Une approche centrée sur l’utilisateur pour intégrer les acteurs sociaux dans des communautés d’intérêt

La détection des communautés d’intérêt est un problème complexe qui a été abordé sous différents angles. Dans ce travail, nous proposons une approche centrée sur l’utilisateur intégrant des profils utilisateurs sociaux dans la détection des communautés dans les réseaux sociaux en ligne. Dans notre approche, nous calculons d’abord l’acquisition explicite des connaissances. En explorant les réseaux égocentriques des utilisateurs, nous pouvons déduire des similitudes implicites des intérêts. Ces similitudes sont estimées en référence à l’homophilie et à l’influence sociale. Cette dernière est utilisée pour améliorer l’analyse des sentiments au sein des communautés. Enfin, nous menons des expériences sur des ensembles de données extraits de réseaux sociaux réels.

Detecting communities of interest is a complex problem that has been approached from different angles. In this paper, we propose a user-centric approach integrating social user profiles in the detection of communities in online social networks. In our approach, we first compute the explicit acquisition of knowledge. By exploring the egocentric networks of users, we can infer implicit similarities of interests. These similarities are estimated with reference to homophilia and social influence. The latter is used to improve sentiment analysis within communities. Finally, we conduct experiments on data sets taken from real social networks.

Réseaux Sociaux Communauté d’intérêt Profil utilisateur ontologie Analyse des sentiments

Social Networks Community of Interest User Profile ontology Sentiment Analysis