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Carnet de bonnes adresses (entre amis) Estelle Delpech Directrice scientifique Journ ´ ee Big Data Universit ´ e Paul Sabatier 8 octobre 2013

Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

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DESCRIPTION

Présentation effectuée lors de la Journée de rencontre BIG DATA organisée par l'Université de Toulouse (2013), Toulouse, France. Instiution : Nomao

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Page 1: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Carnet de bonnes adresses (entre amis)

Estelle DelpechDirectrice scientifique

Journee Big DataUniversite Paul Sabatier

8 octobre 2013

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Plan

1. Nomao : carnet de bonnes adresses (entre amis)

2. Big data @ nomao

3. Travaux en cours

Page 3: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Nomaocarnet de bonnes adresses (entre amis)

www.nomao.com

4 Application Web et mobile4 Trouver, garder et echanger des

bonnes adresses (restaurants, bars,shopping, medecins...)

4 Recherche de lieux personnalisee :recommandation, geolocalisation

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Page 4: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Application Web

4 Utilisateur non connecte :e-reputation

4 Utilisateur connecte (FB) :recommandation

– lieux qui correspondant a tesgouts

– lieux recommandes par tesamis

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Page 5: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Application mobile

4 E-reputation4 Recommandation4 Recherche geolocalisee4 Realite augmentee

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L’entreprise Nomao

2007 creation2010 acquisition par le

groupe Ebuzzing2012 3 M visites / jour

4 Toulouse / Paris / Evreux /Nantes / Chartres...

4 10 salarie-e-s4 Revenus : mise en relation

surtaxee

⇒ ECML, EGC, TALN, INFORSID, VSST, ICEIS, IEEE TNNLS ...⇒ http://www.nomao.com/labs

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Plan

1. Nomao : carnet de bonnes adresses (entre amis)

2. Big data @ nomao

3. Travaux en cours

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Big data @ nomao

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Page 9: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Big data @ nomao

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Big data @ nomao

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Big data @ nomao

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Construction de l’index de lieux

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Construction de l’index de lieux

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Donnees extraites

SOURCE 1

NOM : Les Caves de La MarechaleDESCRIPTEURS : restaurantADRESSE :[

rue :ville : Toulouse

]COMMENTAIRES :[

note : 4texte : ”Mange hier soir avec...”

]

SOURCE 2

NOM : Caves de La Marechale SARLDESCRIPTEURS : francaisADRESSE :[

rue : Rue Jules Chalandeville : Toulouse

]COMMENTAIRES :[

note : 2texte : ”Pas vraiment apprecie...”

]

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Donnees integrees

LIEU #5237890NOM : Les Caves de La MarechaleDESCRIPTEURS : restaurant, francais

ADRESSE :

[rue : Rue Jules Chalandeville : Toulouse

]COMMENTAIRES :

[note : 4, texte : ”Mange hier soir avec...”note : 2, texte : ”Pas vraiment apprecie...”

]

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Donnees analysees

LIEU #5237890

NOM : Les Caves de La MarechaleDESCRIPTEURS : restaurant, francaisCATEGORIE : manger > restaurant > europeen > francais

ADRESSE :

[rue : Rue Jules Chalandeville : Toulouse

]METRO :

[station : Capitole,distance : 304mstation : Esquirol,distance : 192m

]COMMENTAIRES :

[note : 4, texte : ”Mange hier soir avec...”note : 2, texte : ”Pas vraiment apprecie...”

]ASPECTS POSITIFS :

[SERVICE : super accueil, personnel avenantPLATS : gratin dauphinois delicieux

]E-REPUTATION : 79%

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Contenu genere

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Recommandation de lieux

E-reputation analyse d’opinion + notesAffinite lieu ↔utilisateur

4 filtrage collaboratif : lieu aime par despersonnes aimant les memes lieux quel’utilisateur

4 profiling descriptif : lieu presentant les memescaracteristiques que les lieux aimes parl’utilisateur

Recommandation sociale lieu aime par les amis de l’utilisateur

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Recommandation de lieux

E-reputation analyse d’opinion + notes

Affinite lieu ↔utilisateur

4 filtrage collaboratif : lieu aime par despersonnes aimant les memes lieux quel’utilisateur

4 profiling descriptif : lieu presentant les memescaracteristiques que les lieux aimes parl’utilisateur

Recommandation sociale lieu aime par les amis de l’utilisateur

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Recommandation de lieux

E-reputation analyse d’opinion + notesAffinite lieu ↔utilisateur

4 filtrage collaboratif : lieu aime par despersonnes aimant les memes lieux quel’utilisateur

4 profiling descriptif : lieu presentant les memescaracteristiques que les lieux aimes parl’utilisateur

Recommandation sociale lieu aime par les amis de l’utilisateur

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Recommandation de lieux

E-reputation analyse d’opinion + notesAffinite lieu ↔utilisateur

4 filtrage collaboratif : lieu aime par despersonnes aimant les memes lieux quel’utilisateur

4 profiling descriptif : lieu presentant les memescaracteristiques que les lieux aimes parl’utilisateur

Recommandation sociale lieu aime par les amis de l’utilisateur

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Recommandation de lieux

E-reputation analyse d’opinion + notesAffinite lieu ↔utilisateur

4 filtrage collaboratif : lieu aime par despersonnes aimant les memes lieux quel’utilisateur

4 profiling descriptif : lieu presentant les memescaracteristiques que les lieux aimes parl’utilisateur

Recommandation sociale lieu aime par les amis de l’utilisateur

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Page 23: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Recommandation de lieux

E-reputation analyse d’opinion + notesAffinite lieu ↔utilisateur

4 filtrage collaboratif : lieu aime par despersonnes aimant les memes lieux quel’utilisateur

4 profiling descriptif : lieu presentant les memescaracteristiques que les lieux aimes parl’utilisateur

Recommandation sociale lieu aime par les amis de l’utilisateur

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Recherche et ranking

Ranking base sur plusieurs criteres :

4 Similarite requete ↔ lieu4 Proximite geographique4 Qualite du contenu4 E-reputation4 Affinite lieu ↔utilisateur4 Recommandation sociale

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Recherche et ranking

Ranking base sur plusieurs criteres :

4 Similarite requete ↔ lieu4 Proximite geographique4 Qualite du contenu4 E-reputation4 Affinite lieu ↔utilisateur4 Recommandation sociale

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Page 26: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Recherche et ranking

Ranking base sur plusieurs criteres :4 Similarite requete ↔ lieu

4 Proximite geographique4 Qualite du contenu4 E-reputation4 Affinite lieu ↔utilisateur4 Recommandation sociale

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Page 27: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Recherche et ranking

Ranking base sur plusieurs criteres :4 Similarite requete ↔ lieu4 Proximite geographique

4 Qualite du contenu4 E-reputation4 Affinite lieu ↔utilisateur4 Recommandation sociale

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Page 28: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Recherche et ranking

Ranking base sur plusieurs criteres :4 Similarite requete ↔ lieu4 Proximite geographique4 Qualite du contenu

4 E-reputation4 Affinite lieu ↔utilisateur4 Recommandation sociale

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Page 29: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Recherche et ranking

Ranking base sur plusieurs criteres :4 Similarite requete ↔ lieu4 Proximite geographique4 Qualite du contenu4 E-reputation

4 Affinite lieu ↔utilisateur4 Recommandation sociale

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Page 30: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Recherche et ranking

Ranking base sur plusieurs criteres :4 Similarite requete ↔ lieu4 Proximite geographique4 Qualite du contenu4 E-reputation4 Affinite lieu ↔utilisateur

4 Recommandation sociale

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Page 31: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Recherche et ranking

Ranking base sur plusieurs criteres :4 Similarite requete ↔ lieu4 Proximite geographique4 Qualite du contenu4 E-reputation4 Affinite lieu ↔utilisateur4 Recommandation sociale

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Plan

1. Nomao : carnet de bonnes adresses (entre amis)

2. Big data @ nomao

3. Travaux en cours

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Travaux en cours

Learning-to-rank modele de ranking appris automatiquementa partir des clics utilisateurs

Fusion de donneessource A → 05.61.23.89.88source B → 05.62.48.33.90no final →?

Text mining Nom, adresse, telephone, descripteurs, photos,menus extraits automatiquement des sites Web decommerces locaux

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Travaux en cours

Learning-to-rank modele de ranking appris automatiquementa partir des clics utilisateurs

Fusion de donneessource A → 05.61.23.89.88source B → 05.62.48.33.90no final →?

Text mining Nom, adresse, telephone, descripteurs, photos,menus extraits automatiquement des sites Web decommerces locaux

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Page 35: Nomao: carnet de bonnes adresses (entre amis)

Travaux en cours

Learning-to-rank modele de ranking appris automatiquementa partir des clics utilisateurs

Fusion de donneessource A → 05.61.23.89.88source B → 05.62.48.33.90no final →?

Text mining Nom, adresse, telephone, descripteurs, photos,menus extraits automatiquement des sites Web decommerces locaux

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Travaux en cours

Learning-to-rank modele de ranking appris automatiquementa partir des clics utilisateurs

Fusion de donneessource A → 05.61.23.89.88source B → 05.62.48.33.90no final →?

Text mining Nom, adresse, telephone, descripteurs, photos,menus extraits automatiquement des sites Web decommerces locaux

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