Nous proposons dans ce travail d'analyser le comportement des utilisateurs exploitant des données vidéo. Notre objectif est de contribuer à comprendre pourquoi et comment chacune des séquences vidéo est visionnée par les utilisateurs. Pour cela, nous présentons une approche qui combine usage intra-vidéo et usage inter-vidéo. Au niveau intra-vidéo, nous définissons le visionnage d'une vidéo comme unité de comportement. Au niveau inter-vidéo, nous introduisons la session (enchaînement des vidéos visionnées) comme unité de comportement. Un comportement intra-vidéo est modélisé par un modèle de Markov construit en utilisant les différentes actions réalisées lors des vision nages que nous regroupons à l'aide d'une nouvelle méthode de regroupement (K-models). Cette méthode est dérivée de la technique des K-moyennes adaptée à l'utilisation de modèles. Nous caractérisons ainsi plusieurs comportements type qui permettent d'estimer quelle fut l'utilité ou d'une séquence vidéo lors d'une session. Un comportement inter-vidéo est modélisé par une session. Cette session est une séquence ordonnée des vision nages des séquences vidéo. Pour regrouper ces sessions, nous proposons une technique de regroupement hiérarchique qui présente la particularité de traiter des classes représentées par plusieurs sous-séquences enrichies par les comportements intra-vidéo. Les résultats obtenus sur des ensembles de test permettent d'identifier les comportements observés et d'en tirer des suppositions sur la pertinence des vidéos. Nous proposons également un modèle d'intégration dans un moteur de recherche permettant de détecter les erreurs d'indexation et de proposer des recherches alternatives. / Our work proposes to analyze users' behavior using video data. Our objective is to contribute understanding how and why users view each video sequence. We present an approach combining intra-video and inter-video behavior analysis. The intra-video level represents the viewing of a video sequence. The inter-video level represents the sessions (linkage between videos viewed by users). An intra-video behavior is defined by a Markov model built using the actions performed during viewings. We cluster these behavior with a new method derived from K-Means adapted to the use of Models (K-Models). We then characteriz several typical behaviors that allows to estimate the level of interest of each video. An inter-video behavior is defined by a session. This session is an ordered sequence of viewings performed by the users. ln order to cluster these sessions, we propose a hierarchical technique, representing clusters by a set of common subsequences enriched by intra-video behaviors. Results from test sets allow to identify observed behaviors and to conclude on the interest of the videos. We also propose a framework on how to integrate our approach in a search engine in order to detect indexing errors and to propose altemate searches to the users.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2008LIL10073 |
| Date | 25 November 2008 |
| Creators | Mongy, Sylvain |
| Contributors | Lille 1, Djeraba, Chaabane |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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