Détection des experts dans un cadre incertain

Résumé : RÉSUMÉ. Dans cet article nous proposons une modélisation statistique des utilisateurs dans les sites communautaires de questions réponses fondée sur les théories de l'incertain. Nous utili-sons une méthode de prise de décision crédibiliste fondée sur la combinaison des informations relatives à chaque type d'utilisateur. Cette approche utilise les probabilités pignistiques pour identifier chaque classe et ainsi permettre une détection des experts selon un thème spécifique. ABSTRACT. In this paper we propose a statistical model for representing users in social networks and more precisely in Question Answering Communities based on uncertainty theories. The theory of fuzzy sets and the theory of belief functions allow to represent and manage uncertainty. We use their mathematical background to combine users informations and then apply an evidential decision method based on the pignistic transformation in order to classify users and detect the experts given a specific topic. MOTS-CLÉS : Experts, théories de l'incertain, théorie des fonctions de croyance, classification
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Communication dans un congrès
Atelier Réseaux Sociaux et Intelligence Artificielle, Jul 2015, Rennes, France. 2015, <10.3166/PFIA.1.1-??>
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Contributeur : Arnaud Martin <>
Soumis le : jeudi 9 juillet 2015 - 15:18:16
Dernière modification le : mercredi 2 août 2017 - 10:08:31
Document(s) archivé(s) le : mercredi 26 avril 2017 - 00:52:16

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Dorra Attiaoui, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane. Détection des experts dans un cadre incertain. Atelier Réseaux Sociaux et Intelligence Artificielle, Jul 2015, Rennes, France. 2015, <10.3166/PFIA.1.1-??>. <hal-01172605>

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