Analyse de réseaux sociaux et recommandation de contenus non populaires

Autor: Cécile BOTHOREL
Přispěvatelé: Télécom Bretagne (devenu IMT Atlantique), Ex-Bibliothèque, Lab-STICC_TB_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance ( Lab-STICC ), École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information ( LUSSI ), Université européenne de Bretagne ( UEB ) -Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris], Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (LUSSI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Bretagne-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2011
Předmět:
Zdroj: Revue des Nouvelles Technologies de l'Information
Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Hermann, 2011, A.5
Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Editions RNTI, 2011, A.5
Cécile BOTHOREL
ISSN: 1764-1667
Popis: National audience; Nous présentons une méthode adressant le problème de la recommandation dans la Longue Traîne, et plus généralement celui du démarrage à froid. Les contenus non populaires, peu annotés, sont difficiles à recommander. Notre originalité est duale et repose sur le fait de capturer la richesse d'annotations du Web Social d'une part, et d'autre part, d'exploiter le fait que les internautes, via un réseau social, sélectionnent eux-mêmes leurs prescripteurs de contenus. La méthode Social Popularity détecte des communautés dans un réseau social de fans de cinémas, puis calcule, contextuellement à ces communautés, des similarités entre films rares. La méthode montre des résultats préliminaires intéressants, elle permet d'augmenter notablement le taux de rappel en retrouvant d'avantage de films sélectionnés par les utilisateurs (les vrais positifs). La précision reste globalement faible comme les autres méthodes testées, ce qui montre qu'il est très difficile de diminuer le nombre de prédictions fausses.
Databáze: OpenAIRE
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