Détection de communautés et identification de leaders dans les réseaux sociaux de confiance GRAPSY plateforme de recommendation collaborative

Abstract

À l'heure actuelle, les réseaux sociaux de confiance sont devenus un fait social primordial. L'objectif majeur de ces réseaux est de regrouper des personnes partageant des intérêts communs en se basant sur la confiance mutuelle entre eux. L'analyse des réseaux sociaux, basée principalement sur la théorie des graphes, consiste à étudier diverses facettes de ces réseaux, dont les principales sont la détection de communautés et l'identification de leaders. Dans cette thèse, et dans le cadre d'une première contribution, nous présentons trois méthodes visant à détecter les communautés d'intérêt et identifier les leaders dans les réseaux sociaux de confiance. Pour atteindre ces objectifs, nous modélisons ces réseaux par des graphes pondérés et nous utilisons le paramètre de graphes "nœuds critiques" avec la notion de "composantes connexes" associée aux "scores de confiance". Ainsi, nos deux premières méthodes détectent l'ensemble des nœuds critiques les plus influents à travers les composantes connexes fortement liées et les scores de confiance élevés. La première spécifie les conditions sous lesquelles les nœuds critiques doivent être contrôlés en utilisant le paramètre du stable maximal, et la seconde permet d'identifier l'ensemble de points d'articulations qui sont en mesure de jouer le rôle des nœuds critiques. Quand à la troisième méthode, elle s'appuie sur une mesure physique dite "l'efficacité du réseau" et les scores de confiance dominants; dans le but d'atteindre l'ensemble des nœuds critiques influents. Comme seconde contribution de ce travail de recherche, nous nous sommes intéressés aux systèmes de recommandation collaboratifs en tant que cas d'étude. Ceux-ci s'inscrivent dans le cadre des systèmes communautaires et des réseaux sociaux de confiance. Dans cette optique, nous présentons une nouvelle plateforme "GRAPSY" pour la recommandation collaborative des papiers de recherche. GRAPSY vise à atténuer les problèmes de démarrage à froid en couplant plusieurs disciplines. D'une part, elle exploite des techniques avancées de graphes qui font partie de l'informatique et les mathématiques. D'autre part, et afin de déterminer le degré de sociabilité de l'utilisateur, elle introduit un test psychométrique de sociabilité relevant du domaine de la psychologie et la sociologie ملخص في وقتنا الحاضر، غدت الشبكات الاجتماعية الموثوقة حدثا اجتماعيا جوهريا لأن هدفها الرئيسي هو تجميع الأفراد الذين تربطهم اهتمامات مشتركة مبنية على الثقة المتبادلة تحليل الشبكات الاجتماعية - القائم أساسا على نظرية البيانات - يهدف الدراسة جوانب مختلفة لهذه الشبكات، مثل إشكاليتي استخراج جماعات الاهتمام وتحديد الأفراد المؤثرين. في هذه الأطروحة، وفي إطار مساهمتنا الأولى، نعرض ثلاثة مناهج لتحديد جماعات الاهتمام والأفراد المؤثرين داخل الشبكات الاجتماعية الموثوقة من أجل ذلك، تمثل هذه الشبكات ببيانات موزونة مستعملين "عامل العقد النقدية" مع مفهوم المجتمعات الموصولة المرتبط بمؤشرات الثقة" منهجانا الأولان يسمحان باستخراج مجموعة العقد النقدية الأكثر تأثيرا بواسطة المكونات الموصولة الأشد ارتباطا ومؤشرات الثقة الأكبر قيمة. في هذا السياق، يسمح المنهج الأول بتحديد شروط مراقبة العقد النقدية مستندا إلى عامل الثابت الأقصى، ويهدف المنهج الثاني إلى تحديد مجموعة النقاط المفصلية النافذة والقادرة على تمثيل العقد النقدية الناجعة. بينما يهدف المنهج الثالث إلى بلوغ العقد النقدية المؤثرة عن طريق استعمال مقياس فيزيائي يسمى فعالية الشبكة ومؤشرات الثقة المهيمنة. في مساهمتنا الثانية، اهتممنا بأنظمة التوصية التعاونية كدراسة حالة هذه الأخيرة تشكل جزءا لا يتجزأ من أنظمة الجماعات والأنظمة الاجتماعية الموثوقة في هذا الإطار، تقدم نظام GRAPSY المختص في التوصية التعاونية لوثاق البحث العلمي والرامي إلى حل مشاكل الانطلاق البارد معتمدا على مزج ميادين عديدة. فالنظام يوظف من جهة تقنيات بيانية متقدمة ذات صلة بميدان الإعلام الآلي والرياضيات، ويستعمل من جهة أخرى اختبارا اجتماعيا بسيكولوجيا لمعرفة درجة الانبساط لدى المستخدم.