L’utilisateur social est caracterise par son activite sociale comme le partage d’informations et l’etablissement de relations avec d’autres utilisateurs. Avec l’evolution du contenu social, l’utilisateur a besoin d’informations plus precises qui refletent ses interets. Nous nous concentrons sur la detection des interets de l’utilisateur qui sont des elements cles pour ameliorer l’adaptation (recommandation, personnalisation, etc.). L’originalite de notre approche est basee sur la proposition d’une nouvelle technique de detection des interets qui analyse le reseau des relations d’un utilisateur et aussi la precision de leurs comportements d’annotation dans le but de selectionner les tags qui refletent reellement le contenu des ressources. L’approche proposee a ete testee et evaluee sur la base de donnees sociales Delicious. Pour l’evaluation, nous comparons le resultat issu de notre approche utilisant le comportement d’annotation des personnes proches (le reseau egocentrique ou les communautes) avec les informations connues de l’utilisateur (son profil). Une evaluation comparative avec une approche classique (basee sur les tags) de detection des interets montre que l’approche proposee fournit de meilleurs resultats.
['Manel Mezghani', 'André Péninou', 'Corinne Amel Zayani', 'Ikram Amous', 'Florence Sèdes']
Analyse du comportement d’annotation du réseau social d’un utilisateur pour la détection des intérêts