur des données représentées sous la forme d’un graphe. Notre modèle permet une exécution en parallèle et en flux continue (en pipeline).

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