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| Titre : | Analyse de Contexte des Personnes Sur Les Réseaux Sociaux : Analyse des sentiments sur Twitter |
| Auteurs : | D. Mm Dib.S, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2018 |
| Format : | 79p. / Figure et tableaux / 27cm |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : | Bibliographie |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Réseau social, Méthodes d'analyse, Système d'information, Fouille des données, Modélisation des données, Graphe contextuel, Profilage, Graphe social, Graphe d'intérêt, Algorithmes de machine Learning, Big Data, Architecture Rest, Base de données graphe. |
| Résumé : |
Les réseaux sociaux ne cessent de connaître un succès exponentiel auprès des internautes. Ils sont considérés comme des plateformes d'échanges et d'interactions entre un ensemble de personnes, de groupes ou des entités sociales.
Chaque jour on trouve plus 2,5 milliards de mise à jour Facebook, 400 millions de tweets. Une immense quantité de donnée, qui décrit le contexte de ces internautes (contexte professionnel tel que le poste de travail actuel et les expériences précédentes, ou bien un contexte général tel que les centres d'intérêts, le profil psychologique ou bien les personnes qu'ils l'entourent) Plusieurs domaines sur le Web peuvent bénéficier de ce contexte des personnes, tel que la recommandation des produits qui peuvent intéresser une personne dans les sites de e- commerce en se basant sur le contexte de la personne, ou bien la génération de prospects dans les systèmes e-marketing, etc... Ces informations sur le contexte des personnes sont éparpillées sur plusieurs postes sur les réseaux sociaux d'une part. D'autre part ces informations sont non-structure et difficile à extraire et exploiter. Pour cela, le présent projet a pour objectif de concevoir un système intelligent qui permet de récolter les informations sur une personne sur les réseaux sociaux, puis d'extraire et de structurer dans un graphe extensible le contexte professionnel et général d’une personne à des personnes dépressif ou non. Le système doit être basé sur les algorithmes de machine Learning qui permet L’évolution continue et l'amélioration des résultats avec le temps. Mots Clés : Réseau social, Méthodes d'analyse, Système d'information, Fouille des données, Modélisation des données, Graphe contextuel, Profilage, Graphe social, Graphe d'intérêt, Algorithmes de machine Learning, Big Data, Architecture Rest, Base de données graphe. |
| Note de contenu : |
1-Généralité sur l'analyse des réseaux sociaux
2-contexte de la personne dans les réseaux sociaux 3-Implémentation Résultat et discussion 4-Réalisation |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT03826 | T.I.MS00506 | Périodique | Salle des Thèses | Informatique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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