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Recommandation contextuelle d’utilisateurs pour les plateformes de micro-blogging

Camelia Constantin 1 Ryadh Dahimene 2 Cédric Du Mouza 2 Quentin Grossetti 2
1 BD - Bases de Données
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
2 CEDRIC - ISID - CEDRIC. Ingénierie des Systèmes d'Information et de Décision
CEDRIC - Centre d'études et de recherche en informatique et communications
Abstract : Les services de micro-blogging sont devenus récemment une source d’information importante. Cependant, victimes de leur succès, ils doivent actuellement gérer une quantité sans précédent d’informations générées par les utilisateurs. Il devient par conséquent difficile pour les utilisateurs de trouver dans ces services des contenus proches de leurs intérêts. Afin de recommander des utilisateurs à suivre sur un sujet donné, nous proposons dans cet article des scores basés sur la topologie du graphe social ainsi que sur le contenu textuel des microblogs. Pour permettre le passage à l’échelle, nous présentons une approche qui s’appuie sur l’utilisation de landmarks pour pré-calculer des recommandations pour certains comptes choisis dans le graphe. Nos expériences confirment la pertinence de notre score de recommandation par rapport à des approches existantes ainsi que le passage à l’échelle de notre algorithme basé sur l’utilisation des landmarks.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01362754
Contributor : Camelia Constantin <>
Submitted on : Friday, September 9, 2016 - 11:09:14 AM
Last modification on : Friday, February 7, 2020 - 11:23:26 PM

Identifiers

Citation

Camelia Constantin, Ryadh Dahimene, Cédric Du Mouza, Quentin Grossetti. Recommandation contextuelle d’utilisateurs pour les plateformes de micro-blogging. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information, Lavoisier, 2016, pp.93-118. ⟨10.3166/isi.21.3.93-118⟩. ⟨hal-01362754⟩

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