Enrichissement du profil utilisateur à partir de son réseau social dans un contexte dynamique : application d'une méthode de pondération temporelle

International audienceLe profil de l’utilisateur est un élément central dans les systèmes d’adaptation de l’information. Les réseaux sociaux numériques représentent une source d'informations très riche sur l’utilisateur. Nous nous intéressons au processus d’enrichissement du profil utilisateur à partir de son réseau social. Ce processus extrait les intérêts de l’utilisateur à partir des individus dans son réseau égocentrique afin de construire la dimension sociale du profil de l'utilisateur. Afin de prendre en compte le caractère dynamique des réseaux sociaux, nous proposons, dans ce travail, de construire cette dimension sociale en intégrant un critère temporel afin de pondérer les intérêts de l’utilisateur. Ce poids "temporel", qui reflète la pertinence d’un intérêt, est calculé, d’une part, à partir de la pertinence des individus du réseau égocentrique de l’utilisateur en prenant en compte la fraicheur de leurs liens avec l’utilisateur et, d’autre part, à partir de la pertinence des informations qu’ils partagent en prenant en compte la fraicheur de ces informations. Les expérimentations sur les réseaux de publicationsscientifiques DBLP et Mendeley ont permis de montrer montrer que notre proposition fournit des résultats plus satisfaisants que ceux du processus existant

Model bloggers’ interests based on forgetting mechanism

Blogs have been expanded at an incredible speed in recent years. Plentiful personal information makes blogs a popular way mining user profiles. In this paper, we propose a novel bloggers ’ interests modeling approach based on forgetting mechanism. A new forgetting function is introduced to track interest drift. Based on that, the Short Term Interest Models (STIM) and Long Term Interest Models (LTIM) are constructed to describe bloggers’ short-term and long-term interests. The experiments show that both models can identify bloggers ’ preferences well respectively