Skip to Main content Skip to Navigation
Theses

Système de recommandation sur les plateformes de micro-blogging et bulles filtrantes

Quentin Grossetti 1
1 CEDRIC - ISID - CEDRIC. Ingénierie des Systèmes d'Information et de Décision
CEDRIC - Centre d'études et de recherche en informatique et communications
Résumé : Avec la croissance sans précédent des publications sur les plateformes de micro-blogging, trouver du contenu intéressant pour un utilisateur est devenu un enjeu majeur. Cependant, en raison des propriétés intrinsèques des plateformes de micro–blogging, comme le flux gigantesque de messages arrivant tous les jours et leur faible durée de vie, il est difficile d’appliquer les méthodes traditionnelles de recommandation comme la factorisation matricielle. Après une étude approfondie d’un large jeu de donnée issu de Twitter, nous présentons un modèle de propagation qui repose sur l’homophilie présente dans le réseau pour recommander des messages aux utilisateurs. Notre approche s’appuie sur la construction d’un graphe de similarités lié aux interactions des utilisateurs. Nous présentons plusieurs expérimentations pour démontrer la qualité de prédiction de notre modèle et sa capacité à passer à l’échelle. Enfin, nous évaluons différents algorithmes de détections de communautés, qui permettent d’évaluer l’impact des systèmes de recommandations sur l’isolement communautaire des utilisateurs. Nous proposons une métrique permettant de quantifier la force des bulles filtrantes et nos résultats montrent que cet effet de bulle filtrante est en réalité limité pour une majorité d’utilisateurs. Il semble que, de façon contre intuitive, dans la majorité des cas les systèmes de recommandation ouvrent les perspectives des utilisateurs. Cependant, une minorité de personnes est concerné par l’effet de bulle et nous proposons donc un modèle reposant sur les liens entre communautés pour adapter les recommandations afin d’être plus en accord avec leur profil communautaire.
Complete list of metadatas

Cited literature [103 references]  Display  Hide  Download

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02868050
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, June 15, 2020 - 11:31:07 AM
Last modification on : Wednesday, June 17, 2020 - 3:15:03 AM

File

these_GROSSETTI_Quentin_2018.p...
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02868050, version 1

Citation

Quentin Grossetti. Système de recommandation sur les plateformes de micro-blogging et bulles filtrantes. Réseaux sociaux et d'information [cs.SI]. Sorbonne Université, 2018. Français. ⟨NNT : 2018SORUS304⟩. ⟨tel-02868050⟩

Share

Metrics

Record views

52

Files downloads

23