Système de Recommandation Sémantique pour Ressources Éducatives
Description du Projet
Ce projet propose un système de recommandation hybride pour les plateformes d’e-learning, combinant le filtrage collaboratif et une modélisation sémantique des ressources pédagogiques basée sur des ontologies OWL/RDF.
L’objectif est de surmonter les limitations classiques des systèmes de recommandation (problème de démarrage à froid, sparsité des matrices) en enrichissant les profils utilisateurs et les descriptions de ressources avec des représentations sémantiques formelles.
Objectifs
- Modéliser les profils apprenants et les ressources pédagogiques via des ontologies OWL
- Concevoir un algorithme de filtrage collaboratif amélioré basé sur les préférences opposées des voisins
- Réduire le problème de démarrage à froid grâce à l’inférence sémantique
- Améliorer la pertinence et la diversité des recommandations
Approche Technique
Modélisation ontologique
- Ontologie des domaines de connaissances (OWL/RDF)
- Représentation sémantique des styles d’apprentissage et des compétences
- Requêtes SPARQL pour l’inférence et la recherche de ressources similaires
Filtrage collaboratif amélioré
- Calcul de similarité étendu (cosinus, Pearson, Jaccard sémantique)
- Algorithme innovant basé sur les préférences des voisins opposés pour améliorer la diversité
- Pondération hybride : score collaboratif + score sémantique
Architecture du système
- Interface de recommandation REST API
- Base de connaissances persistante (Apache Jena TDB)
- Interface utilisateur web (Java EE / JSF)
Technologies Utilisées
| Catégorie | Outils |
|---|---|
| Semantic Web | OWL, RDF, SPARQL, Protégé |
| Moteur d’inférence | Apache Jena, Pellet Reasoner |
| Backend | Java EE, JSF, Hibernate |
| Base de données | MySQL, Jena TDB |
| Machine Learning | Python, Scikit-learn |
Publications Associées
- El Fazziki A., El Aissaoui O., El Madani El Alami Y., Benbrahim M., El Allioui Y. — A Novel Collaborative Filtering Approach Based on Opposite Neighbors’ Preferences. In: Embedded Systems and Artificial Intelligence, Springer AISC vol. 1076, 2020.
- El Aissaoui O. et al., El Allioui Y. — Mining Learners’ Behaviors: An Approach Based on Educational Data Mining Techniques. In: Embedded Systems and Artificial Intelligence, Springer AISC vol. 1076, 2020.