Keywords: Learning object, Author assistance , Content indicators, Semantic metadata

Usually semantic metadata are introduced to support effective search of relevant learning objects from LOR (Learning Object Repositories). We propose to use them to assist authors of SCORM (Sharable Content Object Reference Model) like learning objects. In fact, when we design new learning objects by reuse of existing ones, there are risks to have weaknesses mainly due to a bad understanding of the true nature of the reused objects. To overcome those risks we have defined an automated authoring assistance approach. In this paper we focus especially on how we use semantic metadata to produce indicators about the content of learning objects, more precisely about their complexity, heterogeneity and imbalance from a semantic perspective. To attend this specific objective we introduce the notion of "semantic space" and "semantic component". Then we use them to compute metrics which are aggregated together to produce meaningful indicators.

Keywords: Cluster network, Clustering , Data-providing services

In service-oriented computing, a user usually needs to locate a desired service for (i) fulfilling her requirements, or (ii) replacing a service, which disappears or is unavailable for some reasons, to perform an interaction. With the increasing number of services available within an enterprise and over the internet, locating a service online may not be appropriate from the performance perspective, especially in large internet-based service repositories. Instead, services usually need to be clustered offline according to their similarity. Thereafter, services in one or several clusters are necessary to be examined online during dynamic service discovery. In this paper we propose to cluster data providing (DP) services using a refined fuzzy C-means algorithm. We consider the composite relation between DP service elements (i.e., input, output, and semantic relation between them) when representing DP services in terms of vectors. A DP service vector is assigned to one or multiple clusters with certain degrees. When grouping similar services into one cluster, while partitioning different services into different clusters, the capability of service search engine is improved significantly.

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On trouve aujourd’hui les bases de données dans de multiples applications manipulant des volumes de plus en plus importants stockés sur un nombre de sites important. Ces données ont une structure généralement complexe intégrant souvent en plus une dimension temporelle et/ou spatiale, ce qui nécessite des mécanismes d’interrogation (basés sur l’agrégation notamment) et de mise à jour sophistiqués. Les articles contenus dans ce numéro couvrent principalement la gestion de données multidimensionnelles et la répartition à grande échelle. Ils ont été sélectionnés à partir d’articles présentés lors des 24e journées Bases de Données Avancées (BDA 2008) qui se sont déroulées à Guilherand- Granges (Ardèche) du 21 au 24 octobre 2008. BDA est la principale manifestation scientifique française pour les chercheurs qui travaillent sur la conception et le développement d’outils pour la gestion de données. Le premier article de Yoann Pitarch, Anne Laurent, Marc Plantevit et Pascal Poncelet traite de l’adaptation des techniques OLAP au contexte des flots de données. Pour ce faire, ils proposent une architecture compacte et qui permet une analyse multidimensionnelle et multiniveau. L’idée consiste à stocker non pas les données brutes trop nombreuses et peu intéressantes pour l’analyse, mais les données agrégées en fonction d’une part, des niveaux de granularité intéressants pour l’analyste et, d’autre part, de l’historique. Pour ce faire le modèle de fenêtre temporelle est utilisé qui permet de stocker les données les plus récentes avec un maximum de précision et d’oublier les plus anciennes. Nouha Bouteldja, Valérie Gouet-Brunet et Michel Scholl abordent l’accélération de la recherche par similarité dans les espaces à grande dimension où, à cause de la malédiction de la dimension, les index multidimensionnels classiques ne fonctionnent pas. Cet article propose un nouveau modèle basé sur une hiérarchie d’espaces, HiPeR, qui est indépendant des données et des index utilisés. HiPeR a été adapté pour une recherche approximative où la précision est contrôlée grâce à un modèle probabiliste. Des stratégies de recherche efficaces pour les requêtes multiples sont également présentées. Khaled Jouini et Geneviève Jomier s’intéressent à optimiser l’accès en lecture à des données temporelles en se focalisant sur la hiérarchie de caches entre disque et mémoire vive. Ils montrent que le modèle classique de stockage des données dans une page supporté par les SGBD n’est pas adapté aux données temporelles et ils en proposent deux autres TDSM et PSP basés sur une organisation en colonnes. Idrissa Sarr, Hubert Naacke et Stéphane Gançarski proposent une infrastructure distribuée à large échelle sur une grille pour supporter l’exécution d’applications bases de données à fort taux de mises à jour. Ce problème devient très important aujourd’hui dans le cadre du cloud computing. Les données applicatives sont répliquées sur un ensemble de sites sur la grille avec des niveaux de fraicheur différents (certaines répliques sont à jour, d’autres n’ont pas encore effectuées les dernières mises à jour). A chaque exécution d’une application, un routeur doit choisir la réplique qui assurera un bon niveau de performance tout en respectant le critère de fraicheur défini par aux fautes et qui s’appuie sur un annuaire stocké dans une mémoire virtuelle répartie. Le dernier article de Hicham Idabal et Françoise Gire revient sur un problème classique en gestion de données, à savoir la mise à jour à travers les vues, mais appliquée ici aux données non structurées. Le problème général est de pouvoir décider si une vue définie par une requête arbre est modifiée par une classe de mises à jour définie par une autre requête arbre spécifiant les noeuds à modifier (mais sans spécifier la nature de la modification). Une variante également étudiée suppose la connaissance d’un schéma pour les documents sources. L’originalité ici repose sur le fait que l’on n’utilise pas les documents sources mais seulement la requête les définissant (plus éventuellement un schéma). Les auteurs ont pu établir une condition suffisante en temps polynomial sur les entrées pour le cas avec schéma ainsi que plusieurs caractérisations en complexité pour les autres cas. Je tiens à remercier tous les auteurs pour leur excellente contribution, Jean-Marc Petit et toute son équipe pour leur parfaite organisation des journées, David Gross-Amblard et le comité de sélection des démonstrations et enfin tous les membres du comité de programme de BDA 2008 qui ont participé à l’évaluation des articles sélectionnés pour ce numéro.

Keywords: Data aggregation, Spatio-temporal data, Sensor data, Event streams, Vehicular ad hoc networks (VANET)

This article focuses on data aggregation in vehicular ad hoc networks. In such networks, sensor data are usually produced and exchanged between vehicles in order to warn or inform the drivers when an event is detected (e.g., accident, emergency braking, parking space released, vehicle with non-functioning brake lights, etc.). In the following, we present a solution to aggregate and store these data in order to have a history of past events. We therefore use Flajolet-Martin sketches. Our goal is to generate additional knowledge to assist drivers by providing them useful information even if no event is transmitted by vehicles in the vicinity.


Dans cet article, nous nous intéressons à l'agrégation de données dans les réseaux ad hoc inter-véhicules. Dans ces réseaux, des données sont produites par des capteurs et échangées entre véhicules pour informer ou avertir les conducteurs lorsqu'un événement survient (e.g., accident, freinage d'urgence, place de stationnement libérée, un véhicule avec les feux stop défectueux, etc.). Dans la suite, nous proposons d'agréger et de stocker ces données afin de conserver un historique des événements précédemment observés. Nous utilisons pour ce faire des sketches Flajolet-Martin. Notre objectif est ici de générer des connaissances additionnelles afin d'assister les conducteurs en leur proposant des informations pertinentes, y compris lorsqu'aucun événement n'est communiqué par les véhicules à proximité.

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Keywords: P2P systems, Direct trust, Indirect trust, Trust paths, Trust values

The Peer-to-Peer systems (P2P) are a center of interest in the community of distributed systems, since their advantages in the adaptability and the robustness with regard to the traditional architectures client / server. Unfortunately, the anonymous and open nature of these systems involves an almost impossible surveillance of the network and offers nearly an ideal environment for the spread of the inauthentic files. To offer a more extensive vision of the network and to limit the malicious interactions between different peers of the network, we present a new model of trust management that considers the direct trust based on the peer’s history of uploads and the indirect trust which is calculated after constructing trust paths.

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The amounts of digital information are growing in size and complexity. With the emergence of distributed services over internet and the booming of electronic exchanges, the need to identify information origins and its lifecycle history becomes essential. Essential because it’s the only factor ensuring information integrity and probative value. That’s why in different areas like government, commerce, medicine and science, tracking data origins is essential and can serve for informational, quality, forensics, regulatory compliance, rights protection and intellectual property purposes. Managing information provenance is a complex task and it has been extensively treated in databases, file system and scientific workflows. However, provenance in the cloud is a more challenging task due to specific problems related to the cloud added to the traditional ones.

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Keywords: Web service, P2P, Recommender system, Web services discovery

In this paper, we discuss the suitability of using recommendation techniques for Web service discovery in distributed registry environments. The architecture we adopt consists in structuring registries of Web services into groups. We propose to adapt existing techniques for recommendation to ease the services discovery process. This consist of (1) recommendation of groups of registries using semantic matching and (2) recommendation of registries within these groups using user-characterization based technique. To put our proposed distributed registry architecture in practise and to test the efficiency of recommendation-based discovery, we propose to simulate a Peer-to-Peer (P2P) registries environment on top of JXTA platform.

Keywords: XML, XQuery, Query by example

To search for specific elements in a marked up document we have, at least, two options: XPath and XQuery. However, the learning curve of these two dialects is high, requiring a considerable level of knowledge. In this context, the traditional Query-by-example methodology (for Relational Databases) can be an important contribute to make easier this learning process, freeing the user from knowing the specific query languages details or even the document structure. In this paper, we describe how we implement Query-by-example in a Web-application for information retrieval from a collection of structured documents, the GuessXQ system. In essence, we built an engine capable of deduce, from a specific example, the respective XQuery statement. After inferring the generic statement, the engine applies it to all documents in the collection to perform the desired retrieval. A suitable interface allows the end-user to mark over a sample document, picked up from the collection, the path he wants to select.

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In this article, we focus on vehicular ad hoc networks. In such networks, sensor data are usually exchanged between vehicles to warn or inform the drivers when an event is detected (e.g., accident, emergency braking, available parking space, etc.).-In this article, we propose to aggregate and store these data in order to have a history of past events. We therefore use Flajolet-Martin sketches. Our goal is here to generate additional knowledge to assist drivers even if no event is detected.

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Our work focus on data management in Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs). Many pieces of information may be exchanged in such networks, for instance to warn drivers when a potentially dangerous event arises (accident, emergency braking, obstacle in the road, etc.) or to try to assist them (available parking spaces, traffic congestions, real-time traffi conditions, etc.). Existing systems only use the data exchanged to warn the driver. Then, the data is considered
obsolete and is deleted.
In this paper, we rather propose to aggregate the data once it becomes obsolete. Our objective is to produce additional knowledge to be used by drivers when no relevant data has been communicated by neighbouring vehicles. For example, it becomes so possible to dynamically detect potentially dangerous road segments or to determine the areas where the probability to find an available parking space is high when none has been received.

Keywords: Web Service discovery, Semantic and Capacity annotation, P2P, Web service registries

We are living a democratization of ubiquitous environments offering a great number of services. Different devices, having different technical capacities access those services. Such environment requires an effective service discovery approach. In this paper, we start with a study of some existing service discovery approaches. Then we introduce a semantic and context-aware service discovery approach. We propose to distribute services registries in a P2P network. The registries will be structured according to the capacities and semantics of the services. To describe capacity and semantic of a service, we annotate its WSDL description.

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Mobile technology provides many benefits to education. In this paper we describe the architecture of a system that allows people to search and retrieve information about its location and activities in a Campus, knowing about the resources available on its surroundings,
including buildings, classes, events and people.

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The traditional learning style theory is being used in the development of e-learning materials
progressively. Usually the process of working with learning styles begins with the development of tests or questionnaires that are focus on determining the preferences of students to learn, and then prepare the material according to them. But once the content is implemented there is no tool to measure or estimate if it complies with the desired learning styles.
We use a different approach and in this paper we perform the evaluation of existing pedagogical materials in order to determine the dominant learning style theory if there is any. Then the experimental result shows the classification of all the contents.

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Nowadays e-learning is considered as a strategic choice to support training and learning. This trend can be explained in part by some interesting e-learning’s characteristics. In fact, this learning mode offers more geographic and temporal flexibility. Furthermore, it is generally flexible, scalable and adaptable. Furthermore, with the adoption of the learning object paradigm it is possible to make a huge economy of time and money due to the possibilities of reuse and share. However, the quality aspect is not sufficiently considered. Thus, we propose an approach to evaluate content quality according to a set of criterions. In this paper we present the key elements necessary to make such as controls in a computable manner.

Keywords: Composite learning objects, Iterative search

This article concerns the search and composition of learning objects (resources) that are available in the Web. Resources may be reused to compose new ones. As there are more and more collections of such objects, more sophisticated search and reuse techniques are needed. We assume that learning objects are structured, i.e. composed of other objects. We propose, in this paper, an iterative search paradigm where the user navigates over the structure of the learning objects and chooses the interesting ones to compose his/her own objects. To achieve this goal, the user has access to intermediate results of the navigational search. Our proposal is based on a query language that we informally describe here.

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Keywords: Pair-à-pair, Routage sémantique, Recherche d'informations

Le pair-à-pair (P2P) s'est imposé ces dernières années comme la technologie majeure d'accès à des ressources multimédia sur l'Internet. On peut classifier ces systèmes selon leur modèle de recherche sous-jacent qui peut être soit non structuré (propagation aléatoire des requêtes dans le graphe des pairs), soit structuré (propagation des requêtes selon une structure d'organisation des pairs). L'approche non structurée bien que moins efficace sur le plan du routage des requêtes offre l'avantage de respecter au mieux l'autonomie des pairs et de pouvoir supporter des langages de requêtes plus expressifs. L'efficacité de la recherche dans les systèmes non structurés peut être améliorée en introduisant de la sémantique dans le processus de routage des requêtes. Cette sémantique est généralement construite à partir du contenu des pairs mais peut également faire intervenir leur comportement passé (historique des requêtes). Nous présentons dans cet exposé un panorama des principaux algorithmes d'organisation et de routage sémantiques. Nous montrons notamment les travaux que nous menons dans le cadre des projets Rare et Respire et qui visent à combiner l'information sur le contenu des pairs et sur leur intérêt.


Peer-to-peer systems (P2P) are becoming a leading technology for multimedia resource access on the Internet. These systems can be classified depending on their underlying search model, which can be unstructured (queries are flooding in the peer’s network) or structured (queries are propagated according to a logical structure defined on peers). The unstructured model is less efficient but favours peer’s autonomy and supports more expressive query languages. Search efficiency in unstructured systems may be improved using some semantic inside the query process. This semantic is generally defined on peer’s content but may also used peer’s behaviour (query history). In this talk, we present a general overview of algorithms for semantic routing and organisation. We will give a focus on the work we have done in projects Rare and Respire combining semantic about peer’s content and behaviour.

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Our claim is that semantic metadata are required to allow a real reusing and assembling of learning objects. Our system is based on three models used to describe the domain, learners and learning objects. The learning object model is inspired from knowledge representation proposals. A learning object can be reused directly or can be combined with other learning objects using composition operators with well-defined semantic. Using these models we are able to define powerful search tools and an adaptive environment taking as input the learner model to construct the learning object to deliver. We are currently implementing this system using Sesame, an RDF
repository.

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Les systèmes pair-à-pair (peer-to-peer, P2P, égal-à-égal) se sont popularisés ces dernières années avec les systèmes de partage de fichiers sur Internet. De nombreuses recherches concernant l’optimisation de la localisation des données ont émergé et constituent un axe de recherche très actif. La prise en compte de la sémantique du contenu des pairs dans le routage des requêtes permet d’améliorer considérablement la localisation des données. Nous nous concentrons sur l’approche PlanetP, faisant usage de la notion de filtre de Bloom, qui consiste à propager une signature sémantique des pairs (filtres de Bloom) à travers le réseau. Nous présentons cette approche et en proposons une amélioration : la création de filtres de Bloom dynamiques, dans le sens où leur taille dépend de la charge des pairs (nombre de documents partagés).

Peer-to-peer systems (P2P) have become popular these last years with sharing files on Internet. Much research has emerged concerning the optimization of data localization, and constitutes a very active research area. Taking into account semantic aspects improves considerably data localization. We based our study on the PlanetP approach, which uses the notion of Bloom Filter consisting on propagating peers’ semantic signatures (Bloom Filters) through the network. We present this approach and extend it with an improvement : the creation of dynamic Bloom Filters, their size depends on the load of peers (number of shared documents).

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Keywords: Métadonnées, Ressources pédagogiques, Assemblage, Indexation

Le nombre de ressources pédagogiques disponibles sur l’Internet a considérablement augmenté ces dernières années et le problème de leur indexation et de leur recherche devient aujourd’hui crucial. Les normes et standards de métadonnées éducatives comme LOM et SCORM s’intéressent à ces problèmes mais ne les résolvent pas complètement à notre avis. Nous proposons dans cet article d’étendre ces standards en intégrant une description sémantique des ressources basée sur une ontologie du domaine de connaissance couvert. Une ressource se décrit par des prérequis, un contenu et une fonction d’acquisition. Cette description permet d’offrir des outils de recherche plus sophistiqués et favorise également la réutilisation. A cet effet, nous proposons de construire de nouvelles ressources par assemblage de ressources existantes. Cet assemblage se fait en définissant un graphe de composition construit à partir de ressources existantes et d’opérateurs de composition (séquence, parallèle, alternative). Pour donner encore plus de flexibilité dans la composition, nous introduisons la notion de ressource intentionnelle pour laquelle certaines ressources du graphe de composition peuvent être des requêtes intentionnelles sur la base des ressources. Nous montrons l’utilisation qui peut être faite de ce modèle de description sémantique au niveau du processus d’adaptation d’une ressource à un apprenant donné. Une notion de qualité de ressource est proposée qui permet notamment d’évaluer sa capacité à être réutilisée. Cette qualité peut être évaluée a posteriori par des métriques ou bien contrôlée a priori par du typage. Une implémentation de ce modèle a été faite en utilisant Sesame, une base de données RDF qui dispose d’un langage de requête appelé SeRQL.


The number of learning objects available on the Internet has significantly grown these last years and the problem of indexing and searching these learning objects is becoming crucial. Standards and norms of educative metadata such as LOM and SCORM have been proposed to handle this problem but in our opinion these proposals are not a satisfactory solution. In this paper, we propose to extend these standards with a semantic description of learning objects based on an ontology. A learning object is described by prerequisites, a content and an acquisition function. This allows defining powerful search tools and improves reusing. For reusing, we propose to define new learning objects by assembling existing objects. Assembling is specified by a composition graph composed by learning objects and composition operators (sequence, parallel, and alternative). In order to improve flexibility, we have introduced intentional objects. An intentional object is defined by a composition graph where (at least) one object has been replaced by an intentional query on the learning object repository. This model is used during the adaptive process of a learning object for a specific learner. We define a notion of quality on learning objects which mainly reflects their ability to reuse. This quality may be evaluated a posteriori using metrics on objects or controlled a priori using a type system. Our model has been implemented with Sesame, a RDF database which support SeRQL a powerful query language for RDF and RDFS.

Keywords: Adaptive learning system, Semantic metadata, Learning objects , Composition of learning objects

This approach proposes the creation and management of adaptive learning systems by combining component technology, semantic metadata, and adaptation rules. A component model allows interaction among components that share consistent assumptions about what each provides and each requires of the other. It allows indexing, using, reusing, and coupling of components in different contexts powering adaptation. Our claim is that semantic metadata are required to allow a real reusing and assembling of educational component. Finally, a rule language is used to define strategies to rewrite user query and user model. The former allows searching components developing concepts not appearing in the user query but related with user goals, whereas the last allow inferring user knowledge that is not explicit in user model.