Time-aware Egocentric network-based User Profiling

International audienceImproving the egocentric network-based user's profile building process by taking into account the dynamic characteristics of social networks can be relevant in many applications. To achieve this aim, we propose to apply a time-aware method into an existing egocentric-based user profiling process, based on previous contributions of our team. The aim of this strategy is to weight user's interests according to their relevance and freshness. The time awareness weight of an interest is computed by combining the relevance of individuals in the user's egocentric network (computed by taking into account the freshness of their ties) with the information relevance (computed by taking into account its freshness). The experiments on scientific publications networks (DBLP/Mendeley) allow us to demonstrate the effectiveness of our proposition compared to the existing time-agnostic egocentric network-based user profiling process

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

Toward a combinatorial analysis and parametric study to build time-aware social profiles.

Research has shown the effectiveness of inferring user interests from social neighbors, also called "social profiling". However, the evolution in the social profile is not widely taken into consideration. To overcome this drawback, we propose a time-aware social profiling method that considers the temporal factors of the information and the relationships between the user and his/her social neighbors. This method aims at weighting user interests in the social profile, by applying a time decay function. The temporal score of a given interest is computed by combining the temporal score of information used to extract the interests with the temporal score of individuals who share the information in the network. The experiments conducted on a co-authorship network, DBLP showed that the time-aware social profiling process applying our proposed time-aware method outperforms the existing time-agnostic social profiling process. The combinatorial analysis and the parametric study led us to observe that in the context of co-authorship network, the individual temporal score has more influence than the information temporal score. As this kind of network does not exhibit a rapid evolution of information and relationships, to obtain a relevant social profile, the information should be damped slowly

A Comparative Study of Two Egocentric-based User Profiling Algorithms Experiment in Delicious

With the growing amount of social media contents, the user needs more accurate information that reflects his interests. We focus on deriving user’s profile and especially user’s interests, which are key elements to improve adaptive mechanisms in information systems (e.g. recommendation, customization). In this paper, we are interested in studying two approaches of user’s profile derivation from egocentric networks: individual-based approach and community-based approach. As these approaches have been previously applied in a co-author network and have shown their efficiency, we are interested in comparing them in the context of social annotations or tags. The motivation to use tagging information is that tags are proved relevant by many researches to describe user’s interests. The evaluation in Delicious social databases shows that the individual-based approach performs well when the semantic weight of user’s interests is taken more in consideration and the community-based approach perf orms better in the opposite case. We also take into consideration the dynamic of social tagging networks. To study the influence of time in the efficiency of the two user’s profile derivation approaches, we have applied a time-awareness method in our comparative study. The evaluation in Delicious demonstrates the importance of taking into account the dynamic of social tagging networks to improve effectiveness of the tag-based user profiling approaches

A case study on the influence of the user profile enrichment on buzz propagation in social media: Experiments on Delicious

The user is the main contributor for creating information in social media. In these media, users are influenced by the information shared through thenetwork. In a social context, there are so-called “buzz”, which is a technique to make noise around an event. This technique engenders that several users will be interested in this event at a time t. A buzz is then popular information in a specific time. A buzz may be a fact (true information) or a rumour (fake, false information). We are interested in studying buzz propagation through time in the social network Delicious. Also, we study the influence of enriched user profilesthat we proposed [2] to propagate the buzz in the same social network. In this paper, we state a case study on some information of the social network Delicious. This latter contains social annotations (tags) provided by users. These tags contribute to influence the other users to follow this information or to use it. This study relies onthree main axes: 1) we focus on tags considered as buzz and analyse their propagation through time 2) we consider a user profile as the set of tags provided by him. We will use the result of our previous work on dynamic user profile enrichment in order to analyse the influence of this enrichment in the buzz propagation. 3) we analyse each enriched user profile in order to show if the enrichment approach anticipate the buzz propagation. So, we can see the interest of filtering the information in order to avoid potential rumours and then, to propose relevant results to the user (e.g. avoid “bad” recommendation)

Temporality and social networks : taking into account the evolution of user interest in the user profile construction

Pour pouvoir restituer des informations qui correspondent aux besoins de l'utilisateur, les mécanismes d'adaptation doivent disposer de métadonnées sur celui-ci telles que ses caractéristiques personnelles, ses préférences générales, ses centres d'intérêt. De ce fait, le profil utilisateur construit à partir de celles-ci devient central dans tout système basé sur la personnalisation. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur l'approche qui consiste à s'appuyer sur le réseau social de l'utilisateur pour enrichir le profil de cet utilisateur, les métadonnées explicites étant complétées par les informations issues de notre processus d'analyse. Nous appelons les techniques ou processus associés à cette approche " profilage social ". Le terme " profil social " désigne un profil construit à l'aide du réseau social de l'utilisateur. Un profil social contient les métadonnées traduisant les intérêts de l'utilisateur extraits à partir des informations partagées par les individus de son réseau social. Les intérêts de l'utilisateur évoluant au fil du temps dans la vie réelle, il en est de même pour ceux extraits depuis son réseau social : pertinents à un moment donné, ils peuvent ne plus être significatifs ultérieurement. Partant de ce constat, les principales informations que nous souhaitons étudier pour détecter un changement de centres d'intérêt ne sont pas ciblées sur l'utilisateur lui-même mais sur les éléments de son réseau social (liens entre les membres, informations qui circulent entre eux) : l'évolution du profil social de l'utilisateur est donc liée à l'évolution de son réseau social. Nous proposons une démarche générique de profilage social efficace permettant de construire un profil social représentatif de l'utilisateur prenant en compte différents types de réseaux ainsi que leurs caractéristiques évolutives. Pour prendre en compte l'évolution des intérêts dans le profil social, nous avons proposé d'améliorer l'efficacité des processus de construction du profil social existants en intégrant la prise en compte de l'évolution du réseau social de l'utilisateur. Nous proposons d'intégrer un facteur temporel dans ces processus (approche basée sur des individus et approche basée sur les communautés). La solution permet de privilégier les intérêts provenant d'informations significatives et à jour. Il s'agit donc d'intégrer une mesure temporelle dans l'étape d'extraction et pondération des intérêts. Cette mesure est calculée d'une part, à partir de la pertinence temporelle des informations utilisées pour extraire cet intérêt et d'autre part, à partir de la pertinence temporelle de l'individu qui partage ces informations. Nous mettons en œuvre la méthode proposée au travers d'expérimentations dans deux réseaux sociaux différents : DBLP, un réseau de publications scientifiques et Twitter, un réseau de micro-blogs. Les résultats de ces expérimentations nous ont permis de montrer l'efficacité de la méthode temporelle proposée par rapport aux processus de construction du profil social qui ne prennent pas en compte des critères temporels. En étudiant les résultats en fonction des techniques de pondération des intérêts ou fonctions temporelles utilisées, nous constatons que la fonction temporelle et la technique utilisées donnant les meilleurs résultats varient selon l'approche de construction du profil social choisie, selon la taille et la densité du réseau étudié mais aussi selon sur le type de réseau. La problématique abordée dans cette thèse est relativement nouvelle dans le contexte des systèmes de personnalisation de l'information et ouvre de nombreuses perspectives : évaluation du profil social dans un système de recommandation par exemple, application de la méthode proposée dans d'autres types de réseaux sociaux, application de techniques de mise à jour du profil, conception d'une plateforme de construction du profil social selon les caractéristiques du réseau.User profiling is essential for personalization systems (e.g. personalized information retrieval systems, recommendation systems) to identify user information (preference, interests...), in order to propose relevant content based on his/her specific needs and requirements. Many works have shown that user's social neighbors can be a meaningful source to infer his/her interests. Besides, sociology works have shown that the user is better described by people around him/her, especially the people that are directly connected to him/her (his egocentric network). In this work, the term "social profiling" is considered as the interest extraction approach that consists in extracting user interests from information of his/her social neighbors. The user's profile built within this approach is called "social profile". As user behaviors evolve over time, it is necessary to take into consideration the evolution of user interests in user profiling process. In the case of social profile, user interests are extracted from the information shared by his/her social neighbors. Hence, the evolution of extracted interests is related to the evolution of information shared on user social network and to the evolution of relationships between the user and his/her social neighbors. This issue becomes particularly important in the Online Social Networks (OSNs) context where user behavior changes quickly. For a user, the relationships and information in his/her social network can evolve and become obsolete for him/her overtime. Two users creating a relationship are not required to know each other in real life. Thus, the relationship persistence is not always maintained in this case. Social events or viral marketing (buzz) are also factors that enhance online social content sharing. In this work, we propose a generic approach that considers the evolution in user's social network in the social profiling process and can be applied in different types of social network. To handle this, we propose to apply a time-aware method into existing social profile building process (individual based and community based approaches). This strategy aims at weighting user's interests in the social profile based on their temporal score. The temporal score of an interest is computed by combining the temporal score of information used to extract the interests (computed by considering their freshness) with the temporal of individuals who share the information in the network (computed by considering the freshness of the interaction with the user). The technique and temporal function used to compute the temporal score are customizable. Thus, we can find out the most appropriate technique or temporal function depending on the types or characteristics of the adopted social network. The experiments conducted on DBLP and Twitter showed that the so-called time-aware social profiling process applying our proposed time-aware method outperforms the existing time-agnostic social profiling process. We also found that the most appropriate technique, temporal function and social profiling approach vary depending on the network characteristics (size, density) and to the social network type. Our approach opens many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. evolution of social profile in personalization of search engines, recommender systems in e-commerce,). Our long-term perspective consists in the proposal of a generic platform that extracts the information and builds the user social profile based on the type and the specific characteristics of the underlying social network. Such a platform would be parameterized by the characteristics of the targeted social network using a machine learning approach

Temporalité et réseaux sociaux : prise en compte de l'évolution dans la construction du profil utilisateur

User profiling is essential for personalization systems (e.g. personalized information retrieval systems, recommendation systems) to identify user information (preference, interests...), in order to propose relevant content based on his/her specific needs and requirements. Many works have shown that user's social neighbors can be a meaningful source to infer his/her interests. Besides, sociology works have shown that the user is better described by people around him/her, especially the people that are directly connected to him/her (his egocentric network). In this work, the term "social profiling" is considered as the interest extraction approach that consists in extracting user interests from information of his/her social neighbors. The user's profile built within this approach is called "social profile". As user behaviors evolve over time, it is necessary to take into consideration the evolution of user interests in user profiling process. In the case of social profile, user interests are extracted from the information shared by his/her social neighbors. Hence, the evolution of extracted interests is related to the evolution of information shared on user social network and to the evolution of relationships between the user and his/her social neighbors. This issue becomes particularly important in the Online Social Networks (OSNs) context where user behavior changes quickly. For a user, the relationships and information in his/her social network can evolve and become obsolete for him/her overtime. Two users creating a relationship are not required to know each other in real life. Thus, the relationship persistence is not always maintained in this case. Social events or viral marketing (buzz) are also factors that enhance online social content sharing. In this work, we propose a generic approach that considers the evolution in user's social network in the social profiling process and can be applied in different types of social network. To handle this, we propose to apply a time-aware method into existing social profile building process (individual based and community based approaches). This strategy aims at weighting user's interests in the social profile based on their temporal score. The temporal score of an interest is computed by combining the temporal score of information used to extract the interests (computed by considering their freshness) with the temporal of individuals who share the information in the network (computed by considering the freshness of the interaction with the user). The technique and temporal function used to compute the temporal score are customizable. Thus, we can find out the most appropriate technique or temporal function depending on the types or characteristics of the adopted social network. The experiments conducted on DBLP and Twitter showed that the so-called time-aware social profiling process applying our proposed time-aware method outperforms the existing time-agnostic social profiling process. We also found that the most appropriate technique, temporal function and social profiling approach vary depending on the network characteristics (size, density) and to the social network type. Our approach opens many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. evolution of social profile in personalization of search engines, recommender systems in e-commerce,). Our long-term perspective consists in the proposal of a generic platform that extracts the information and builds the user social profile based on the type and the specific characteristics of the underlying social network. Such a platform would be parameterized by the characteristics of the targeted social network using a machine learning approach.Pour pouvoir restituer des informations qui correspondent aux besoins de l'utilisateur, les mécanismes d'adaptation doivent disposer de métadonnées sur celui-ci telles que ses caractéristiques personnelles, ses préférences générales, ses centres d'intérêt. De ce fait, le profil utilisateur construit à partir de celles-ci devient central dans tout système basé sur la personnalisation. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur l'approche qui consiste à s'appuyer sur le réseau social de l'utilisateur pour enrichir le profil de cet utilisateur, les métadonnées explicites étant complétées par les informations issues de notre processus d'analyse. Nous appelons les techniques ou processus associés à cette approche " profilage social ". Le terme " profil social " désigne un profil construit à l'aide du réseau social de l'utilisateur. Un profil social contient les métadonnées traduisant les intérêts de l'utilisateur extraits à partir des informations partagées par les individus de son réseau social. Les intérêts de l'utilisateur évoluant au fil du temps dans la vie réelle, il en est de même pour ceux extraits depuis son réseau social : pertinents à un moment donné, ils peuvent ne plus être significatifs ultérieurement. Partant de ce constat, les principales informations que nous souhaitons étudier pour détecter un changement de centres d'intérêt ne sont pas ciblées sur l'utilisateur lui-même mais sur les éléments de son réseau social (liens entre les membres, informations qui circulent entre eux) : l'évolution du profil social de l'utilisateur est donc liée à l'évolution de son réseau social. Nous proposons une démarche générique de profilage social efficace permettant de construire un profil social représentatif de l'utilisateur prenant en compte différents types de réseaux ainsi que leurs caractéristiques évolutives. Pour prendre en compte l'évolution des intérêts dans le profil social, nous avons proposé d'améliorer l'efficacité des processus de construction du profil social existants en intégrant la prise en compte de l'évolution du réseau social de l'utilisateur. Nous proposons d'intégrer un facteur temporel dans ces processus (approche basée sur des individus et approche basée sur les communautés). La solution permet de privilégier les intérêts provenant d'informations significatives et à jour. Il s'agit donc d'intégrer une mesure temporelle dans l'étape d'extraction et pondération des intérêts. Cette mesure est calculée d'une part, à partir de la pertinence temporelle des informations utilisées pour extraire cet intérêt et d'autre part, à partir de la pertinence temporelle de l'individu qui partage ces informations. Nous mettons en œuvre la méthode proposée au travers d'expérimentations dans deux réseaux sociaux différents : DBLP, un réseau de publications scientifiques et Twitter, un réseau de micro-blogs. Les résultats de ces expérimentations nous ont permis de montrer l'efficacité de la méthode temporelle proposée par rapport aux processus de construction du profil social qui ne prennent pas en compte des critères temporels. En étudiant les résultats en fonction des techniques de pondération des intérêts ou fonctions temporelles utilisées, nous constatons que la fonction temporelle et la technique utilisées donnant les meilleurs résultats varient selon l'approche de construction du profil social choisie, selon la taille et la densité du réseau étudié mais aussi selon sur le type de réseau. La problématique abordée dans cette thèse est relativement nouvelle dans le contexte des systèmes de personnalisation de l'information et ouvre de nombreuses perspectives : évaluation du profil social dans un système de recommandation par exemple, application de la méthode proposée dans d'autres types de réseaux sociaux, application de techniques de mise à jour du profil, conception d'une plateforme de construction du profil social selon les caractéristiques du réseau

Deriving user's profile from sparse egocentric networks: using snowball sampling and link prediction

Several studies demonstrate effectiveness and benefits of using user's social network information to enrich user's profile. In this context, one of our contributions [1] proposes an algorithm enabling to compute user's interests using information from egocentric network extracted communities. Therefore, mining information from a small or a sparse network remains challenging because there is not enough information to enrich a relevant user's profile. So, one of the main lock is to cope with the lack of information that is considered as an important issue to extract a relevant community and could lead to misinterpretations in the user's profile modeling process. We aim to improve the performance of [1], regarding the lack of information problem, in the case of a small and/or a sparse network. We propose to add more information (i.e. relations) into user's network before extracting the data and enriching his profile. To achieve this enrichment, we suggest using snowballsampling technique to identify and add user's distance-2 neighbors (friends of a friend) into the user's egocentric network. Our experimentation conducted in DBLP demonstrates the interest of node integration into small and sparse network. This leads to the study of link prediction that enables us to provide better performances and results compared to the existing work

Construction du profil social de l'utilisateur dans un contexte dynamique : application d'une méthode de pondération temporelle

International audienceLes mécanismes d’adaptation de l’information (personnalisation, recommandation) s’appuient tous sur un profil utilisateur. Une des difficultés majeures est la construction de ce profil dont la pertinence vis-à-vis des besoins/intérêts de l’utilisateur joue un rôle important dans la qualité des adaptations produites. Les réseaux sociaux numériques (RSN) sont une source d’informations très riche sur l’utilisateur. Nous nous intéressons au processus de construction du profil utilisateur à partir de son RSN appelé « profil social ». Nous proposons dans ce travail d’intégrer des critères temporels dans le processus de construction du profil de l’utilisateur. Le poids « temporel », qui reflète la pertinence d’un intérêt à un instant donné, est calculé, d’une part, à partir de la pertinence des individus du réseau égocentrique de l’utilisateur en prenant en compte « la fraîcheur » 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 « fraîcheur » de ces informations. Cet article est une version étendue de celui présenté à Inforsid 2015 (Canut et al., 2015) en proposant un état de l’art plus complet, la description et l’analyse d’expérimentations plus poussées

Toward Egocentric Network-based Learner Profiling in Adaptive E-learning Systems: A concept paper.

Adaptive E-learning systems, which provide personalized learning experiences based on learner's specific characteristics (e.g. knowledge, skills, and competencies), are essential for developing effective learning and teaching. This paper presents a conceptual proposition consisting in developing adaptive E-learning system by incorporating egocentric network-based user profiling, an existing contribution of our research team. Actually, this contribution has been proved in the online social network context with empirical results on different social networks data (Facebook, Delicious, Twitter and DBLP). We aim to apply the existing algorithms underlying this contribution in E-learning context and present in this work a conceptual model and the construction process of learner's user profile, called "learner profile". The learner profile can be exploited in adaptive E-learning systems to provide different personalized/adapted services (books recommendation, personalized courses search, ...) to the learner