Recommandation dans les réseaux sociaux
Conférenciers : Maria Malek, Dalia Sulieman & Hubert Kadima avec la participation des élèves de l'option IAD Date : jeudi 18 mars 2010, 15h-17h Lieu : Grand Amphi – Condorcet L'analyse des réseaux sociaux est définie comme étant l'étude des entités sociales (les personnes dans les organisations qu'on appelle acteurs) ainsi que leurs interactions et leurs relations. Ces interactions et relations peuvent être représentées par un graphe ou un réseau, dans lequel chaque nœud représente un acteur et chaque lien est une relation. Nous pouvons étudier les propriétés de la structure et son rôle ainsi que la position et le prestige de chaque acteur social. Nous pouvons rechercher aussi les différents types de sous-graphes comme par exemple les communautés formées par des groupes d'acteurs ayant des intérêts communs, en isolant le groupe d'individus ayant une densité élevée. Les réseaux sociaux peuvent être aussi une source permettant l'élaboration de recommandations : trouver un expert dans un domaine donné, suggérer des produits à vendre, proposer un ami, etc. Cette élaboration peut être fondée sur des algorithmes d'exploration de chemins, d'analyse de degrés, etc. Ce séminaire est composé de deux parties principales : la première partie traite l’élaboration d’un algorithme de recommandation dans un réseau professionnel ; la deuxième aborde le sujet de l’intégration du web sémantique avec le web social. Nous proposons de réaliser un système de recommandation de talents dans un réseau social professionnel. L’originalité de notre approche réside dans la combinaison de la dimension sémantique et structurelle dans l’élaboration de la recommandation ainsi que dans l’utilisation de l’arbre couvrant. Notre réseau est composé d'un ensemble de personnes ayant des liens professionnels. Selon la demande d'un acteur d'origine, le système doit proposer (recommander) un ou plusieurs acteurs répondant au mieux aux critères demandés formalisés sous forme de requête (exemple : recherche d'une personne ayant des compétences données pour un poste, recherche d’une collaboration scientifique, etc.). Nous proposons un algorithme de recommandation qui utilise les trois types d'information suivants : 1. L'information stockée sur la personne (l'acteur ou le nœud du graphe) d'une façon décentralisée : cette connaissance peut être représentée en utilisant une ontologie décrivant les profiles utilisateurs. 2. L'information décrite par la structure du réseau même, et plus particulièrement l’élaboration de l’arbre couvrant qui permet la mise en œuvre d’un algorithme adapté et performant. 3. L'information stockée dans les mesures liées aux acteurs et notamment l’intermédiarité. Cette heuristique donne plus d'importance aux chemins ayant les acteurs les plus prestigieux.
Nous appliquons notre approche sur un réseau social extrait à partir d’un site décrivant des références bibliographiques d’un domaine scientifique. Les nœuds représentent les auteurs avec leurs profiles, les liens bidirectionnelles représentent les relations de co-citation et de couplage bibliographique. Les outils utilisés sont : JUNG, WordNet, networkx, ainsi que le formalisme FOAF. Le deuxième thème abordé dans ce séminaire traite l’aspect sémantique dans les réseaux sociaux. Dans les opérations d’annotation des ressources du web, étant donné que plusieurs tags peuvent être associés par un même utilisateur à une même ressource, et qu’un même tag peut être associé à une même ressource par différents utilisateurs, les actions de tagging ne sont en général pas isolées. On utilise donc l’appellation de social tagging ou de métadonnées sociales pour les caractériser. Cet ensemble d’actions de tagging au sein d’un espace donné (site Web, plateforme de blogs,etc) forme ce qu’on appelle une folksonomie. Dans les réseaux sociaux Web 2.0, les systèmes de tagging social sont devenus les moyens les plus souvent utilisés pour classifier, via des annotations et indexations, des masses importantes de ressources partagées entre les communautés. Cependant, les folksonomies résultant de leur utilisation révèlent d’énormes limitations sémantiques : les tags sont ambigus (synonymes, polysèmes) et les folksonomies sont difficilement exploitables dans le cadre des recherches et des échanges d’informations entre les machines. Ces limitations peuvent être dépassées en associant aux folksonomies l’utilisation des langages formels et des ontologies qui permettent leur enrichissement sémantique via une approche collaborative et assistée.
Dans le cadre des systèmes de recommandations, en quête des similarités entre acteurs ou ressources, se trouvent la mise en correspondance des ontologies considérées et la conception de systèmes «auto-intégrant», capables de tirer parti de ces correspondances. Il est, par ailleurs, nécessaire de disposer d’une mesure de « distance sémantique » entre ces ressources pour réaliser de tels systèmes.
Plan du séminaire :
1. Introduction à L’analyse de réseaux sociaux - Maria Malek, enseignant-chercheur. 2. Etat de l’art sur les systèmes recommandation dans les réseaux sociaux - Dalia Sulieman, doctorante. 3. Proposition d’un algorithme de recommandation fondé sur arbre couvrant et profil acteur – Maria Malek, enseignant-chercheur. 4. Démonstration effectuée par les élèves de l’option IAD. 5. Des folksonomies aux ontologies dans le web sémantique social - Hubert Kadima, directeur de recherche. |