Thèse soutenue

Une approche de détection des communautés d'intérêt dans les réseaux sociaux : application à la génération d'IHM personnalisées
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Auteur / Autrice : Nadia Chouchani
Direction : Mourad Abed
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 07/12/2018
Etablissement(s) : Valenciennes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'automatique, de mécanique et d'informatique industrielles et humaines (Valenciennes, Nord ; 1994-...)
Communauté d'Universités et Etablissements (ComUE) : Communauté d'universités et d'établissements Lille Nord de France (2009-2013)
Jury : Président / Présidente : Faicel Chamroukhi
Examinateurs / Examinatrices : Mourad Abed, Elöd Egyed-Zsigmond, Pascal Molli, Kathia Marçal de Oliveira, Abdelhakim Artiba
Rapporteurs / Rapporteuses : Elöd Egyed-Zsigmond, Pascal Molli

Résumé

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De nos jours, les Réseaux Sociaux sont omniprésents dans tous les aspects de la vie. Une fonctionnalité fondamentale de ces réseaux est la connexion entre les utilisateurs. Ces derniers sont engagés progressivement à contribuer en ajoutant leurs propres contenus. Donc, les Réseaux Sociaux intègrent également les créations des utilisateurs ; ce qui incite à revisiter les méthodes de leur analyse. Ce domaine a conduit désormais à de nombreux travaux de recherche ces dernières années. L’un des problèmes principaux est la détection des communautés. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire se positionnent dans les thématiques de l’analyse sémantique des Réseaux Sociaux et de la génération des applications interactives personnalisées. Cette thèse propose une approche pour la détection des communautés d’intérêt dans les Réseaux Sociaux. Cette approche modélise les données sociales sous forme d’un profil utilisateur social représenté par un ontologie. Elle met en oeuvre une méthode pour l’Analyse des Sentiments basées sur les phénomènes de l’influence sociale et d’Homophilie. Les communautés détectées sont exploitées dans la génération d’applications interactives personnalisées. Cette génération est basée sur une approche de type MDA, indépendante du domaine d’application. De surcroît, cet ouvrage fait état d’une évaluation de nos propositions sur des données issues de Réseaux Sociaux réels.