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Analyse de la diffusion de l’information dans les réseaux sociaux / NAIT-HAMOUD, Mohamed Cherif
Titre : Analyse de la diffusion de l’information dans les réseaux sociaux Type de document : texte imprimé Auteurs : NAIT-HAMOUD, Mohamed Cherif, Auteur ; LAHFA, Fedoua, Auteur Editeur : Univ tlemcen Année de publication : 2021 Importance : 85 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : cd Langues : Français (moyen) (frm) Résumé : Les médias sociaux sont devenus un vecteur d’information puissant, ils ont supplanté
les médias traditionnels et bouleversé notre façon de produire, et de consommer
l’information. Le but de cette thèse est de fournir des outils de synthèse et
d’analyse de la diffusion de l’information dans les réseaux sociaux. Nos contributions
touchent deux domaines différents en l’occurrence: (i) le Traitement Automatique
du Langage Naturel (TALN), et (ii) la fouille des flots de données issues des
réseaux sociaux. A cet effet, dans le but d’extraire la sémantique à partir d’un tweet,
nous avons introduits un nouveau système baptisé TELS ("Tweet Entity Linking System")
pour l’extraction et la désambiguïsation des entités mentionnées dans les messages
publiés sur Twitter. Par ailleurs, le domaine d’Extraction et de Liaison des Entités
(ELE) présente un manque de définition formelle. Particulièrement, il n’existe
aucun consensus sur ce qui doit être extrait du texte d’un tweet. Dans l’optique de
remédier à ce problème, nous avons aussi proposé un ensemble de règles et de directives
d’annotation des bases de référence qui offrent un meilleur consensus autours
de la tâche ELE. Notre deuxième contribution concerne le domaine de fouille de flots
de données issues des réseaux sociaux. A cet effet, nous avons proposé le système
Semantic-InFlowMine pour la détection des chemins fréquents de l’information (cascades
ou avalanches d’informations), et la détection des influenceurs en utilisant
la sémantique des contenus échangés entre les utilisateurs. Le système proposé
Semantic-InFlowMine, qui utilise le système TELS, est basé sur l’algorithme évolutif
de l’état de l’art InFlowMine que nous avons contribué à améliorer. Les divers expérimentations
montrent que notre approche permet de recouvrer de l’information
perdue lorsque l’analyse est conduite en considérant uniquement des marqueurs
tels que, les hashtags ou les hyperliens.Analyse de la diffusion de l’information dans les réseaux sociaux [texte imprimé] / NAIT-HAMOUD, Mohamed Cherif, Auteur ; LAHFA, Fedoua, Auteur . - Univ tlemcen, 2021 . - 85 p. : ill. ; 30 cm + cd.
Langues : Français (moyen) (frm)
Résumé : Les médias sociaux sont devenus un vecteur d’information puissant, ils ont supplanté
les médias traditionnels et bouleversé notre façon de produire, et de consommer
l’information. Le but de cette thèse est de fournir des outils de synthèse et
d’analyse de la diffusion de l’information dans les réseaux sociaux. Nos contributions
touchent deux domaines différents en l’occurrence: (i) le Traitement Automatique
du Langage Naturel (TALN), et (ii) la fouille des flots de données issues des
réseaux sociaux. A cet effet, dans le but d’extraire la sémantique à partir d’un tweet,
nous avons introduits un nouveau système baptisé TELS ("Tweet Entity Linking System")
pour l’extraction et la désambiguïsation des entités mentionnées dans les messages
publiés sur Twitter. Par ailleurs, le domaine d’Extraction et de Liaison des Entités
(ELE) présente un manque de définition formelle. Particulièrement, il n’existe
aucun consensus sur ce qui doit être extrait du texte d’un tweet. Dans l’optique de
remédier à ce problème, nous avons aussi proposé un ensemble de règles et de directives
d’annotation des bases de référence qui offrent un meilleur consensus autours
de la tâche ELE. Notre deuxième contribution concerne le domaine de fouille de flots
de données issues des réseaux sociaux. A cet effet, nous avons proposé le système
Semantic-InFlowMine pour la détection des chemins fréquents de l’information (cascades
ou avalanches d’informations), et la détection des influenceurs en utilisant
la sémantique des contenus échangés entre les utilisateurs. Le système proposé
Semantic-InFlowMine, qui utilise le système TELS, est basé sur l’algorithme évolutif
de l’état de l’art InFlowMine que nous avons contribué à améliorer. Les divers expérimentations
montrent que notre approche permet de recouvrer de l’information
perdue lorsque l’analyse est conduite en considérant uniquement des marqueurs
tels que, les hashtags ou les hyperliens.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T09817 EDOC004-58/ 01 Thèse قاعة العلوم والتكنولوجيا والطب والعلوم الطبيعة والحياة 004 معالجة البيانات علم الحاسوب Exclu du prêt