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Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 17/6 - 2012  - pp.115-136  - doi:10.3166/isi.17.6.115-136
TITRE
Modéliser l’utilisateur pour la diffusion de l’information dans les réseaux sociaux

TITLE
Modeling users for content diffusion in social networks

RÉSUMÉ
Prédire la diffusion d’information dans les réseaux sociaux est une tâche difficile qui peut cependant permettre de répondre à des problèmes intéressants : recommandation d’information, choix des meilleurs points d’entrée pour une diffusion, etc. Nous présentons de nouveaux modèles de diffusion qui tiennent compte de trois caractéristiques : le nombre de voisins ayant déjà diffusé l’information, l’intérêt que l’utilisateur peut porter à l’information et la tendance d’un utilisateur à diffuser. Après cette présentation, nous proposons une méthode pour estimer les paramètres de nos modèles et illustrons leur comportement sur un jeu de données réel à travers une comparaison avec des modèles standard de diffusion de l’information. Nous proposons aussi une étude de la maximisation de l’influence associée à ces nouveaux modèles.


ABSTRACT
Predicting information diffusion in social networks is a hard task which can lead to interesting applications: recommending relevant information for users, choosing the best entry points in the network for the best diffusion of a given piece of information, etc. We present new models which take into account three main characteristics: the number of neighbors who have disclosed the information, the relevance of the information for each user and the willingness of users to diffuse information. After this presentation, we propose to estimate the parameters of our models and illustrate their behavior through a comparison with standard information diffusion models on a real dataset. We also propose a study of the influence maximization problem associated with these new models.


AUTEUR(S)
Cédric LAGNIER, Eric GAUSSIER, François KAWALA

MOTS-CLÉS
réseaux sociaux, diffusion d’information, apprentissage automatique.

KEYWORDS
social networks, information diffusion, machine learning.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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