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

 ARTICLE VOL 20/4 - 2015  - pp.63-84  - doi:10.3166/isi.20.4.63-84
TITRE
Une approche de filtrage d’opinions à base de crédibilité dans un contexte de réseaux sociaux

TITLE
Credibility-based approach for opinion filtering in social networks

RÉSUMÉ
La démocratisation du web et des réseaux sociaux ont facilité la collecte et le partage d’opinions des consommateurs, via des sites tels qu’eBay et Amazon, sur la qualité d’une multitude de produits et services et permis aux fournisseurs de comprendre les attentes et besoins de ces derniers. Aussi la réputation des ressources et services est-elle devenue primordiale mais le calcul de cette réputation difficile en raison de l’ouverture et de l’anonymat de ces communautés de partage d’opinions en ligne. Les utilisateurs ont de nombreuses expertises différentes et les spammeurs se joignent aux communautés avec des comportements malicieux. Il est donc important de filtrer les opinions avant tout calcul de réputation. Cet article présente une approche de filtrage d’opinions collectées. L’approche réduit d’abord les redondances d’opinions masquées sous des identifiants différents. Ensuite, elle détecte les influences entre les utilisateurs dans le cas d’opinions partagées et favorise les profils les plus consistants. Le calcul de la crédibilité est basé sur un module de graphe social hétérogène permettant de capturer les différentes relations entre les utilisateurs, les opinions et les ressources ou services. Les opinions filtrées peuvent être ensuite utilisées pour le calcul de la réputation des services et sources web. L’approche proposée est validée par une expérimentation basée sur une génération aléatoire de données et une variation des différents critères considérés dans la détection des vrais utilisateurs physiques.


ABSTRACT
Online-resource reputation has become paramount. With the democratization of the Web and online social media (e.g., social networks) users have the opportunity to share their opinions on resources with millions of peers. These opinions also allow suppliers to understand the expectations and needs of consumers. Specialized sites such as eBay and Amazon allow users to give their opinions on a variety of products and services. Unfortunately, conflicting opinions and some users’ malicious behaviors do not help develop concise opinions. Users have different expertise level and spammers are joining the community with malicious behavior. It is then important to filter the opinions foremost reputation assessment. In this paper, we present an approach for filtering opinions using 64 ISI. Volume 20 – n° 4/2015 different techniques that address concerns such as user multi-identity and lack of user credibility. The proposed approach reduces first redundancy of opinions masked under different identifiers. Then, it detects the influences between users in the case of shared opinions and favors the most consistent profiles. The credibility assessment is based on a heterogeneous social graph module connecting users, opinions, and resources to capture the various relationships between them. The filtered opinions can then be used to calculate the reputation of Web services and sources. Our proposed approach efficiency is demonstrated through a set of experiments based on random data generation and variation of the different criteria considered in the detection of the real physical users.


AUTEUR(S)
Lobna AZAZA, Rim FAIZ, Djamal BENSLIMANE

MOTS-CLÉS
sources web, e-réputation, crédibilité, filtrage d’opinions.

KEYWORDS
web sources, e-reputation, credibility, opinions filtering.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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