Résumé: Les réseaux sociaux sont devenus un élément incontournable de la vie quotidienne, offrant une plateforme pour l’interaction sociale, le partage d’informations et l’expression de soi. Les utilisateurs interagissent avec ces plateformes en fonction de leurs intérêts personnels, créant ainsi une multitude de données pour les analystes de données. Cependant, les utilisateurs ne sont pas toujours actifs sur les réseaux sociaux et leurs intérêts peuvent évoluer rapidement. Le développement des réseaux sociaux entraîne une croissance rapide du volume d’informations disponibles, rendant difficile pour l’utilisateur de trouver les informations pertinentes. Cependant, les réseaux sociaux collectent constamment des données sur les utilisateurs, offrant ainsi une opportunité d’évoluer leurs centres d’intérêts. L’objectif de notre travail consiste à exploiter les données et les activités sociales de l’utilisateur en vue de l’évolution de ses centres d’intérêt afin de l’aider à trouver le contenu qu’il cherche, ainsi que d’enrichir son profil social. À cet effet, notre projet vise à modéliser l'évolution des centres d’intérêt des utilisateurs passifs et actifs en exploitant leurs postes du dataset Reddit et cela à l’aide des techniques d’apprentissage automatique, telles que les arbres de décision, la régression logistique, les réseaux de neurones CNN, RNN et ANN. Nous avons effectué une étude comparative entre ces techniques et notre système d’évolution fondé sur le réseau de neurones CNN, qui a fourni de meilleurs résultats.

Alger:
Langue: Français
Collation: 44 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Licence
Etablissement de soutenance: Alger, Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene. Faculté de d'Informatique
Thème Informatique

Mots clés:
réseau social
Profil social

Note: Bibliogr.pp.42-44