An Algorithm for Detecting Communities in Folksonomy Hypergraphs

International audienceIn this article, we are interested in social resource sharing systems such as Flickr, which use a lightweight knowledge representation called folksonomy. One of the fundamental questions asked by sociologists and actors involved in these online communities is to know whether a coherent tags categorization scheme emerges at global scale from folksonomy, though the users don’t share the same vocabulary. In order to satisfy their needs, we propose an algorithm to detect clusters in folksonomies hypergraphs by generalizing the Girvan and Newman’s clustering algorithm. We test our algorithm on a sample of an hypergragh of tag co-occurrence extracted from Flickr in September 2006, which gives promising results

Un système de recommandation de lieux basé sur la mesure de Katz dans les réseaux sociaux géographiques

International audienceCet article s'intéresse à la recommandation de lieux dans les réseaux sociaux géographiques. Nous proposons une méthode qui combine dans un même graphe à la fois le graphe social entre utilisateurs, le graphe bipartite de fréquentation de lieux par les utilisateurs, et un graphe géographique de distances entre les lieux. Une propagation de poids suivant la mesure de Katz est réalisée au sein du graphe global pour finalement proposer des lieux potentiellement intéressants à chaque utilisateur. Notre méthode est comparée à des méthodes de la littérature sur le jeu de données Gowalla. Nos résultats confirment le réel intérêt de considérer, en plus des fréquentations, les données sociales et les données géographiques pour de la recommandation de lieux. En général, notre méthode surpasse significativement les méthodes comparées, mais dans certaines conditions que nous analysons, nous montrons qu'elle donne parfois des résultats mitigés

Utilisation d'outils de Visual Data Mining pour l'exploration d'un ensemble de règles d'association

International audienceData Mining aims at extracting maximum of knowledge from huge databases. It is realized by an automatic process or by data visual exploration with interactive tools. Automatic data mining extracts all the patterns which match a set of metrics. The limit of such algorithms is the amount of extracted data which can be larger than the initial data volume. In this article, we focus on association rules extraction with Apriori algorithm. After the description of a characterization model of a set of association rules, we propose to explore the results of a Data Mining algorithm with an interactive visual tool. There are two advantages. First it will visualize the results of the algorithms from different points of view (metrics, rules attributes). Then it allows us to select easily inside large set of rules the most relevant ones