Spécification et utilisation d'un modèle de description d'algorithmes d'indexation
Résumé
Nowadays, many multimedia contents are created and stored on remote sites through heterogeneous environments having different capacities. This increasing amount of data is generally indexed by algorithms which extract metadata that will be further queried by a user for retrieving some desired information. Because of the large palette and the diversity of these indexing algorithms, it is not suitable to execute at once every indexing algorithms. Actually, it will overload the information system and will also produce metadata that may not be used inside the system. Moreover, it is cumbersome to determine manually, before and during the execution of the system, the suitable set of indexing algorithms that have to be considered. Consequently, we propose in this paper an indexing algorithm description model and show how to use such model for determining, according specific user needs, properties and contexts, a relevant set of indexing algorithms. Our proposal has been integrated in the ITEA2 LINDO project for indexing implicitly and explicitly multimedia contents.
Actuellement, de nombreux contenus multimédias sont créés et stockés dans des environnements hétérogènes, éloignées géographiquement, de capacités diverses... Cette masse de données est généralement indexée par des algorithmes qui vont extraire des métadonnées permettant à un utilisateur de rechercher de l’information. De part la diversité et la multitude d’algorithmes d’indexation existants, il n’est pas souhaitable d’exécuter tous ces processus simultanément dans un système d’information. En effet, cela consommerait énormément de ressources et certaines métadonnées pourrait n’être jamais exploitées par le système. De plus, il n’est pas envisageable de déterminer manuellement, avant et pendant l’exécution du système d’information, les algorithmes d’indexation à installer. Dans cet article, nous présentons un modèle de description d’algorithmes d’indexation et montrons comment exploiter ce modèle pour déterminer une liste d’algorithmes d’indexation appropriée par rapport à un ensemble de besoins, de propriétés et de contextes. Également, nous montrons que nos travaux s’intègrent dans le cadre du projet ITEA2 LINDO pour indexer implicitement et explicitement des contenus multimédias.
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