Apprentissage en temps réel pour la collecte d'information dans les réseaux sociaux.

Thibault Gisselbrecht 1, 2, * Ludovic Denoyer 2 Patrick Gallinari 2 Sylvain Lamprier 2
* Auteur correspondant
2 MLIA - Machine Learning and Information Access
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Résumé : Dans cet article nous nous intéressons à la collecte d'information dans les réseaux sociaux. Cette tâche, primordiale pour de nombreuses applications, se heurte souvent à diverses contraintes liées aux ressources à disposition ou à des restrictions imposées par les API des médias considérés. Nous formulons cette tâche comme un problème de sélection dynamique de sources, pour lequel nous proposons une méthode d'apprentissage pour orienter la collecte vers les données les plus pertinentes en fonction d'un besoin spécifié. Notre méthode est basée sur une extension d'un algorithme de bandit combinatoire récemment proposé. Nous fournissons des garanties théoriques sur le comportement de l'algorithme, que nous évaluons ensuite sur différents jeux de données Twitter, à la fois hors ligne et en ligne, pour différents besoins de données exprimés.
Type de document :
Communication dans un congrès
CORIA 2015 - Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, Mar 2015, Paris, France. pp.7-22, 2015
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Contributeur : Thibault Gisselbrecht <>
Soumis le : mardi 23 août 2016 - 13:22:29
Dernière modification le : jeudi 22 novembre 2018 - 14:31:19
Document(s) archivé(s) le : jeudi 24 novembre 2016 - 12:34:45

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Thibault Gisselbrecht, Ludovic Denoyer, Patrick Gallinari, Sylvain Lamprier. Apprentissage en temps réel pour la collecte d'information dans les réseaux sociaux.. CORIA 2015 - Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, Mar 2015, Paris, France. pp.7-22, 2015. 〈hal-01355405〉

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