Détection des intérêts d'un utilisateur par l'exploitation du comportement d'annotation de son réseau égocentrique

Abstract

Les médias sociaux fournissent un environnement d’échange et reposent principalement sur leurs utilisateurs dont le rôle est de créer, d’annoter le contenu des ressources et de construire des relations avec d’autres utilisateurs. Nous nous concentrons sur l’analyse de ces environnements sociaux afin de détecter les intérêts des utilisateurs qui sont des éléments clés pour améliorer l’accès à l’information. L’originalité de notre approche est basée sur la proposition d’une nouvelle technique de détection des intérêts en analysant, d’une part le réseau égocentrique d’un utilisateur, et, d’autre part, la précision du comportement d’annotation des utilisateurs dans le but de sélectionner les tags qui reflètent réellement des intérêts. L’approche proposée a été testée et évaluée sur la base de données sociales Delicious. Une évaluation comparative avec une méthode classique (basée sur les tags) de détection des intérêts montre que notre approche donne de meilleurs résultats.