Personnalisation du contenu et tendances dans les médias sociaux

par Xiaolan Sha

Thèse de doctorat en Informatique et réseaux

Sous la direction de Pietro Michiardi.

Le président du jury était Ernst W. Biersack.

Le jury était composé de Daniele Quercia.

Les rapporteurs étaient Guillaume Urvoy-Keller, Elena Baralis.


  • Résumé

    En fonction des connexions entre utilisateurs de ces réseaux, certains contenus peuvent bénéficier d’une large audience et tout d’un coup se transformer en tendance. Comprendre comment du contenu peut se transformer en tendance est donc crucial pour pouvoir expliquer la propagation des opinions ainsi que pour établir des stratégies de marketing sociale. Les précédentes études se sont concentrées sur les caractéristiques du contenu pouvant se transformer en tendance et sur la structure du réseau d’individus dans les médias sociaux. Ce travail complète ces études en explorant les facteurs humains derrières la génération du contenu tendance. Nous nous appuyons sur cette analyse pour définir de nouveaux outils de personnalisation permettant aux individus de repérer le contenu qui les intéresse dans les médias sociaux. Les contributions de ce travail sont les suivantes:une analyse approfondie des individus créant du contenu tendance dans les médias sociaux ce qui permet de découvrir leurs caractéristiques distinctives; un nouveau moyen d’identifier le contenu tendance en s’appuyant sur la capacité des individus spéciaux qui le créent; un mécanisme d’élaboration de système de recommandation afin de personnaliser le contenu tendance.; et des techniques d’amélioration de la qualité des recommandations allant au-delà de la seule évaluation de la précision. Nos études montrent le rôle vital de certains utilisateurs spéciaux dans la création de contenu tendance dans les médias sociaux. Ces utilisateurs avec leur sagesse permettent aux autres individus de découvrir du contenu tendance à leur goût.

  • Titre traduit

    Personalizing trending content in social media


  • Résumé

    Fluctuating along user connections, some content succeeds at capturing the attention of a large amount of users and suddenly becomes trending. Understanding trending content and its dynamics is crucial to the explanation of opinion spreading, and to the design of social marketing strategies. While previous research has mostly focused on trending content and on the network structure of individuals in social media, this work complements these studies by exploring in depth the human factors behind the generation of this content. We build upon this analysis to investigate new personalization tools helping individuals to discover interesting social media content. This work contributes to the literature on the following aspects: an in depth analysis on individuals who create trending content in social media that uncovers their distinguishing characteristics; a novel means to identify trending content by relying on the ability of special individuals who create them; a mechanism to build a recommender system to personalize trending content; and techniques to improve the quality of recommendations beyond the core theme of accuracy. Our studies underline the vital role of special users in the creation of trending content in social media. Thanks to such special users and their ``wisdom'', individuals may discover the trending content distilled to their tastes. Our work brings insights in two main research directions - trending content in social media and recommender systems.


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