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Notice détaillée

Proposition d’un profil Topical de l’utilisateur en se basant sur l’analyse des activités sociales (tweets et tags)

Thèses / mémoires Ecrit par: Dahdouh, Ahmed ; Kichou, Saïda ; Zemali, Elamine ; Benbaba, Rym Amina ; Publié en: 2020

Résumé: De nos jours, les réseaux sociaux sont devenus l'un des plus grands rassemblements de personnes en ligne, ces personnes peuvent interagir et partager des publications pour exprimer leurs airs personnels, leurs activités, ou/et leurs expériences sur plusieurs sujets sous forme des tags, des tweets, des commentaires…etc. Toutes ces données émises par chaque utilisateur, ne peuvent qu’enrichir notre connaissance sur les intérêts de celui-ci. L’extraction du profil utilisateur à partir des tags et des tweets partagés sur les réseaux sociaux de l’utilisateur, est un domaine de recherche intéressant, qui peut servir à des fins différentes telles que dans les systèmes de recommandation dans le e-commerce, la personnalisation de moteurs de recherche, les systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc. Selon les approches existantes dans la littérature, l'analyse des sentiments des tweets a été effectuée dans certains travaux. Un autre axe de travail est l’analyse temporelle des tags et tweets. Cependant, rares sont les travaux qui ont considéré à la fois l’analyse des sentiments et le poids temporel pour découvrir les intérêts d’un utilisateur. Dans ce travail, nous proposons une approche qui combine à la fois l'analyse des sentiments, le poids temporel et la classification sur des tweets enrichis par des commentaires ou des tags de questions enrichis par des tags de réponses. Ainsi, nous sommes en mesure d'extraire les sujets qui intéressent un utilisateur. Nous avons implémenté notre solution en utilisant les algorithmes de l’analyse de sentiments et la classification de texte en différentes catégories, et les techniques de topic modeling pour la génération des topics. Notre approche proposée a été validée par des expérimentations, les résultats sont assez encourageants.

Alger:
Langue: Français
Collation: 97 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Master
Etablissement de soutenance: Alger, Université Benyoucef Benkhedda. Faculté des Siences
Spécialité: Informatique
Thème Informatique

Mots clés:
Profil utilisateur

Note: Bibliogr.pp.84-93; Annexe pp.94-97

Proposition d’un profil Topical de l’utilisateur en se basant sur l’analyse des activités sociales (tweets et tags)

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